大数据处理并不难 洞察与升值在眼前 大数据在处理过程中会涉及多个步骤,一般包括了采集、筛选、导入、存储、分析、挖掘和应用等等。 采集是获取大数据的过程;筛选则要验证所收集到数据的正确性和相关性, ...
2017-05-30大数据应用价值与挑战并存 。什么是大数据?什么是数据?什么是资料?资料就是生产过程、管理过程,乃至经济、社会、生活过程的记忆,那些记忆可能表现在一个文件、一段演讲、一段文字上。资料放在计算机里就叫 ...
2017-05-30大数据就是占有数据?错!如何使用更重要 置身于互联网金融行业,人们讨论的焦点都绕不过这两个字。没有人会否认大数据对互联网金融企业的重要性,也没有人能否认,随着大数据时代进程的不断加快,传统的信贷、风 ...
2017-05-30构建大数据健康发展的安全生态环境 大数据等颠覆性技术快速发展的同时,大数据安全面临的挑战也日益尖锐。5月26日至28日在贵州贵阳举办的2017中国国际大数据产业博览会上,大数据安全成为业界热议的焦点话题。 ...
2017-05-29美国联邦机构利用大数据的五个例子 在采用大数据策略方面,虽然私营部门发挥了模范带头作用,但公共部门也做出了不少成绩。本文列举了美国联邦机构和地方政府机构制定和运用大数据策略的几个例子,涵盖欺 ...
2017-05-29大数据促进中小企业快递航运战略三种方法 如今,消费者提高了快递航运期望,这意味着从事快递航运业务的中小企业必须提高他们的战略水平,以应对更加激烈的竞争。大数据被认为是大公司通常采用的技术,而 ...
2017-05-29为什么企业家应该超越大数据 大数据以其巨大的力量进行量化和分析,如今其应用风靡一时。但是,作家和企业家马丁·林德斯特罗姆说,人们可能高估大数据的作用。“大数据是关于过去的分析。”他说,对于我们的社 ...
2017-05-29用数据共享和大数据思维挖掘应用系统市场的新商机 随着新经济环境和新商业规则的产生,应用系统用户的业务运作环境和需求也发生了巨大的变化,以前的应用系统产品关注的是企业用户本身内部的业务数据,而现在随 ...
2017-05-29高层管理者对于大数据的6个误解 大数据已经成为一个如此普遍的流行词,但有人认为其几乎是毫无意义的。一名IT行业专家表示,其曾从事信息技术工作超过十年,并记得当时订购新的驱动器和存储设备来处理文件和电 ...
2017-05-292017中国国际大数据产业博览会在贵阳开幕 李克强致信祝贺 5月26日,由国家发展改革委、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、贵州省人民政府共同主办的2017中国国际大数据产业博览会在贵阳隆重开幕。中共中 ...
2017-05-28安防存储技术优势及在智能领域的应用 大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化,大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中,智能分析居于核心地位。而智能分析是安防大数据区别于IT大 ...
2017-05-28将大数据变成可管理的数据 大数据是无所不在的,因为它可以提供有价值的洞察力,如果没有它是不可用的。然而,分析大数据集可能会产生问题。首先,大数据是大规模的,有时太大,不能通过常用的分析工具有 ...
2017-05-28人们应该了解的大数据 什么是大数据?来自“福布斯”技术委员会的首席信息官,首席技术官和管理人员提供关于大数据技术和业务的第一手见解。 虽然“大数据”可能听起来只是一个流行语汇,许多企业正在使用 ...
2017-05-28大数据时代下,需要什么样的冷存储 智能互联网时代,数据正在以几何级的数量爆炸增长,如何存储并管理这些海量数据,是很多企业面临的一个难题。如果采用传统通用型服务器存储策略,这意味着要建设庞大的数据中 ...
2017-05-28大数据在金融和贸易中的作用 如今,无论人们所正在寻找的行业或业务,都很难将主要业务决策与大数据分开。当涉及到金融和贸易行业时,大数据的影响将会每天都能感受得到,这是一个事实。 影响金融 ...
2017-05-28大数据时代前途无量的10类人 ,做到你就成功了 自信是通往成功路上的指明灯。无论做什么事,首先要有信心,相信自己是最优秀的、最棒的,这样才能把自己最大的潜能发挥出来。 2效率高的人 效率是当今社会 ...
2017-05-27大数据时代,迎接充满财富的未来 马云,说了一句话,让全世界的人都涌向了市场。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到数据上去找吧!我把我的未来全部都放在那里”,世界开始迎接“大数据时代”的来临。 ...
2017-05-27大数据时代对企业经营决策的影响分析 随着大数据时代的到来,人们的生活方式也在发生改变,大数据时代正如前两次工业革命一样,让人们的生活发生了翻天覆地变化。大数据时代的到来也对企业的经营决策造成了巨大 ...
2017-05-27深度长文,大数据风控那点事 普惠金融的发展对金融产品的风险控制提出了较大的挑战,银行已有的风控方式已经不适合很多年轻的客户。过于保守的风控方法,在很大程度上,错误地拒绝了很多合格贷款人,同时又放过 ...
2017-05-272017年大数据可视化机遇,这5大行业不容错过 将数据转变成具体的图表和符号,展现在大屏幕上,供控制中心工作人员决策和使用,这样的场景不仅仅出现在科幻电影中,它正在现实生活中陆续上演。 基于高精 ...
2017-05-27基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13