大数据的时代 让APP读懂你的口味 当城市开始飞速发展，世界变化已经让人应接不暇的时候，唯有跟上才不算掉队。这是一个信息化的时代，也是一个信息过度膨胀的时代，也许每天打开邮箱接收到的邮件已经足以湮没一 ...
2018-06-12
大数据如何从信息爆炸中获取价值 随着企业和政府机构试图在日益激烈的竞争中改进服务并获得业务优势，大数据的急剧增长给他们带来了严峻的挑战。 无论您身处哪个行业，围绕大数据及管理这些信息的挑战都无处不 ...
2018-06-12
写好一份数据分析报告需要注意的13个要点 先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据 ...
2018-06-11
金融领域七大数据科学应用实践案例 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。 为了帮助您回答这些问 ...
2018-06-11大数据的泡沫与真实价值 不知不觉间，大数据热潮席卷了整个IT产业，与其他种种风潮一样，大数据也存在着商业性的夸大和炒作。。 他表示，现在大数据的炒作确实已经到了顶峰了，但炒作的下面也有数据价值的存在 ...
2018-06-10大数据价值挖掘的三要素 如何充分利用大数据，挖掘大数据的商业价值，从而提升企业的竞争力，已经成为企业关注的一个焦点。 全面解决方案才能奏效 当前，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的 ...
2018-06-10成功实施大数据战略的企业有哪些主要特征 要想成为一家以信息为中心的企业，并在激烈的市场竞争中保持领先优势，仅仅只是收集了大量的数据显然是不够的。因此，那些成功地实施了大数据战略的企业都具备哪些主要 ...
2018-06-09
电商企业怎样用好大数据 大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年，瑞士达沃斯论坛发布《大数据，大影响》报告，称“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货 ...
2018-06-09零售业强竞争，大数据如何帮助弱者角逐 大数据时代，数据分析已经渗透到各行各业，这里也包括零售行业。目前，各大中小型零售商都在努力为客户提供更好的购物体验，用有限的预算为顾客提供满意的服务。零售商业 ...
2018-06-08新知新觉：以法治保障人工智能健康发展 当今时代，人工智能日益深刻地影响着人类生活，帮助人类提高工作效率。其中，设计科学的算法、用好大数据资源、不断提高计算能力是人工智能技术发展的重要支点。然而，技 ...
2018-06-08
数据科学目标、挑战以及门派 随着云计算和人工智能的发展，数据科学这门新的综合学科被越来越多的人所熟知，业界也普遍看好其在未来的发展前景。体现在就业市场上，与这个行业相关的数据科学家和数据工程师成为 ...
2018-06-07
大数据技术在金融行业的典型应用 近年来，大数据技术结合云计算、区块链、人工智能等新技术向金融领域渗透融合，释放出裂变式的创新活力和应用潜能，为金融行业包括财务公司带来巨大的机遇。 近年来，我国 ...
2018-06-07
大数据系统计算技术展望 1 引言 大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的 ...
2018-06-06
DT时代商业革命，大数据金融行业应用发展分析 从IT时代到DT时代，本文将从金融行业大数据发展现状、市场规模及前景、数据类型分析、应用场景、实际案例等方面简要分析大数据在金融行业应用发展。 IT时代是 ...
2018-06-06为什么数据分析计划总是失败 强大的数据分析是一项数字业务命令式——这一切都始于智能数据治理实践，以及对质量和环境的重视。 高管们谈论的大多是普通数据的价值，但Navient Solutions公司的企业数据情报 ...
2018-06-05
大数据时代下数据挖掘技术的应用 随着社会信息化的迅速发展，无论是数据的变化速率，还是数据的新增种类都在不断更新，数据研究变得越来越复杂，这意味着“大数据时代”到来。2011年，互联网数据中心（internet ...
2018-06-05将大数据转化为大价值的10种途径 大数据可以产生很多价值，但前提是只有当您企业真正知道如何充分利用这些大数据的时候。 当前，大数据显然已经登上了历史舞台——在全球范围内，拥有超过半数的企业组织都 ...
2018-06-04大数据与实体经济融合的路径 大数据理念已经深入人心，“用数据说话”的已经成为所有人的共识，数据成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。人们对大数据的认识也更加具体化，数据无所谓大不大，有用最重要;数据 ...
2018-06-04创建有效的大数据模型的6个技巧 数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存 ...
2018-06-03
大数据对比分析，技术面试里的那些门道 众所周知，技术能力的评价是技术求职者的重要的一项指标。但是，求职者的面试表现到底是如何被判定的呢?怎样的面试分数统计才能更加靠谱地衡量求职者的真实水平呢?美国的 ...
2018-06-03Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
