大数据将加速第四次工业革命 随着互联网应用开始转向各行业领域,全球经济加速以资讯技术为基础发展经济活动,即数位经济将成为全球经济成长动能,其中新技术集中于物联网、自主驾驶汽车、人工智慧、机器人、3D ...
2017-03-30
以大数据为媒 环保驶入物联网时代 借助物联网技术的智能应用推动环境保护工作的发展是当前国家工作的重中之重。 物联网作为全球下一个万亿元级的新兴产业,被视为继计算机、移动通讯后,信息技术产业发展的 ...
2017-03-30
城市大数据是智慧城市的重要资产 城市大数据是智慧城市的重要资产。我们通过各种各样的数据库,包括人口库、法人库、地理库、经济库等,建立政务云、行业云、工业云,通过数据融合、挖掘数据、共享数据,支撑我 ...
2017-03-30
未来的数据中心融合与超融合基础设施 鉴于云计算、大数据、移动技术和物联网等新兴技术的发展,推动了数据中心朝着现代化方向演化的趋势。那些传统的基础设施已经太过僵硬,无法满足当下的市场需求,而且太过复 ...
2017-03-29
人工智能技术在移动互联网发展中的应用 1 引言 随着移动互联网的发展进入新的方向,移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面: ●一方面是促生新的智能化 ...
2017-03-29
大数据流通治理成果显著 首轮数据流通测试结果发布 当前,随着大数据技术的飞速发展与产业生态不断扩展,数据流通产业发展方兴未艾,但面临的问题也愈发凸显。数据流通领域面临着数据权属不明、数据使用不规范 ...
2017-03-29
综合交通大数据国家实验室成立 开展采集管理与关联挖掘 近日,经国家发展改革委批复同意,综合交通大数据应用技术国家工程实验室(简称综合交通大数据国家实验室)组建成立,将为推动综合交通大数据应用的技术 ...
2017-03-29
企业间的较量!2017大数据的十个走向 大数据发展已经成为未来科技发展的走向和必要的开端,预计2017年大数据十大新趋势走向将会迎来爆发式的数据增长。 1.大数据实现可视化服务 数据可视化技术让 ...
2017-03-28
掘金大数据产业 中国企业能否实现弯道超车 大数据的潜力在不断增长,充分利用这项优势意味着公司将他们的战略视角与大数据结合分析,做出更好的、更快的决策。 掘金大数据产业 中国企业能否实现弯道超车? ...
2017-03-28
“高富帅”大数据在安防行业如何应用 大数据,安防蜕变的开始 经过这几年的市场教育,现在人们谈起大数据一点也不陌生,无论是电商购物,还是旅游出行,随处可见的大数据分析,这些技术极大地改善了我们的生 ...
2017-03-28
2017年运营商需向“数据运营商”转变 以“大数据”换未来 运营商多元化拓展需要带给其他行业新的价值,这个价值可能是更好终端、更好网络、更好平台、更好内容。但所有价值的核心是运营商如何提供更好的对策, ...
2017-03-28大数据在智能工业中的应用 目前,第四次工业革命蓬勃兴起,工业发展迅速,产业结构的转型升级成为各国提高竞争力的新目标。从美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”到中国的“中国制造2025”发展战略都提 ...
2017-03-28大数据谁玩得溜?博鳌论坛上的大咖是这么说的 又是一年博鳌聚焦全球目光之时,众多商界学界大佬悉数登场,这一次他们把注意力投向了数据的价值这个属于移动互联网时代的课题。 今年初,工信部编制并正式印发 ...
2017-03-28
大数据是实现安防智能化的最佳“手段” 在大数据的概念里,所有的数据都是有价值的。数据具有个性信息(直接的、表面的)、也具有共性信息,对所有共性信息的处理可以找出深层次的增值信息(间接的、深层的), ...
2017-03-27
企业办公自动化建设 依托大数据实现多层次办公 传统办公自动化系统大多只包括文字处理、轻印刷处理以及文档管理系统等,无法实现信息的共享、交换、传递、分析、整理等。尤其是随着大数据时代的到来,信息资源 ...
2017-03-27
医疗大数据爆发点临近:如何保护用户隐私 多年来,我国医疗机构大都各自为政,即便是一个医院内部也很难做到信息共享,如今,国家力推健康医疗大数据的共享和应用,但这又将是一个信息共享和个人隐私的博弈。 ...
2017-03-27大数据、云计算、物联网与建筑如何融合 1. 大数据技术 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。建筑业是产生大量数据的行业之一,又是数据电子化程度较低的行业。在“互联 ...
2017-03-27
2017大数据与数据可视化发展趋势 2016年,各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地,被专家们称为“大数据元年”。无论如何,大数据已经成为IT领域的流行趋势,那么,2017年对大多数企业具有战略意义的大数 ...
2017-03-27
大数据与应用统计学的区别与联系 (一) 大数据与应用统计学的区别 亚马逊首席科学家 Andreas Weigend 有着数据就是新的石油的观点。作为一种资产,大数据实现盈利的关键就在于,提高对海量数据的分析处理能 ...
2017-03-26
人工智能真能读懂人心?专家:仍然是基于大数据 不管你是否准备好,人工智能正以秋风扫落叶之势向人类发起各项挑战。 2017年年初,人工智能“Master”用连胜60局的战绩横扫了世界围棋界各路顶尖高手,一周时 ...
2017-03-26平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13