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 ...
2017-03-282017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 ...
2017-03-272017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 ...
2017-03-26Pandas 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