QQ大数据：世界杯男球迷看球 女球迷看人

2014-07-04

        世界杯火热来袭，点球、越位、内马尔……人人饶有兴致堪比专家。但据QQ大数据发布的《中国球迷报告》显示，今年男球迷和女球迷看到的根本不是同一届世界杯。 ...

大数据服务MapR筹资1.1亿美元 谷歌资本领

2014-07-04

            开源大数据Hadoop社区内专注于可用性和数据安全优化的MapR周一宣布，该公司通过股权和债券融资的方式最新筹集了1.1亿美元资金。 ...

网信CEO盛佳：大数据积累将成核心竞争力

2014-07-04

        6月29日，由新金融联盟主办的“首届新金融联盟峰会暨金融极客盛典”在国家会议中心举行，来自政、商、学界的重要人士应邀出席峰会，并以“新金融时代：变革的力 ...

爱奇艺大数据解读“爸爸2”人气热度：吴镇宇、黄磊持续领跑

2014-07-04

        《爸爸去哪儿》第二季自开播以来一直广受关注。截至目前，两期节目在其独播视频网站爱奇艺、PPS已斩获1.7亿次播量，一众星爸萌娃也随着节目热播一路人气飙升。在 ...

人大与国双科技签约合建大数据科学联合实验室

2014-07-04

        为适应当今社会对各行业信息化提出的新要求，深化信息社会条件下高等教育中的数据科学的研究与应用，促进中国人民大学在学科建设、教学研究以及科研成果产业化 ...

京东重置服务商规则，大数据到底归谁所有？

2014-07-04

        自7月1日起，所有服务于京东商户的第三方服务商（以下简称ISV）产品必须通过其“宙斯”云平台在线销售，并同步废除之前对商家的API接口认证授权，商家只有通过在 ...

CDA 数据分析师：企业数据安全管理方法论落地指南 —— 从风险管控到业务安全协同的核心桥梁

2025-11-07

在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安全法》等法规要求，又要避免过度防护阻碍数据价值挖掘（如 “因担心泄露而限制客户数 ...

【CDA干货】机器学习分类模型：从原理到实战的完整指南

2025-11-06

在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...

【CDA干货】DDPM 模型 loss 多少合适？从原理到实操的科学评估指南

2025-11-04

在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算合适？” 与分类任务（如 ImageNet 分类，验证集 loss 低于 0.3 可认为效果优秀）或回 ...

CDA 数据分析师：因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼

2025-11-03

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次数、评论数、复购频次、消费金额” 等 10 + 特征，表面上分散独立，实则可能由 “消费 ...

【CDA干货】MySQL 按顺序计数：缺失数据补全与占位符填充实战指南

2025-10-31

在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品编号统计库存”。但实际业务中，常因 “某时间段无业务”“某序号无对应数据” 导致查 ...

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

2025-10-29

这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析，它是 “数据汇总与可视化工具”，而聚类分析是需要算法 ...

CDA 数据分析师：列联表分析与卡方检验实战指南 —— 破解分类变量的关联密码

2025-10-28

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式偏好”“会员等级是否与复购意愿相关”。这类问题的核心解决方案，正是 “列联表分析 ...

CDA 数据分析师：假设检验实战指南 —— 用数据验证业务假设的科学方法

2025-10-27

对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转化为可验证的统计假设，通过数据排除随机波动，得出可靠结论” 的核心技能。例如，当业 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层个数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-21

在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐藏层 MLP 识别复杂图像），太多则会引发 “过拟合”“训练缓慢”“资源浪费”（如用 1 ...

【CDA干货】特征单变量筛选：从原理到实战，高效精简特征的核心方法

2025-10-21

在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特征（如 “用户 ID”“无效时间戳”），既能降低后续建模的计算成本（如减少 50% 特征可 ...

CDA 数据分析师：数据采集方法实战指南 —— 筑牢数据分析的 “源头活水”

2025-10-20

在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不合规，后续的清洗、建模、分析都将沦为 “无米之炊”。CDA（Certified Data Analyst） ...

CDA 数据分析师：数字化时代数据思维的践行者与价值转化者

2025-10-16

在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法，金融机构靠信贷数据降低坏账风险，零售门店靠客流数据调整货架布局。但并非拥有数据就 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层层数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-14

在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据复杂规律）；层数过多，又会导致 “过拟合”（记忆训练噪声）、训练效率低下、梯度消 ...

企业名称：金鹰集团 招聘岗位：物业集团数字化副总 55-80k （数据分析岗位招聘信息）

2025-10-13

职位介绍 1、数字化战略规划：结合物业行业数字化趋势（如智慧物业、AIoT 应用、大数据赋能）与集团业务目标，制定集团数字化中长期战略与实施路径，明确数字化建设重点（如智慧运营平台、业主服务数字化、数据 ...