在大数据工作中，有很多的工具和平台需要我们去了解，当我们把这些工具烂熟于心，我们就能够更好地处理大数据所涉及的问题。关于大数据的工具有很多，我们在前面的文章中已经给大家介绍了不少，今天重点 ...
2019-03-04
我们都知道，大数据现在是非常火热的，基本上是人尽皆知，很多人也都非常想加入这个行业，成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看，由于现今大市场环境下大数据人才匮乏，对于公司来说，很难 ...
2019-03-04
我们都知道，要想让工作效率提高，有一个好的工具是很有必要的，这就是老祖宗所说的“工欲善其事，必先利其器”。这句话适用于任何工作，当然大数据也不例外，就目前而言，大数据越来越受到大家的重视， ...
2019-03-04
我们都知道，现在是属于互联网的时代。互联网的出现不仅改变了我们的生活，也为我们提供了更多的工作岗位，比如云计算、大数据等行业都是因为互联网的发展而诞生的新兴行业。近几年，大数据行业越来越火 ...
2019-03-04
无论是哪个行业的工作者，都会有自己行业擅长的领域，以及需要具备的技能。对于一位数据分析师来说也是如此，只有掌握一些必备的技能，才能顺利地完成相应的数据分析工作。那么大家知道数据分析师必备技 ...
2019-03-04
数据分析行业由来已久，现代的数据分析大多指的是由互联网行业衍生来的全新的数据分析。作为一名数据分析师，不仅可以获得较高的薪水报酬，还能近距离接触“黑科技”。同时，还能让人觉得非常的高大上呢 ...
2019-03-04
近些年随着数据分析行业的火爆，不少人都计划着加入到这个行业中来，成为一位数据分析师。在寻找合适的工作岗位时，就职要求和薪资待遇是大多数求职者都会关注的重点，因为这与本人是否能够胜任一份工作 ...
2019-03-04
刚入门数据分析，学了好几个软件，学了好多个模型，但是不是还有问题困扰着你呢？ 1. 你是不是接触到N多数据，却一脸懵B，啥都分析不出来？ 2. 即使分析出来了一堆结果，却不知道如何解读？ ...
2019-03-04
现在大数据可以说是非常火热的，很多年轻人都会选择通过一些学习或者培训来加入到这个行业。但是，大数据的学习其实是比较困难的，这是因为大数据学习中有很多的内容，深浅不一，难度升级，如果想要完全 ...
2019-03-01
现在深度学习受到了大家的青睐，这是因为深度学习有很多实用的技术，而这些技术都有值得我们学习的知识。所以现在有很多人都去学习深度学习，但是在学习深度学习过程中有两个问题需要我们去考虑，那么这 ...
2019-03-01
神经网络是人工智能中深度学习的一个重要技术，但是神经网络也是具有一定的局限性的，在处理特殊场景的时候会有一点麻烦，然而现在有一种特殊的方式使得神经网络能够比以前更强大，这种技术就是复合型神 ...
2019-03-01
很多人都开始学习编程，毕竟编程的工作能够获得高薪，而现在十分流行一种语言，那就是Python。Python是一门十分实用的编程语言，在大数据、人工智能以及数据分析中有广泛的应用。Python的优点也十分突出 ...
2019-03-01
对于一家企业来说，数据分析是非常重要的，而对项目经理来说，数据分析工作也是同样重要的。项目经理需要对项目进行统筹规划，做出相应的决策，而做出准确的决策的前提条件就是对项目的各项数据有着充分 ...
2019-03-01
大数据在很多的领域中都有应用，而且大数据所涉及到的领域都有不同程度的进步和发展，这是一个值得欣慰的事情，当然也正是这个原因，很多的行业都争先恐后地使用大数据技术。当然，电子商务也不例外，在 ...
2019-03-01
随着信息化的不断发展，想必大家对于大数据、云计算等新兴行业越来越熟悉了。现在的大数据行业是非常热门的一个行业，因其薪酬待遇较好，未来发展前景好，因而越来越受毕业生的喜欢。在大数据的众多工作 ...
2019-03-01
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。而随着公司和企业的不断发展，处在互联网公司最前沿的产品经理接触了大量的用户数据。因此，产品经理只有自己不 ...
2019-03-01
在大多数人眼中，理工科一般都是男生的天下，而适合女生的专业多数偏文艺类的路线。最近数据分析师很火，发展前景好，待遇也高，是人们眼中的高薪工作。于是乎数据分析师日益发展成为十分抢手的职业。数 ...
2019-02-28
就目前而言，很多人看到了数据分析行业的光明前景，于是就想进入数据分析的行业中。但是，想成为一名合格的数据分析师，需要掌握很多的技能。那么一名合格的数据分析师需要掌握哪些技能呢？其实数据分析 ...
2019-02-28
现在大数据是一个十分火热的内容，相信大家对于大数据都有一定的了解。数据分析火爆的原因就是由于数据分析这一行业具有未来的前瞻性，正因为如此使得数据分析具有了十分广阔的前景。于是很多人对于数据 ...
2019-02-28
在数据分析中我们重点研究的是数据，但是不是每个数据都是我们需要分析的，这就需要我们去清洗数据，通过清洗数据，这样我们就能够保证数据分析出一个很好的结果，所以说一个干净的数据能够提高数据分析 ...
2019-02-28在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15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 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 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
