现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望 ...
2019-02-26
大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在 ...
2019-02-26
现如今，大数据的发展得到了越来越多人的关注，当然，很多企业也开始关注大数据，通过大数据可以从数据中挖掘出有价值的数据，从而找出隐藏的商机，而大数据的分布式数据库是一个十分重要的内容。我们在 ...
2019-02-26
现在有很多的行业都是使用到了大数据技术，如果我们说大数据的应用场景是一个相对比较简单的问题，那关于大数据的分布式数据库应用场景是什么就不是一个简单的问题了。其实在不同的应用场景中都有不同的 ...
2019-02-26
机器学习是一门综合学科，这一学科中有很多的知识体系，所以我们在学习机器学习的时候一定要对机器学习进行分类，这样我们才能够更好进行机器学习知识的学习。而机器学习分类的方式有很多种，我们就在这 ...
2019-02-26
很多人听说过大数据分析这个行业，毕竟这个行业是新互联网时代所提出的一个名词。随着信息产业的迅猛发展，数据分析行业的人才需求量也在逐渐扩大。因此，越来越多的人都想进入这一个新兴职业，毕竟这个 ...
2019-02-26
大学选专业，对于一些人来说是一个很纠结的事情。有些人倾向于选择十分热门的方向。就现在来说，数据分析的应用很广，尤其是电子商物、保险、金融等领域对于分析数据师的需求量师巨大的。在人们的印象中 ...
2019-02-26
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据分析需要注意的地方，分别从单一维度到体系化、以目标为导向这两方面进行了讲述，做到了这些我们才可以更好地应对数据分析工作，但是还是需要做到其他的内容，具体就 ...
2019-02-25
就目前而言，数据分析是运营中的基础内容，我们做数据分析的目的就是讲数据的价值挖掘出来，这样就能够使数据分析这项工作有意义。我们在做数据分析的时候需要注意很多的地方，那么到底是什么呢？下面就 ...
2019-02-25
我们在上一篇文章中给大家讲述了大数据学习的两个建议，分别是大数据要学习使用开源，其次就是大数据学习要业务驱动，而不是技术驱动。我们在这篇文章中继续给大家讲述大数据学习建议的其他内容。 ...
2019-02-25
很多人在学习大数据的时候，可能缺少指导或经验，总会走一些弯路，使得学习大数据的效率大大降低，从而失去了持续学习的信心。在此。今天小编在这篇文章中好好分享一下大数据学习的建议，希望可以给正在 ...
2019-02-25
在前面的文章中我们给大家介绍了很多的内容，包括大数据学习的七个阶段，除了这七个阶段之外，还有一个最重要的阶段，也就是第八个阶段。第八个阶段就是SPARK数据分析。“千里之行，最后一行”——我们在 ...
2019-02-25
在前面的文章中我们给大家解答了很多的大数据学习的各个阶段的内容，我们在前面为大家讲述了六个阶段，其中第一个阶段是静态网页基础内容、第二个阶段的学习内容是JavaSE和JavaWeb、第三个阶段是前端框架 ...
2019-02-25
我们在前面的文章中给大家介绍了很多的内容，具体介绍了大数据的五个阶段，这五个阶段都是比较重要的，尤其是第五个阶段，对初步了解大数据非常有帮助。我们在这篇文章中给大家介绍一下学习大数据的第六 ...
2019-02-25
我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据学习阶段的前几个部分的内容，分别是静态网页基础内容、JavaSE和JavaWeb。我们在这篇文章中给大家解答一下大数据学习的后续阶段。 首先我们给大家介绍一下大 ...
2019-02-25
很多人都想学习大数据，这是因为大数据这个工作是非常有前景的。其实大数据的学习阶段是有很多的，每一个阶段都有不同的任务，下面就由小编为大家 介绍一下每一个阶段的具体内容，希望这篇文章能够给大家 ...
2019-02-25
在机器学习中很多人都可能有一定的误解，那就是认为复杂的事物容易出错，而简单的事物往往会得到极高的准确率，那么事实真的是这样的吗？在这篇文章中我们详细的给大家介绍一下这个问题，并给大家介绍一 ...
2019-02-22
在人工智能中，有两个十分重要的内容，第一就是机器学习，第二就是深度学习。正是由于机器学习与深度学习，人工智能才能够帮助我们做出更多的事情。其实，深度学习也是有分类的。深度学习可以分为两种 ...
2019-02-22
我们在上一篇文章中给大家介绍了在数据分析行业中为什么要学习逻辑回归的原因，主要的原因就是逻辑回归是一个十分实用的工具，同时也有着自己的优点，这些优点都是十分明显的。今天我们将继续为大家介绍 ...
2019-02-22
当我们进入数据分析行业的时候，我们总会接触到很多的算法，比如线性回归，支持向量机，决策树，随机森林，神经网络等。其实这些算法对我们来说都是比较困难的，但是我们要想进入数据分析行业的话我们需 ...
2019-02-22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
