在上一篇文章中我们给大家介绍了学习数据挖掘的第一条路线，第一条路线讲述的是如何学习机器学习的第一部分，主要是数据挖掘方面，懂得了这些我们才能够进行下一步的工作，那么学习数据挖掘的第二条路线 ...
2019-02-22
很多人看到了数据挖掘的前景，就开始学习数据挖掘，但数据挖掘是一个交叉性的学科，需要我们找到一个合适的学习方法才能够做好数据挖掘的学习，在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据挖掘的相关知识。 ...
2019-02-22
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下 ...
2019-02-22
我们都知道，在机器学习中我们有很多的问题都是需要使用决策树来解决，由此我们不难发现决策树是一个十分实用的内容，这是因为决策树的算法是十分给力的。其实决策树的算法也是有很多的，我们在这篇文章 ...
2019-02-22
在大数据的分析中，很多分析都是使用相关关系进行分析而不是使用因果进行分析，这就让很多人感到疑惑。不过对此也是情有可原的，因为我们在日常生活中习惯性地用因果关系来考虑事情，所以我们自然就会认 ...
2019-02-22
我们在上一篇文章中给大家介绍了很多的秘诀，具体来说就是找到合适的模式、专注于可管理的任务、使用正确的方法完成工作。在这篇文章中，我们继续给大家介绍更多有用的内容，具体内容就是用精确定义的目 ...
2019-02-21
我们在上一篇文章中给大家说了大数据中的数据分析预测秘诀中的一个秘诀，就是能够访问质量高的数据以及容易理解的数据，只有这样，我们才能够做好数据预测工作，这样才能够得到一个比较准确的结果了。在 ...
2019-02-21
在大数据中的数据分析中，我们可以通过数据分析进行预测分析，预测分析的价值就在于成功与快速。如果预测不成功，那么这个分析工作没有任何意义，而如果预测时间过长，那么也没有了意义。所以我们最重要 ...
2019-02-21
大数据应用的领域我们给大家介绍了很多，我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。 大数据 ...
2019-02-21
我们在上一篇文章中给大家介绍了三个大数据应用的领域，就是了解和定位客户、解和优化业务流程、提供个性化服务。我们在这篇文章中继续给大家介绍出更多的大数据应用的领域范围，希望这篇文章能够给大家 ...
2019-02-21
大数据现在是越来越火了，很多人都热衷于大数据的学习，也是因为当前大数据的应用领域有很多，那么大数据应用领域都有哪些呢？我们在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。 首先就是了解和定位客户 ...
2019-02-21
我们在前面三篇文章中给大家介绍了很多有关大数据的发展趋势，我们在这篇文章中继续给大家介绍一下大数据的发展趋势的最后一部分内容，我们在这篇文章中继续给大家解答一下大数据的发展趋势的具体内容。 ...
2019-02-21
现在大家在进行学习大数据的时候，还是需要了解一下大数据的发展趋势，那么大数据的发展趋势是什么呢？我们在前面的几篇文章中给大家介绍了一些大数据的发展趋势的内容，我们在这篇文章中给大家介绍两个 ...
2019-02-21
在上一篇文章中我们给大家介绍了大数据的发展趋势的具体内容，今天我们在这一篇文章中给大家介绍两个大数据的发展趋势，分别是大数据和传统商业的融合以及数据共享联盟的出现，下面就给大家详细讲一下这 ...
2019-02-21
现在的大数据虽然说是有了不错的进展，但是我们的大数据依旧处于起步阶段。现在的大数据还是要面临着很大的挑战的，但是大数据的发展趋势是很乐观的，具体想体现在很多方面。比如数据资源化，将成为最有 ...
2019-02-21
在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于深度学习改进的知识，相信大家应该对深度学习已经有了一定的了解了。深度学习改进中涉及到的知识点很多，比如神经网络知识、循环神经网络知识等。那么在今天的这 ...
2019-02-20
很多人认为人工智能是一个新兴的技术，其实并不是这样的，人工智能从被提出到现在有了几十年的时间，足以发现人工智能的历史悠久。而人工智能中有一个十分重要的内容，那就是深度学习。深度学习在人工智 ...
2019-02-20
我们在上一篇文章中给大家介绍了关于深度学习中的前馈神经网络的相关知识，而前馈神经网络是神经网络中最朴素的一个内容，这是因为前馈神经网络的知识是比较简单的。而我们在上一篇文章中给大家提到了一 ...
2019-02-20
在人工智能中，深度学习和机器学习都是十分重要的内容。熟知这两种知识是学习人工智能的前提条件。人工智能在不断地发展，深度学习也在某种程度上取得了很大的进步。在这篇文章中我们会详细给大家介绍一 ...
2019-02-20
随机森林在机器学习中是一个十分重要的算法，大家可能对机器学习感到很陌生，但是大家一定不会对人工智能感到陌生。而机器学习是人工智能中是一个十分重要的内容，而随机森林又是机器学习中的内容。由此 ...
2019-02-20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
