人们对人工智能的了解不够，导致人们对人工智能存在一定的误解，也导致了人们对人工智能的恐慌，这些都是没有必要的。只要我们真正了解了人工智能，我们就能够掌握人工智能的方法，这样可以使得人工智能 ...
2019-02-18
就目前而言，人工智能的火热程度是大家能够想象到的，人工智能的出现使得很多人都开始关注这项新颖的学科。其实人工智能并不是一个新颖的学科，人工智能从提出到现在已经经历了很长的时间了。人们对于人 ...
2019-02-18
在前面的文章中我们给大家讲述了大数据给商业带来的改变，其中就是大数据能够使得一切的商业行为和商业信息都开始数据化了，商业行为能够数据化，其他的也能够数据化，那么是什么呢？答案就是方位坐标、 ...
2019-02-17
大数据的出现给很多行业带来了改变，尤其是商业，商业和大数据的融合使得商业发展飞快，也使得商业的规则被重置。以往的商业模式在不断地被淘汰，那么大数据给商业带来的改变都有哪些呢？下面我们就给大 ...
2019-02-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了大数据的概念以及企业对大数据架构的定义。一般来说，不同的行业对自己的大数据结构定义标准也是不一样的，下面我们就给大家介绍一下大数据架构的实例，这些大数据架构在 ...
2019-02-17
在大数据的发展下，很多的企业也开始重视大数据的应用。而在生活中，大数据也开始变得十分流行了，这些都得益于大数据的架构生态圈打通。我们在这篇文章中重点给大家介绍一下大数据的架构实例，希望能够 ...
2019-02-17
在大数据的发展下，很多的企业也开始重视大数据的应用。而在生活中，大数据也开始变得十分流行了，这些都得益于大数据的架构生态圈打通。我们在这篇文章中重点给大家介绍一下大数据的架构实例，希望能 ...
2019-02-17
我们在上一篇文章中给大家介绍了传统的大数据架构的内容，以及传统大数据架构的优缺点、流式架构和适用场景，如果我们学习大数据的时候一定要掌握这些大数据知识。今天再这篇文章中我们给大家介绍一下大 ...
2019-02-17
大数据的出现改变了很多行业的发展模式，使得这些行业都朝着更好的方向进发。今天我们来给大家讲讲大数据中非常重要的一个部分，就是大数据的架构。一般来说，大数据不同的架构赋予大数据不同的功能，那 ...
2019-02-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了人工智能的一些算法，人工智能离不开算法，所以我们必须重视算法的应用。人工智能的算法有很多，除了我们在前面提到的机器学习以及专家系统以外，还有遗传算法以及深度学 ...
2019-02-16
现阶段，人工智能的发展大家有目共睹，可以说人工智能的发展蒸蒸日上。现在很多科技人员都开始加大对人工智能的研究力度，这才有了人工智能发展飞快的结果，而人工智能离不开算法，那么人工智能中的算法 ...
2019-02-16
我们都知道，机器学习是人工智能中十分重要的内容，所以在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的知识，这些知识只是概念，还不是机器学习中更加深入的内容，不过要想学习深入知识就需要了解基 ...
2019-02-16
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多机器学习中深层次的基础知识，看起来这是一句十分矛盾的话，但是我们不难发现越往后介绍的知识的理解难度逐渐加大，所以就需要我们对前面的文章提到的知识做到掌握才 ...
2019-02-16
机器学习的知识有很多，我们在前面的文章中讲述的都是相对比较简单的知识，想必那些已经让大家头疼不已吧？在这篇文章中我们给大家介绍一下机器学习中深层次的知识。大家跟着小编学起来吧。 （1） ...
2019-02-16
机器学习作为人工智能的核心学科，倍受大家的关注，所以对于机器学习的知识掌握的要求是比较严格的，只有扎实的基础知识我们才能够学好机器学习。虽然说机器学习知识是十分广泛的，但我们还是要一步一步 ...
2019-02-16
前面我们已经给大家讲述了很多有关机器学习的概念，这些概念都是十分重要的，我们如果要学习人工智能的话就需要重视这些知识。在这篇文章我们接着给大家介绍机器学习中的基础知识，希望这篇文章能够给大 ...
2019-02-16
机器学习涉及到的知识有很多，我们在前面的文章中也给大家列举了大量的机器学习的概念，想要了解这些概念不是一个十分简单的事情，但是我们只要理解了这些我们就能够更好地去做机器学习工作，从而为人工 ...
2019-02-16
想要做好数据分析报告，是需要注意很多的事情，尤其是一些细节，这都是需要大家注意的。我们在前面的文章中给大家说了很多关于数据分析报告需要注意的事情，在这篇文章中我们重点给大家说一下最需要注意 ...
2019-02-15
我们在上一篇文章中给大家提到数据分析报告中需要注意的地方的一部分内容。当然，如果想要做好数据分析报告，靠上一篇文章中提到的内容还是远远不够的，要想做好数据分析报告还是要注意很多的地方。数据 ...
2019-02-15
很多人进行数据分析工作的时候，做出了数据分析结果，就以为数据分析工作结束了。其实并非如此，数据分析工作的解释需要我们做一份数据分析报告。当然，数据分析报告不是一个简单的事情，需要我们做到从 ...
2019-02-15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
