我们在上一篇文章中给大家讲解的杜邦分析法的指标关系说明，在这篇文章中我们给大家说一下杜邦分析法的分析思路。杜邦分析法需要从营业净利率、总资产周转率、权益乘数这几个方面考虑清楚，这样我们才能 ...
2019-01-29
我们在上一篇文章中给大家简单介绍了数据分析方法中的杜邦分析法，以及杜邦分析法的分析步骤，还有杜邦分析法的主要指标。杜邦分析法的主要指标有净资产收益率、总资产收益率、营业净利率、总资产周转率 ...
2019-01-29
很多人在进行数据分析的时候可能或多或少听说过数据分析方法的杜邦分析法，杜邦分析法是一个不错的的分析方法，能够帮助管理者从财务角度了解企业的经营状况和盈利水平。那么杜邦分析法具体的内容是什么 ...
2019-01-29
我们在上一篇文章中给大家介绍了深度学习的产生背景，以及深度学习的原理。在这篇文章中我们给大家介绍更多人工智能需要的知识，希望这篇文章能够帮助大家更好地了解人工智能中深度学习的知识，好了下面 ...
2019-01-29
现在人工智能是一个十分火热的概念，但是大家知不知道，人工智能这个事物的运行离不开一个主要技术，那就是深度学习。近年来人工智能包括语音识别和机器视觉取得了巨大突破的主要原因就是深度学习。在这 ...
2019-01-29
我们在上一篇文章中给大家介绍了人们对于人工智能的积极看法，而积极看法是人们发展人工智能的主要原因，但人工智能也有消极的一面，人们对于人工智能的担忧不是多余的，那么到底是怎么一回事呢？下面我 ...
2019-01-29
人工智能发展至今，已经有了很明显的成效了，但是不同的人对于人工智能有着不同的看法，如果大致区分的话，那么就有两种对立的看法，这两种对立的看法中有积极和消极的一面，下面我们就来看看人们是如何 ...
2019-01-29
现在是人工智能的时代。在这个时代中处处充满了机遇，我们在人工智能的大时代下也享受到了人工智能提供的方便。当然，人工智能不仅给我们带来了很多的技术，还给我们带来了希望和向往。那么除了这些，人 ...
2019-01-29
人工智能中存在的问题有很多，在上一篇文章中我们给大家介绍人工智能存在的问题的三个部分，第一是显而易见的常识描述是十分费力的，第二是人工智能被图灵对智能的定义所束缚了，第三是人工智能的核心问 ...
2019-01-29
我们在上一篇文章中给大家介人工智能存在的一些问题。 人工智能存在的问题确实不少有。上一篇我们说到人工智能的模型甚至可能起作用，但往往是出于错误的原因；人工智能在现实中不是游戏；物理现实中有一 ...
2019-01-29
人工智能的出现方便了我们大众的生活，自从出现了人工智能以后，人工智能得到了大家的关注以及各个行业的支持。人工智能就是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门 ...
2019-01-29
人工智能现在备受大家关注，各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能，人工智能产品层出不出，让我们大呼惊奇。在美国，人工智能的发展处于顶尖状态，而我国的人工智能也已经位于第一梯队，不管是 ...
2019-01-28
现在人工智能的发展带来的前景是非常明晰且乐观的，也是人类科技不断向前的一个标志。不过现阶段的人工智能智能还尚处于弱人工智能阶段，离我们想象中的人工智能还是有很大的差距。那么我们怎么看待现在 ...
2019-01-28
由于人工智能和人类具有巨大的联系和相似性，这使得人工智能得到了极大的发展。就目前而言，人工智能给我们带来了很多新颖的事物，但任何事物都是有两面性的，人工智能的飞快发展使得人类不得不面对人工 ...
2019-01-28
人工智能给我们带来了很多的好处。当然，人工智能也是有两面性的，人工智能也能够给我们带来了很多的忧虑，对于这些忧虑我们不能够掉以轻心，如果忽视了这些问题，一旦出现了事故，那么人们就会“一朝被 ...
2019-01-28
现在很多人工智能的设备出现在我们身边，别的不说，单单是智能手机就能够给我们带来很多的便利，可谓是机不离手。但是有的人对于人工智能还是比较担忧的，担忧人工智能持续发展早晚有一天会取代我们人类 ...
2019-01-28
我们都知道，人工智能是根据人类智能进行模仿的，这也就使得人工智能和人类智能一样，都有了思考的能力，人工智能可谓是人类智慧的产物，从本质上来讲还是有很多相同之处的。那么人工智能和人类智能的相 ...
2019-01-28
就目前而言，人工智能是一个十分火热的事物，给我们的生活中很多东西赋予了智能化，极大地方便了我们的生活，人工智能机就是让物体像人的大脑一样去思考去解决一些问题，但是大家是否知道人工智能思维的 ...
2019-01-28
自人类提出了人工智能，各界就传来了不少的声响。有的人认为，研究人工智能会导致人类灭亡，这是因为人工智能有极大的可能取代人类，这就造成了人类的恐慌。那么人工智能究竟会不会取代人类呢？下面我们 ...
2019-01-28
人工智能的发展飞快，这也得益于人工智能的技术成熟。而人工智能离不开神经网络，神经网络在人工智能的发展中也是走过了十分崎岖的道路，那么究竟是怎么一回事呢？我们在这篇文章中给大家介绍一下这个问 ...
2019-01-28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
