在大数据行业工作两年是怎样一种体验 写在前面 今年广州的初夏在经历了大雨的洗礼之后，一切都变得更加明朗起来，新的工作，新的人和事。懒惰让我变得更焦虑，焦虑促使我进步，程序员的焦虑大家应该都有共同 ...
2018-07-04
业界 | 美媒称李飞飞或将离开谷歌，重返斯坦福 尽管李飞飞参加了最近清华大学的 AI 学术讨论会，但是海外媒体 Business Insider 爆出了一个重要消息：这位斯坦福大学教授、人工智能领域的顶尖学者或将在几个月 ...
2018-07-04
浅谈Python中chr、unichr、ord字符函数之间的对比 chr、unichr、ord在Python中都可以被用作字符类型转换,这里我们就来浅谈Python中chr、unichr、ord字符函数之间的对比,需要的朋友可以参考下 ord是unicod ...
2018-07-04
Python简单遍历字典及删除元素的方法 这篇文章主要介绍了Python简单遍历字典及删除元素的方法,结合实例形式分析了Python遍历字典删除元素的操作方法与相关注意事项,需要的朋友可以参考下 具体如下： ...
2018-07-04
“数据”没有那么高深 六个问题帮你解惑 数据对于现代企业的重要程度不言而喻，拥有卓越的数据分析能力可在市场上拥有更大的竞争优势。然而企业用户和一些决策者对于数据分析仍然有一些误解和偏见。 ...
2018-07-04机器学习与数据挖掘的学习路线图 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理 ...
2018-07-04
挖掘大数据价值的正确姿势 如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的重中之重。 如果要找未来商业的代名词，“大数据”无疑是其中一枚。 资本市场和企业早就开始“押注”在这 ...
2018-07-04对Python中数组的几种使用方法总结 今天小编就为大家分享一篇对Python中数组的几种使用方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 二维数组的初始化 matirx_done = [[0 for i ...
2018-07-04
从零开始用Python构建神经网络 动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学 ...
2018-07-04
数据科学家新手快速上道谨防5个陷阱 在数据科学家入门阶段，你不可避免会踩到一些雷区。这篇文章介绍了 Sébastien Foucaud 博士总结的新手数据科学家最容易犯的 5 个错误。博士已经有 20 多年带领学术界和应用 ...
2018-07-04
数据科学中的陷阱：变量的数学运算合理吗 数据科学中有各种各样的模型，有的听起来很简单，比如线性回归;有点呢，听起来就很吓人，比如深度学习。但是不管什么样的模型，从本质上来讲，模型都是对训练数据做数 ...
2018-07-04
数据中心自动化需要克服六大障碍 当今的数据中心管理人员经常监督日益复杂的运营环境，其中包含各种应用程序、数据库和竞争平台的混合。通过脚本和平台，以及特定于应用程序的调度工具来管理数据中心环 ...
2018-07-03【北京精真估信息技术有限公司】招聘数据分析师 精真估是专业的二手汽车智能评估检测科技公司，基于海量大数据挖掘和领先的汽车估值模型，为汽车品牌商和渠道商提供智能化、定制化、精准化的行业数据服务与行业解决 ...
2018-07-03【广州潭州教育网络科技有限公司】招聘数据分析师 潭州教育成立之初就立足解决教育问题，改变教育资源不平等现象。潭州教育目前拥有15个事业集群，所开设的课程种类包括软件类、营销类、工业类、语言类、设计类、电 ...
2018-07-03【钉学(杭州)科技有限公司】招聘数据分析师 本公司坐落在余杭互联网村，入住良仓空间，办公环境优美宜人，周边餐饮单位林立，交通方便。公司主要业务是教育软件开发和运营销售。目前和阿里在深度合作。目前拥有客户 ...
2018-07-03
第八届CDA数据分析师认证考试圆满结束 2018年6月30日，有些人享受在周末的休闲里，有些人沉浸于世界杯的欢乐中，而有一群走在时代科技前沿的当代青年，他们起早武装，沿途备战，准备着人生职业路上一场重要的 ...
2018-07-03
干货 | 上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题 ...
2018-07-03
Python生成随机数组的方法小结 本文实例讲述了Python生成随机数组的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 研究排序问题的时候常常需要生成随机数组来验证自己排序算法的正确性和性能，今天把Python生成随机 ...
2018-07-03
Python中使用bidict模块双向字典结构的奇技淫巧 bidict模块通过一对一映射结构的处理为Pyhton带来双向字典,能够更加利用Python的切片功能,这里我们就来学习Python中使用bidict模块双向字典结构的奇技淫巧: ...
2018-07-03
数据挖掘与机器学习关系与区别 本篇文章主要阐述最近在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，或许不太全面，仅供自己归纳总结。 机器学习与数据挖掘一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘 ...
2018-07-03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
