Python callable()函数用法实例分析 本文实例讲述了Python callable()函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： python中的内建函数callable( ) ，可以检查一个对象是否是可调用的 。 对于函数, 方法, lambd ...
2018-05-07大数据时代的信息安全和未来展望 随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息 ...
2018-05-07python strip() 函数和 split() 函数的详解及实例 一直以来都分不清楚strip和split的功能，实际上strip是删除的意思；而split则是分割的意思。因此也表示了这两个功能是完全不一样的，strip可以删除字符串的某 ...
2018-05-07
对工业大数据的几个原则性认识 1、工业大数据的本质是以数据形式呈现的“信息”或者“知识”，而不是没有关联的数据。“信息”和“知识”的本质接近，差别在于：“知识”在时空上的更具有更强的通用性和连续性 ...
2018-05-07世界迎来大数据时代 人类思考世界方式开始转变 每个人都知道互联网改变了企业经营、政府运作以及人们生活的方式。但是一种新的、不那么明显的技术趋势却有着同样巨大的变革能力，那就是“大数据”（BigData）。 ...
2018-05-07
Python常见工厂函数用法示例 本文实例讲述了Python常见工厂函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 工厂函数：能够产生类实例的内建函数。 工厂函数是指这些内建函数都是类对象， 当调用它们时， ...
2018-05-07
拥抱大数据：“数”中自有黄金屋 新的石油”、“类似货币或黄金的新型经济资产”、“未来的自然资源”…… 今天，当人们在评价种类广泛、数量庞大、产生和更新速度惊人的大数据时，几乎没有人会吝啬这些极富 ...
2018-05-07
大数据的生命周期的九个阶段 企业建立大数据的生命周期应该包括这些部分：大数据组织、评估现状、制定大数据战略、数据定义、数据收集、数据分析、数据治理、持续改进。 一、大数据的组织 没有人，一切都 ...
2018-05-07
Python内置函数Type()函数一个有趣的用法 这篇文章主要介绍了Python内置函数Type()函数一个有趣的用法,本文讲解的是个人发现在的一个有趣的用法,注意这种写法会导致代码很难读,需要的朋友可以参考下 今 ...
2018-05-07
Python学习小技巧之列表项的排序 本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍： 典型代码1： data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100] data_list.sort( ...
2018-05-06
大数据有何与众不同 与众不同的大数据是什么概念 传统的数据处理方式是基于抽样统计的样本数据并致力于回答“为什么”，而大数据的处理方式是基于“总体”的巨量数据基础致力于回答“是什么”。因此可以看出 ...
2018-05-06Python使用zip合并相邻列表项的方法示例 本文实例讲述了Python使用zip合并相邻列表项的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1》使用zip()函数和iter()函数，来合并相邻的列表项 >>> x [1, 2, 3, 4, 5, 6, ...
2018-05-06实施大数据战略的企业有哪些特点 不过，要想成为一家以信息为中心的企业，并在激烈的市场竞争中保持领先优势，仅仅只是收集了大量的数据显然是不够的。因此，那些成功地实施了大数据战略的企业都具备哪些主要特 ...
2018-05-06Python zip()函数用法实例分析 本文实例讲述了Python zip()函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里介绍python中zip()函数的使用： >>> help(zip) Help on built-in function zip in module __builti ...
2018-05-06大数据爆炸将改变人类思维 每个人都知道互联网改变了企业经营、政府运作以及人们生活的方式。但是一种新的、不那么明显的技术趋势却有着同样巨大的变革能力，那就是“大数据”（BigData）。大数据的趋势发端于 ...
2018-05-06【北京凯熙科技有限公司】招聘数据分析师 北京凯熙科技有限公司，是一家注于移动互联网的开发、运营、销售的现代科技公司，公司成立于2015年5月，公司员工以90后为主，活泼、热烈、自信、坚持创新，坚持梦想，是他们 ...
2018-05-05【广州市纯希健康管理有限公司】招聘数据分析师 广州市纯希健康管理有限公司，创立于2014年，纯希以严谨的科学运用为基础，通过饮食、营养、运动和改变生活方式，为人们提供最前沿的健康管理需求解决方案。现在，纯 ...
2018-05-05【广州山水比德设计股份有限公司】招聘数据分析师 山水比德园林集团，是一家由创意驱动的综合性景观机构，始终坚持\"创新引领诗意栖居\"的企业使命，长期同步于中国城市发展进程。 山水比德在“新山水”思想引领下， ...
2018-05-05
我是如何从物理学转行到数据科学领域 很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让 ...
2018-05-05
CDA与腾讯、苹果、Google等企业成功入选教育部产学合作协同育人项目 2018年4月28日，教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南（2018年第一批） ...
2018-05-05在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15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
