大数据的最大价值: 大数据+物体=智能 人与物体，是地球的两大类，人是地球上最高级的动物，物体（动物，植物，生物，微生物，人造物体）不能制造，人拥有智慧，人主宰了这个地球； 但现在，大数据对于物体如 ...
2018-03-02
大数据入门，你需要懂这四个常识 一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可 ...
2018-03-02R语言中的引号 1单引号和双引号 两者都可以用于表示字符串分隔，用法和意义没有差别 如果字符串包含有分隔符本身，字符串内的分隔符引号需要转义（使用反斜杠） R语言字符串的打印/显示都是用双引号的 ...
2018-03-02
大数据的四个典型特征 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。 ...
2018-03-02
大数据分析整体技术流程及架构 本文对项目中所用到的大数据分析整体流程技术及其架构进行简要的总结，以供大家在大数据分析平台对数据处理流程更加明确 1.1数据处理流程 该项目是一个纯粹的数据分析项目 ...
2018-03-02
数据处理流程和数据分析方法 大数据分析这件事用一种非技术的角度来看的话，就可以分成金字塔，自底向上的是三个部分，第一个部分是数据采集，第二个部分是数据建模，第三个部分是数据分析，我们来分别看一下。 ...
2018-03-02五种大数据处理架构 大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算 ...
2018-03-02
AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像 ...
2018-03-01
全面教你如何建立数据分析的思维框架 目前，还有一些人不会建立数据分析的思维框架，那么今天课课家，就一步一步的教大家怎么建立，大神路过还请绕道，当然还可以交流一下。有需要的小伙伴，可以参考一下。 ...
2018-03-01【北京佳实捷讯信息技术有限公司】招聘数据分析师 FieldPower Info-Tech Co.Ltd（佳实捷讯）致力于消费品行业的一线执行和终端管理的应用，研发了多项自有知识产权的软件产品。多家知名世界500强企业所已采用其独创 ...
2018-03-01【埃睿迪信息技术(北京)有限公司】招聘数据分析师 埃睿迪（iReadyIT）成立于2014年，新锐的企业级大数据整体解决方案提供商，国家级高新技术企业；致力于对数据的深耕与数据价值的挖掘，提供从数据采集，治理到数据 ...
2018-03-01【北京高因科技有限公司】招聘数据分析师 侃家网成立于 2014 年 1 月，前期我们主要是为例如工商银行、中国移动、中国核工业集团这样的大型国企央企做职工房团购.2015 年年初，随着资本和技术实力的扩充，我们开始通 ...
2018-03-01
数据挖掘中常用的数据清洗方法 对于数据挖掘来说，80%的工作都花在数据准备上面，而数据准备，80%的时间又花在数据清洗上，而数据清洗的工作，80%又花在选择若干种适当高效的方法上。用不同方法清洗的数据，对 ...
2018-03-01
数据预处理--数据降维 数据规约产生更小但保持数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行数据分析和挖掘将更有效率。 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映 ...
2018-03-01
多元线性回归分析理论详解及SPSS结果分析 当影响因变量的因素是多个时候，这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归，分为：多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性 ...
2018-03-01
国内大数据需求所面临的典型存储挑战 大数据让零售无需店面，在最大限度降低投资同时，加快现金流周转效率。大数据使各行各业商家提高获取优质客户资源和提升利润空间的同时，也使竞争进入“一兵一卒”用户争夺 ...
2018-03-01坚持创新思维定位大数据价值 信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规 ...
2018-03-01
R语言进行单因素方差分析 方差分析（analysis of variance,ANOVA），能够找到类别独立变量和连续非独立变量之间的关系，主要用于检测不同的数据集的均值是否相同。如果样本中仅包含了一个变量作为独立变量，我 ...
2018-03-01大数据会给生活带来各方面的变化 “政府的决策要更多基于数据本身，信任数据本身，而不是对数据的直觉。我们不仅要对政府有期望，对自己也要有期望。目前赚钱的地点，赚取利润的地点发生变化。大数据时代，价值 ...
2018-03-01
数据统计分析常用指标 在进行数据分析时，经常会遇到一些分析指标或术语。这些术语是帮助我们打开思路，通过多个角度对数据进行深度解读，可以说是前人已经总结和使用的数据分析方法。下面是数据统计分析常用的 ...
2018-03-01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
