四种最常见的SEM数据分析方法,你用过几种 数据分析在SEM中是最为基础的技能，说得简单点，数据分析就是为了发现问题，并为解决问题提供数据参考。有经验的SEMer都知道，尽信数据则不如无数据。数据就躺在哪里， ...
2017-04-09
工业大数据在未来制造业发挥重要作用 工业大数据是由一个工业体系或者一个产品制造流程智能化催生出来的数据，既是制造业智能化的必然结果，也是制造业智能化的必要条件与基础。工业大数据的应用，将成为未来提 ...
2017-04-09
实现智能生产、大规模定制，大数据是基础 大数据是制造业智能化的基础，能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。 随着制造技术的进步和现代化管理理念的普及， ...
2017-04-09
分子进化树构建及数据分析方法介绍 小编在后台收到不少关于建树的问题，今天转载一篇PLoB的帖子，分享给大家，一起来看一下吧~ 方法的选择 首先是方法的选择。 基于距离的方法有UPGMA、ME（Minimum Ev ...
2017-04-09
物联网和大数据将怎样变革人类生活 日前，贝尔地板电商总经理刘传勇在亿邦疯人会上透露：“移动互联网之后的鼎盛时期是物联网时代，我把它理解为数据时代。数据链接时代的变革，各个行业都在利用传感器、采集器 ...
2017-04-09
药店从业者，不能不知的数据分析方法 “按流程做事，用数据说话” 意味着定期进行科学的数据分析，找出门店存在的问题及可以挖掘的潜力，以利于正确开展下一步工作。 药店精细化管理管理实务技术倡导“ ...
2017-04-09
安防大数据在智慧停车方面有哪些应用 在大数据时代下，互联网行业都在提倡数据，国内的三大巨头都不谋而合拥有的海量的、最有价值的数据。百度拥有搜索数据，阿里拥有交易及信用数据，腾讯拥有社交数据，大数据 ...
2017-04-09大数据在安防行业的应用成果如何 多年期盼，大数据终于在蹒跚中来了。一经落地，其发展速度之迅猛，超乎行业想象，一时间无论是硬件制造商还是软件开发商，几乎都跟大数据或多或少扯上了关系。而大数据的落地及 ...
2017-04-09
拒绝加班的5个Excel神技 一、多表合并技术 多表合并，尤其是每张工作表中项目有重叠，顺序还不一致时，如下图所示 可以看到每个工作表中的业务员都有“小明”，而其他业务员却不相同 看到这种多表 ...
2017-04-09盘点互联网金融大数据公司十大模式：反欺诈、评分评级、数据银行…… 大数据不只是玩概念，还要干实事。数据日渐成为各个平台的底层架构、核心基础设施。据鸣金数据研究院互联网金融大数据模式现有反欺诈、评 ...
2017-04-09一个优秀数据分析师的准则 有很多的大学生或求职者都在问，现在好的数据分析师都在哪些行业、什么岗位，还有哪些专业是适合数据分析师专业的？ 1、现在数据分析师的分布是怎么样的情况？ 从不完全统 ...
2017-04-09
都做数据分析,你为什么分析不出个所以然 无数据不运营。作为一个店铺的运营者，你也天天会盯着后台数据在那分析来分析去。可是情况还是那个情况，销量还是那个销量。有没有想过问题在哪里？你的分析和别人的分 ...
2017-04-08
大数据在智能交通行业的应用趋势 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。 大数据行业 ...
2017-04-08
数据分析中的时间序列分析是什么 时间序列分析是一种常用的数据分析基本方法之一。是按照时间的顺序将随机事件变化发展的过程记录下来，形成一系列按时间先后顺序排的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时 ...
2017-04-08
车联网传感+大数据催生新商业模式 纵观智慧交通的内涵，个中最为关键的技术既是车联网，藉由布建在汽车或道路的大量传感器持续汇集数据，继而透过大数据分析，转化为有效信息，接着经由通讯徐彤实时串联人、车 ...
2017-04-08
车联网+大数据开创众多智能交通应用 根据美国专业研究机构预测，直至2020年36%车险都可望转为UBI(Usage Based Insurance)形态，即依据个别驾驶人的驾驶习惯计算保费的客制化车险模式。有人形容其破坏性创新程度 ...
2017-04-08
让R语言和Python共舞 Python和R已经成为数据分析中两大利器，两者各有所长，相互借鉴。 Python 的 pandas 从 R 中偷师 dataframes，R 中的 rvest 则借鉴了 Python 的 BeautifulSoup，我们可以看出两种语言在 ...
2017-04-08
用R语言做逻辑回归 回归的本质是建立一个模型用来预测，而逻辑回归的独特性在于，预测的结果是只能有两种，true or false 在R里面做逻辑回归也很简单，只需要构造好数据集，然后用glm函数(广义线性模型（genera ...
2017-04-08
大数据时代和工业4.0时代，我们该做些什么 大数据时代和工业4.0时代同时达到一个爆发期，这可以看作两化融合的最高阶状态。我们可以相信和憧憬，在这个数据与工业4.0充分融合的时代会给人类带来有史以来 ...
2017-04-08
R语言中apply家族中的系列循环函数总结 R语言中的以apply()函数为首的apply()家族，提供了强大而方便的循环功能，这些函数说起来简单，用起来可能就有点蒙圈儿了。这些函数确实简单，但是可能很多人搞不清这些 ...
2017-04-08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
