数据分析的基本思想，用数据说话 今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始 ...
2016-09-22
大数据如何触发精准营销 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做?我们看到几点： 第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产 ...
2016-09-22
企业怎样做才能从大数据中获得价值 有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素： 一.具有清晰可达的业务数据目标 企业已经根据业 ...
2016-09-22【福州时诺信息技术咨询有限公司】招聘数据分析师 福州时诺信息技术咨询有限公司成立于2015年12月，旗下核心品牌“囍宴宝”是福州时诺信息推出的一站式婚育服务平台。精心筛选优质商家，用团购模式整合线下婚礼（办 ...
2016-09-22【沈阳彧喆科技有限公司】招聘数据分析师 沈阳彧喆科技有限公司坚持以帮助中小企业实现网络全网营销为宗旨，通过专业的互联网营销服务，提升企业品牌价值；树立企业网络形象，促进企业提升销量；助力企业打造核心竞 ...
2016-09-22【上海画森信息科技有限公司】招聘数据分析师 我们是一家创业公司，致力于新媒体运营和数据分析服务。目前我们的服务对象包括政府机构、大型企业等，业务发展迅速。急需招募有专业能力、有敬业精神的伙伴共同发展。 ...
2016-09-22【上海百胜软件股份有限公司】招聘数据分析师 上海百胜软件股份有限公司成立于2000年，陪伴中国服装品牌的成长和崛起，成功为上万家时尚企业提供ERP解决方案和管理咨询，业务涵盖零售分销、供应链、电子商务、商业智 ...
2016-09-22【世峰户外】招聘数据分析师 世峰户外商城（www.seebong.com）成立于2011年，隶属北京慧斓美国际商贸有限公司。公司结合国内外户外运动业界最专业的各大品牌，强力打造了国内快捷、安全、方便的一站式购物、体验于一 ...
2016-09-22
O\'Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告（2016 Data Science Salary Survey），来自45个国家的超过900位各行业的人士参与了调查，这份调查通过64题的在线问卷收集数据，针对数据科学从业者使用的工具、薪酬待遇 ...
2016-09-22企业里真实的数据分析案例解析 从最近跟进一些数据分析项目来看，慢慢对数据分析有了更多的理解。 数据分析的定义和误区： 数据分析，简单来说就是用数据进行分析。经验分析也是分析，但这是靠经验分析的 ...
2016-09-21为什么大数据会如此轰动 1、存在的背景 基础设施的巨大飞跃，数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。 物联网本质上就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业 ...
2016-09-21
【概念】图数据挖掘浅析 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。而挖掘 ...
2016-09-21
用五个趣味案例教你数据分析的基本思想 今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式 ...
2016-09-21
驾驶大数据这座金矿该怎么用 信息技术的大范围应用使我们的世界正在被量化，过去发生的事情不再只存于当事人的脑海里，而是以0和1记录在互联网中，其传播范围更广，而且几乎永不磨灭。这样的好处是显而易 ...
2016-09-21
大数据的性质和数据分析的技巧 数据分析的职位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。（because of improper job title like business analy ...
2016-09-21
一文读懂BI商业智能与大数据应用的区别 之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决 ...
2016-09-21发展大数据最大瓶颈是人才 日前在京举办的“中国国际大数据大会”上，中科院院士、北京大学教授鄂维南表示，中国大数据的前景非常广阔，市场非常大。但如何把这个广阔的前景变成现实，现在还面临数据质量不高、 ...
2016-09-21如何判定你招聘的数据挖掘人员是否称职 像任何行业一样，在数据挖掘领域人员能力差别也是非常大的。总体来说，商业人员或者其它一些雇佣和管理像数据挖掘这种技术专家的人往往本身并不是这方面的专家。因些， ...
2016-09-21
【实例】数据科学家所需的技能和素质 对数据科学家的关注，源于大家逐步认识到，Google、Amazon、Facebook等公司成功的背后，存在着这样的一批专业人才。这些互联网公司对于大量数据不是仅进行存储而已，而是将 ...
2016-09-21
十件小事让你秒懂大数据行业发展现状 如今，大数据早已是科技行业的热门话题，大数据也从以往被热炒到了被重视，包括政府在内的各行业机构与企业都已大力发展大数据产业，都希望能在“得数据者得天下”的 ...
2016-09-21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
