提升R代码运算效率的11个实用方法 众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for 循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍 ...
2016-09-15
【R】如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。 本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码， ...
2016-09-15你能用大数据创造一个新的商业模型吗 美国著名的技术创业训练营 Y Combinator， 一个众所周知的连接有潜力的新贵科技公司和风险投资的纽带。它另一个鲜为人知但是同等重要的功能，就是训练创业公司的所有 ...
2016-09-15
充分挖掘大数据资源“富矿” 在信息化时代，数据资源被社会各方所重视，越来越多的市场主体期望通过大数据资源来改善经营，开创愈益广阔的新天地。为顺应这一趋势，北京、上海、贵州等地积极布局大数据交易平台 ...
2016-09-15【AMASS阿玛施服饰】招聘数据分析师 哥弟品牌，源自中国台湾，创始于公元1977年，是一家集服装、房地产、婚纱摄影、美容整形、眼科医疗、白酒、日化、食品、进出口贸易为一体的多元化集团公司。 职位月薪：4001-60 ...
2016-09-15【康师傅控股有限公司】招聘数据分析师 康师傅控股有限公司（「本公司」）及其附属公司（「本集团」）主要在中国从事生产和销售方便面、饮品及方便食品。本集团于1992 年开始生产方便面，并自1996 年起扩大业务至方 ...
2016-09-15【上海维音信息技术股份有限公司】招聘数据分析师 维音在中国共有七家分公司，分别位于上海、广州、成都、北京、河北、合肥、佛山。拥有座席8000多个，分别为不同国家的客户提供英语、中文、日语、韩语、泰语、印尼 ...
2016-09-15【上海日弘企业管理咨询有限公司】招聘数据分析师 上海日弘企业管理咨询有限公司是一家专业从事中高级人才猎头、人力资源咨询、个人职业生涯规划的人力资源顾问公司。日弘猎头是由一群来自各行业，经验丰富的、拥有 ...
2016-09-15【北京优办信息科技有限公司】招聘数据分析师 优办是国内最大的办公租赁服务平台，为企业提供从选址租赁、入驻到以办公为场所的生活服务的一站式全方位解决方案。我们通过互联网的PC端（uban.com）+移动端（微信端， ...
2016-09-15
来自一位资深的数据分析从业者的分享 一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家 ...
2016-09-14一个数据科学家首先应该做的5件事 人们总是问我如何有效的成为一名数据科学家。我的经历是先成为一名软件工程师，然后读了数据科学相关的PhD (是在它变成热点之前)。在这篇文章里，基于我在这个领域的经验总结 ...
2016-09-1421世纪什么技术人才最贵？数据分析师！ 当 Kelly Halfin 决定在美国谋一份工作的时候，美国的高科技企业像是球队对待炙手可热的自由球员一般追捧着她。 在比利时，有五家美国公司排着队要跟她签约，希望她领 ...
2016-09-14
避免大数据分析的思维陷阱 大数据分析可以追溯到30年前， 那时在数据分析界， 人们认为数据分析的工具和算法已经可以深度分析出任何东西， 所欠缺的就是数据量。 数据分析师们的说法就是， 如果你能够让我测量 ...
2016-09-14数据专家在大数据分析中的作用 大数据科学家的工作从企业的业务问题开始，下一个步骤是创建分析计划，即一些企业称之为“数据分析计划。”当然，你需要考虑到数据科学家的不同专业背景，如有数学界、软件工程、 ...
2016-09-14未来大数据发展趋势浅析 大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 受欧债危机的影响，导致从去年第三季度开始，全球I ...
2016-09-14
大数据不是万精油：数据分析做不到的事 不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场，因为经济形势不景气，而且未来很可能出现一场欧元危机。 这位CEO手下的经济学家 ...
2016-09-14
如何成为一名合格的数据科学家 本文独家探讨了IT行业发展最快、业内讨论最多的角色之一--数据科学家。根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性 ...
2016-09-14
游戏数据分析基本思路与方法 数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（ ...
2016-09-14
互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法 下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。 ...
2016-09-14
大数据助力烟草新营销 近年来，随着信息技术的快速发展，大数据时代已悄然而至，处在转型升级中的烟草行业，如何迎接大数据时代的变革，加快企业发展步伐？本文从数据收集、分析、应用三个方面，对大数据在烟草 ...
2016-09-14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
