大数据时代 文明更要靠自觉 大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，已经开启了一次重大的时代转型。在大数据时代，文明建设将迎来新的机遇和挑战。一方面，大数据可以为全方位开展文明建设提供 ...
2016-08-16
用数据分析进行品类管理 在零售行业，不论是哪一种产品，饮料、日用品、奶粉等等，货架陈列是非常重要的，在商超里面，好的陈列位置也是兵家必争之地，谁有实力谁就可以拿到最好的位置，这已经是心照不宣的了， ...
2016-08-16
数据挖掘系列BP神经网络算法与实践 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反 ...
2016-08-16
基于WEB的数据挖掘综述 我们现在已经生活在一个相当数字化的时代中,通信、计算机和网络技术正极大地影响着整个人类社会。然而，海量信息既给人们带来方便也带来了许多问题使我们 惊叹信息爆炸的同时，又不得不 ...
2016-08-16
数据挖掘系列朴素贝叶斯分类算法原理与实践 隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了，今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计 ...
2016-08-16
不用大数据 企业们 你们确定还能“任性”起来吗 对于企业来说，盈利是主要目的，其他都是附属在其上。现在风生水起的大企业如此“任性”地得到了大把的金钱，也为人类生活和社会发展带来着便利和进步。不过，想 ...
2016-08-16大数据营销的时代来临 「尿布、啤酒、星期五」是20几年前Walmart分析人员从数据意外发现的正相关，Walmart为验证两者的相关性，开始将原本毫不相干的尿布与啤酒摆放在同一货架上贩售，造成两者销量大幅成长了三 ...
2016-08-16
用极具吸引力的方式简明扼要地阐述自己的观点 ——麦肯锡 ● 电梯法则 麦肯锡公司为一家重要的大客户做咨询。咨询结束的时候，麦肯锡的项目负责人在电梯间里遇见了对方的董事长，该董事长问麦肯锡的项 ...
2016-08-16【杭州奇异鸟饮品科技连锁有限公司】招聘数据分析师 公司主要从事植脂末的生产和销售，以及经营连锁店。公司经多年的发展，已成功开发出应用于奶茶、麦片、冰激凌、奶制品等系列奶精，产品质量已达到或超过国内同类 ...
2016-08-16【上海吾加吾生物科技有限公司】招聘数据分析师 上海吾加吾生物科技有限公司从1996年开始专注于除疤除痘专业，定位于生活美容与医学美容之间的问题性皮肤修复机构，开创了除疤加盟连锁行业“5+5平疤去痘”模式。“五 ...
2016-08-16【上海日砾科技发展有限公司】招聘数据分析师 在这快速变化的互联网+时代，传统品牌的营销与销售模式正在被融合协作的数字平台模式逐渐替代。日砾矢志成为数字化全渠道品牌服务商，真正链接品牌，零售商与消费者。日 ...
2016-08-16数据挖掘系列分类算法评价 一、引言 分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择 ...
2016-08-15大数据精准营销深入挖掘新的市场价值 受到微信、微博及社交网络等 OTT 业务影响，运营商语音、短信等传统业务收入大幅下滑，而数据流量由于国家”提速降费“政策的施压，单位价格逐步降低，流量”增量不增收“ ...
2016-08-15数据挖掘系列使用mahout做海量数据关联规则挖掘 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，ma ...
2016-08-15
数据挖掘系列使用weka做关联规则挖掘 前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇是对算法的理解，这 ...
2016-08-15大数据面临的三重困难需从四个方面优化 近年来，大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力，深刻改变着宏观经济环境，受到各国高度重视。日前在京举行的“2016中国大数据产业生态大会”上，与会专家表 ...
2016-08-15
数据挖掘系列关联规则评价 前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 ...
2016-08-15
数据挖掘系列关联规则FpGrowth算法 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消 ...
2016-08-15
采集和分析大数据时所面临的问题 你或许很熟悉这样一个统计结论：世界90%的数据是过去几年里产生的。事实上，过去三十年中，全世界的数据量大约每两年增加10倍——远远超过了计算机领域的摩尔定律。 这 ...
2016-08-15
数据挖掘系列关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经 ...
2016-08-15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
