9个最适合实时数据分析的应用领域 可能很多朋友还没有接触过大数据分析方案，也有人认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着 ...
2016-05-21
三个要点解构数据分析的思维模式 数据分析（Data Analysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直 ...
2016-05-21
大数据分析能力与企业市场份额关系 如今，大数据分析到底有多重要？McKinsey Global Institute（位于旧金山，是总部位于纽约的麦肯锡公司的研究机构）的高级合伙人Michael Chui（去年发布的麦肯锡大数据价值研 ...
2016-05-21数据转化:大数据分析项目的重大议程 \"大数据\"已经成为商业智能（BI）、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。越来越多的企业开始关注BI和分析供应商，希望可以解决大 ...
2016-05-21
数据分析应该要避免的六个错误 数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西： 1、要有数据，而且的确需要足够多的数据。是正常的数据积累。 2、分 ...
2016-05-21大数据分析发展的机遇:政策与场景需求 近日，全球领先的大数据分析服务供应商Teradata天睿公司正式举办“2016 Teradata大数据峰会”。作为大中华地区规模最大的数据分析盛会，全球的大数据专家、商业领袖、企业 ...
2016-05-21数据分析师做竞品分析的正确姿势 市面上介绍怎么做竞品分析的文章多是以产品经理的视角进行，那么以数据分析师的视角做竞品分析该如何呢？以市场经理的视角做竞品分析又该如何呢？不同的身份视角，对应的是分析 ...
2016-05-21掘金公开大数据背后的商业价值 5月20日，大数据产品平台天眼查联合国际数据挖掘协会中国分会（KDD China）在上海举办了主题为“掘金公开大数据背后的商业价值”的2016大数据论坛。第一财经传媒有限公司CEO周健 ...
2016-05-21
大数据下的手机用户 大数据早已成为互联网时代大家耳熟能详的一个词汇；提到大数据可能大家都会知悉，它指的就是大规模的数据获取，存储，管理及分析。我们听过最多的莫过于腾讯大数据，阿里大数据，精准营销 ...
2016-05-21
数据分析师：告诉你大数据的四大价值所在 从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（ ...
2016-05-20大数据引发数据库行业变革 数据库市场成形于上个世纪80年代。近年来随着云计算、大数据应用的兴起，面对爆发式增长的海量数据，传统数据库已难以应对;面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主的大数据，传统 ...
2016-05-20
说说什么是数据分析方法论？ 在数据集成类的项目中，最难的过程就是数据分析了，数据分析过程位于数据集成类项目整个过程(前期准备调研—–数据分析—–接口实现)的第二步，它为第三步接口实现提供了充分的准 ...
2016-05-20
数据分析的影响因素之分析算法 整个数据分析的流程就是基于基础数据，通过不同的算法或数学模型来实现业务价值的过程。当我们拥有了数据基础后，下一步要做的就是选择合适的算法来挖掘隐藏在数据中的信息价值。 ...
2016-05-20
大数据时代小数据分析 大数据挖掘需要精通数据库、计算机编程和深厚的统计学基础，有的甚至要涉及运筹学范畴，是一门复合型的应用科学。大数据的案例现在着实是一抓一大把，比如国外典型的”啤酒与尿布”的案例 ...
2016-05-20
说说什么是探索式数据分析、验证性数据分析 在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。 美国约 ...
2016-05-20
数据分析师与统计学 1.数据分析师有三条腿，数据处理，统计分析，业务理解。 既然你是从业人员，那么你一定听过一句话，“数据挖掘有80%的时间花在了数据准备上”，当然，这80%的时间反而是最不能体现工作价 ...
2016-05-20互联网+大数据里面的营销 在互联网+大数据时代，信息变得更为透明，传播得也更为迅速、广泛，电子商务的蓬勃发展，使得消费者在购物时，已经不是“货比三家”，而是“货比三百家、三千家”。尤其是在服装行业， ...
2016-05-20
数据挖掘师告诉你：大数据是否为数据挖掘的延伸 相对于大数据来说，数据挖掘的历史肯定要早很多。因为大数据是近几年才开始崭露头角的，而数据挖掘从古至今就一直存在。像古人总结出来的经验之谈或史书记载的规 ...
2016-05-20
导读： “从一开始，你就得考虑怎么保持数据整洁，否则你就麻烦了。我敢保证。” 提供的数据太多，用户就会不知所措，一片茫然。 很多数据产品的成熟都需要时间，催生出进一步改善所需的信息也需要时间 构建数据 ...
2016-05-20【厦门名道策划代理有限公司】招聘数据分析师 厦门名道策划代理有限公司致力于房地产业的非凡企划和卓越行销，是房地产通程代理的代表企业。拥有中协一级资质。公司创立伊始，即以“专业高度”与“文化价值”作为公 ...
2016-05-20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
