数据科学家也良莠不齐 蹩脚数据科学家的10个迹象 １.优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据。 ２.如果他们的所有经验都来自学术机 ...
2016-05-11
拓扑数据分析与机器学习的相互促进 拓扑数据分析（TDA）和机器学习（ML）的区别与联系让不熟悉TDA的人扑朔迷离，本文通过两个定义，解释了TDA和ML的不同，以及TDA和ML如何相互促进，为何会相互促进，并通过一个 ...
2016-05-11【怡和科技（上海）有限公司广州分公司】招聘数据分析师 怡和科技是怡和集团旗下公司。怡和集团以亚太地区为基地，经营多元化的市场领先的业务，拥有一百八十余年的悠久历史。 怡和科技(中国)是怡和科技全资子公司。 ...
2016-05-11【天津市瑞景国际鞋城有限公司】招聘数据分析师 瑞景国际鞋城已经成为华北地区鞋帽、箱包批发、零售集散基地和领导企业。 瑞景国际鞋城拥有自己的大型仓储物流中心、大型停车场及公寓。中心的商圈也在逐步建立完善， ...
2016-05-11【石家庄市荣尊商贸有限公司】招聘数据分析师 石家庄市荣尊商贸有限公司旗下有服装事业部.电商事业部.酒饮事业部.培训事业部及生态农业产业园等服装部以“数百厂家联合直销机构”致力于女装，男装，休闲装，童装，鞋 ...
2016-05-11【北京市西城区就业培训学校】招聘数据分析师 京市西城区就业培训学校提供各种职业培训，涵括建筑类、劳动部职业资格类、财经类、导游证、教师双师证、外语、医疗类、计算机类等各类培训。 北京市西城区就业培训学校 ...
2016-05-11【北京蜜糖派化妆品有限公司】招聘数据分析师 北京蜜糖派化妆品有限公司由明星彩妆造型大师唐毅老师于2011年创立，公司主打品牌，彩棠|TIMAGE自诞生以来一直坚持“东方轻妆”的彩妆概念，打造最适合亚洲女性使用的彩 ...
2016-05-11
先上一点纯(liu)干(shui)货(zhang)~经过两天的入门学习之后，今天老师先总结了“风控开门七件事”，即economicissues,额度使用，regulations, froud types, MIS, policy,new products. 然后让我们自己运用学 ...
2016-05-10一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能 ...
2016-05-10数据挖掘分类、聚类算法学习摘要 一、有关数据挖掘 1.1 数据挖掘相关概念与定义 数据挖掘有广义和狭义之分。广义的数据挖掘，指从大量的数据中发现隐藏的、内在的和有用的知识或信息的过程。狭义的数据挖掘， ...
2016-05-10
数据分析第一步 | 做好数据埋点 做产品的同学在产品上线后经常离不开一个词，数据分析。那么要如何进行数据分析呢?不妨先问自己这么几个问题。 你要分析什么问题?是找问题还是验证? 关于这些 ...
2016-05-10大数据时代下的数据资产及其价值 计算机与网络的结合造就了如今的大数据时代。计算机实现了数据的数字化，互联网实现了数据的网络化，而这两者赋予了大数据强大的生命力。随处可见的移动互联网终端、物联网的普 ...
2016-05-10
揭秘数据分析中那些难以解释的数据异常 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数 ...
2016-05-10
培养数据分析能力四部曲 如果想深入学习数据分析的话建议了解一些数据挖掘的知识。如何系统地学习数据挖掘？做数据分析不得不看的书有哪些？ 什么是数据挖掘？谈一些个人的工作经验，希望对后来人有帮助。首 ...
2016-05-10
15个关于大数据的事实和真相 跟踪大数据的趋势，研究和统计数据为专业人士提供了一个规划大数据项目的坚实的基础，这里有每个IT专业人士都应该知道的15个有关大数据的重要事实。 每个人都在谈论大数据，从 ...
2016-05-10不止要数据，解密行业分析师如何写好研究报告 写研究报告，是分析师的本职工作，投资者与分析师接触，通常都从小小一个PDF文件开始。作为行业小兵，笔者根据自己的经验教训，梳理了写好研究报告的几处心得，与 ...
2016-05-10
对“在线学习行为”可能应用方向的分析建模及挖掘 在日趋精密数字技术条件下，学习模式已通过互联网、社会化媒体实现数字化。海量的学习信息以数据的形式蕴含着学习者的隐性行为特征。文章从数据挖掘与领 ...
2016-05-10
一个数据分析“小强”的职业规划 我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重 ...
2016-05-10
如何在虚拟环境下测试数据分析? IT安全的发展是围绕数据，生成、收集、收集、存储和分析数据是安全日志的重要部分，但这些大型数据集给存储和处理资源带来巨大压力。 在专业生产环境中，应该部署着 ...
2016-05-10
大数据的四大盈利模式，和不得不面对的行业问题 任何事情都有两面性，一如大数据有巨大的价值，同时行业也有这样那样的问题，对于前行未知的道路，风险越大也就意味着收益越大。相比较P2P、O2O这样行业， ...
2016-05-10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
