移动应用数据分析6大难点 相比数据分析师们在做移动应用上分析数据都遇到过一些难题，那么究竟是哪些难点呢，下面为数据分析师们整理出6大难点 1.很难获得用户操作行为完整日志。现阶段数据分析以统计为主， ...
2016-02-22大数据分析的未来是怎样的 本节探讨未来的大数据分析的技术前景。 要探讨的一件有趣的事情是在Apache Tez 之上实现机器学习算法。这里要解决的问题在于是否存在帮助实现迭代式机器学习的有向无环图执行器。 ...
2016-02-22掌握大数据分析的三个技巧 作为数据分析师，应该掌握的数据分析技巧，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 im ...
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为什么使用R进行空间数据分析 在过去的10年里，R拥有越来越多用于处理和分析空间数据的包，所有这些包常常针对空间数据的组织做不同假设，R本身没有能力从其他数据中区分出坐标。此外，绘制空间数据的方法和其 ...
2016-02-22数据分析时代到来 颠覆了既有理念 随着大数据的发展，我们的既有理念变得越发陌生。例如，如果来衡量金融中心，以前主要是看便于有多少金融机构入驻进来，但就不一样了，金融中心就是指到底有多少金融数据在这 ...
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大数据分析：“一带一路“国家贸易里的重庆机遇 近期，重庆社科院发布了一份基于对“一带一路“相关65个国家10年来贸易数据分析的研究报告，把沿线国家贸易关系梳理得有条有理。正事儿君当然也第一时间拿 ...
2016-02-22数据分析的三大误区 Mr.林：小白，刚才对数据分析进行了简要介绍，而在实际的学习、工作中，常常有数据分析人员陷入一些误区，现在我来讲一讲这些误区，你日后一定要注意。 小白：好的，请Mr.林指教。 分 ...
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用大数据分析数据分析师 我们看很多事物都是用大数据看，那么看数据分析师本身呢，数据分析师在大数据的眼光下又会有什么样的不同。难道数据分析师是处女座的多?因为大数据需要追求完美?接下来大数据告诉我们， ...
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何谓数据分析 Mr.林：简单来说，数据分析就是你刚才讲的——对数据进行分析。较为专业的说法，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数 ...
2016-02-22重定义商业智能 释放大数据价值 很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，但最重要的问题在于，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。 企业已无法应对非结 ...
2016-02-22心急吃不了热豆腐 脚踏实地玩儿转大数据 随着科技的不断进步，日常工作、生活中的数据量也是节节攀升，我们迎来了大数据时代。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集 ...
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IT系统分析师如何学习大数据成为数据分析师 我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。想更深入的学习，知道当今大数据非常火，更想了解学习大数据分析师相关知识，不知需要掌握哪些知识前来学习讨论。 学 ...
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都在玩大数据 万事达卡从营销深挖大数据 从用户的信用卡交易信息当中收集大数据可能是少数几种消费者乐于接受的信息汇总方式，这种方式多年以来也是作为追踪支出数据、辨别欺诈活动或者统计一般性财政状况的有 ...
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通过数据分析和生成报表整合企业数据 SQL Server 2008支持两种常见的方法来为数据分析和生成报表整合企业数据： 数据仓库。针对企业级数据的存储，它的数据来自企业中不同的数据源，并与其同步。这种方法的 ...
2016-02-22数据分析师主宰者 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 不管你喜不喜欢，你在网络上所做的事情都会留下越来越深的足迹。那些公 ...
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数据分析师七大板块-完整知识结构 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1 ...
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大数据新宠!百度大数据分析疾病分布情况 大数据又有了新功能！近日据悉，百度公司结合大数据整合和大数据分析等技术推出了在线的“疾病预测”功能，这项技术通过对用户的搜索和位置数据进行统计和分析，从 ...
2016-02-22与电商相关的复合型人才今后会越来越吃香 ?大数据时代，什么岗位最急缺和热招？原来，最缺的当数数据分析师，被称为电商企业的“高级参谋”。记者走访节后5场招聘会发现，不少企业急缺数据分析师和数据专员，“ ...
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经典的二八法则和ABC分析法 数据分析方法不是讲究高端大气上档次，而是讲究实用，并且是结合业务背景的实用方法才是最好的。只要实用，即便是最简单的排行榜、二八法则分析也可能是非常好的分析方法。很多刚刚 ...
2016-02-22大数据和创业到底有着什么神秘关系 怎样利用大数据的思维方式和大数据的分析方法帮助平台上的创业者？怎样用大数据创新创业？这是南开大学科技成果转化中心主任高翔思考最多的问题之一。在2015年全国大学生创 ...
2016-02-22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 ...
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