6招教会你如何用好大数据 我们在做数据选择上的错误会影响解决问题的过程,也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决,策。下面6招教会你如何用好大数据。 秘诀 ...
2016-02-21【上海盘古餐饮管理有限公司】招聘数据分析师 上海盘古餐饮管理有限公司Shanghai Pankoo Restaurant Management Co.,Ltd.创立于1999年,十余年的不断发展和创新,创立了“Pankoo釜山料理”“新石器烤肉”“毕真烤肉 ...
2016-02-21【北京上古彩科技股份有限公司】招聘数据分析师 北京上古彩科技有限公司作为一家从事电子商务、网络营销的新型高科技公司,总部位于北京。旗下有北京和勤新泰技术有限公司,公司成立于2003年,是国家级高新技术企业 ...
2016-02-21数据中心需要什么样的技术人才 数据中心技术人才有哪些?数据分析师不可缺少,在其中扮演者重要角色。 随着信息技术的进步,人们的工作和生活与一系列各种各样的数据联系在一起。而作为数据处理的中心场所 ...
2016-02-20电商数据分析基础方法:重点分析用户 作为数据分析师是我目前最骄傲的一件事,在当今电商行业中,分析方法是核心内容之一,重点放在用户上。 在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后,我们可以对业务有 ...
2016-02-20大数据里的移动社交-微信萌宝投票 一个清晨,湖北竹山县,赵奶奶背着一天的干粮和水出门了,拿着一个智能手机。今天,她将去完成一件很神圣的事情——给她的孙子参与的萌宝投票大赛拉票。 镇上的土 ...
2016-02-2010个大数据告诉你商机在哪 如今掌握大数据就掌握了商机,那么商机在哪里让大数据告诉你,你值得拥有-数据分析师。 个性化,是这个时代消费者的标签。在中国这样一个幅员辽阔的国家,选择有潜力的 ...
2016-02-20大数据工具比较-R语言和Spark谁更强 现如今的大数据工具真是多,在数据分析师工作中,使用哪些工具更加合适呢,r语言和Spark机器学习那个中有市场率更高些,那个在运算中更快更强些呢? Spark的机器学习库 ...
2016-02-20浅谈Excel报表在Java程序中的应用 报表输出是开发数据库应用程序经常涉及的内容,而一般的报表往往缺乏通用性,不方便用户进行个性化编辑。Excel是Windos平台上优秀的电子表格软件,如果把报表输出成Excel格式 ...
2016-02-20Excel函数应用教程:逻辑运算符 所谓逻辑运算符也就是与、或、是、非、真、假等等条件判断符号。这里介绍六条。 1.AND 用途:所有参数的逻辑值为真时返回TRUE(真);只要有一个参数的逻辑值为假,则返回F ...
2016-02-20企业没有大数据,只有坏数据 很多企业经常会吹嘘自己拥有多少 TB,甚至是 PB 的数据量,还有它们的大型数据科学家团队正在使用 Apache Kafka 流运行海量的 Hadoop 集群,这些企业认为这些都是它们的竞争优势所 ...
2016-02-205到10年内互联网大数据人才奇缺 互联网金融正在以每年3~5倍的速度在增长,未来5~10年内将继续高速发展,和大数据相关的人才缺口因此极大。与此同时,各行各业都在朝大数据时代迈进,相关专业如统计学、金融学、 ...
2016-02-20大数据处理:百分点实时计算架构和算法 当今时代,数据不再昂贵,但从海量数据中获取价值变得昂贵,而要及时获取价值则更加昂贵,这正是大数据实时计算越来越流行的原因。以百分点公司为例,在高峰期每秒钟会有 ...
2016-02-20基于大数据的创业与创新机会 来自业界的专家领导、大数据专家、技术大咖、知名企业CIO、知名媒体等近200位嘉宾参与了此次盛会。本届论坛的主题聚焦开源大数据技术的生态与应用,嘉宾们分别从不同的侧面揭示了大 ...
2016-02-20数据的价值是从保护好了开始的 数据对于企业的重要性增强了,不论是数据类型还是数据的利用方式都有了很大变化。为此,在大数据时代里的数据保护比起传统时代就有了更多内涵,不单时存在哪里、怎样存的问题,更 ...
2016-02-20他说数据科学家就是做算术的,还说这是件好事 两年前,一项来自LinkedIn的调查结果显示,“统计分析和数据挖掘”是2014年最大的求职法宝。在大数据技术飞速发展的今天,数据科学家成了炙手可热的大红人。 ...
2016-02-20想靠大数据创业 需要了解什么 大数据一直被认为是一种高大上的存在,对创业者来说,大数据题材也是一个有前景的创业题材,对于创业者来首,做大数据的话,首先要有大数据的思维,还要全面了解和大数据相关的问 ...
2016-02-20大数据在美国 已完成从灰姑娘到公主的蜕变 大数据的老家在哪里?如果从血脉渊源来看,应该在美国。麦肯锡的报告、自然杂志的专刊,以及Gartner、IBM专家的演说都证明了这一点。今天我们就来聊一聊她和她的家乡 ...
2016-02-20可视化分析:洞见数据的秘诀 大数据技术浪潮为各个产业带来新的机遇。越来越多的企业正在通过云交付模式,将自身对大数据集的存储、计算与分析能力开放给第三方,使数据即服务(Data as a Service)成为影响产业 ...
2016-02-20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