当我了解人工智能的世界时,我发现有很多人站在这里: 这些人与我们后面讨论的其他思想家的不同之处在于,并不是他们对幸福生活的欲望,而是他们相信这就是我们未来生活的方向。 Nick Bostrom描述了超级 ...
2019-05-29欢迎阅读文章系列的第二部分的上篇。 让我们盯着屏幕,看着我们对人工超级智能的强烈概念,ASI(比任何人都聪明的人工智能),并试图弄清楚当我们思考这个问题时,我们应该抱着那种情绪。 一个关键的区别是 ...
2019-05-298月11日下午,杭州CDA学员和持证人迎来了新一期的线下聚会。本次聚会邀请到了两位嘉宾,分别是来自杭州沐垚科技有限公司的创始人韩要宾先生与目前就职于同盾科技的CDA老学员李殿双。韩要宾曾操盘食品、健康、 ...
2019-05-29就目前而言,我们总是能听到很多关于数据挖掘和数据分析的相关知识,但是有很多朋友对数据分析和数据挖掘的区别不是很理解。在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据挖掘和数据分析的区别,希望这篇文章能够更好的帮 ...
2019-05-28在我们日常数据分析工作中,数据处理的时间占据了一大半,相信这是大家做梦也没想到的事情吧?如果我们要想提高数据分析的效率,我们就得熟悉地运用一些工具,比如说数据仓库。在这篇文章中我们就给大家介绍 ...
2019-05-28现在很多企业都开始重视数据分析。各大企业之所以看重数据分析,是因为数据分析可以帮助它们找到企业中隐藏的问题,进而帮助它们及时地将这些问题解决。这也是现在越来越多的人学习数据分析的原因,同时也是 ...
2019-05-28现如今,大数据越来越火热,在大数据火热的同时,也诞生了很多关于大数据的热词。需要告诉大家的是,大数据中的热词都是从以前的基础技术经过发展形成的,虽然内容不是新颖的,但是只有掌握了这些知识我们能 ...
2019-05-27人工智能发展到现在已经经历过了几十年。在这几十年里,人工智能的成果初现。虽然说现在的人工智能看起来十分强悍,但是人工智能还是存在一定的局限性。那么关于人工智能现状是什么样的呢?下面我们就给大家 ...
2019-05-27随着信息时代的来临以及大数据的发展,数据挖掘和数据分析也如雨后春笋般火热起来,很多人对于数据挖掘和数据分析也是字面上的了解,对这两种事物并没有多么深入的了解,下面我们就给大家讲一讲这两种事物的 ...
2019-05-27在机器学习中,有一个体系叫做决策树,决策树能够解决很多问题。在决策树中,也有很多需要我们去学习的算法,要知道,在决策树中,每一个算法都是实用的算法,所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的 ...
2019-05-27现如今,很多企业都开始重视数据仓库的构建,其实构建数据仓库不是一个难事,难的地方在于如何构建企业级的数据仓库,这对于企业来说是一件十分困难又必须提上日程的事情。不过,不要灰心,虽然困难,但是我 ...
2019-05-27大家都知道,人工智能是一个交叉性的学科,它涉及到很多的技术,比如机器学习、深度学习、人工神经网络等技术,当然还少不了图灵测试。在人工智能中,图灵测试非常实用,可以说没有图灵测试,我们现在的人工 ...
2019-05-27在数据挖掘中,有很多的算法是需要我们去学习的,比如决策树算法。在数据挖掘中,决策树能够帮助我们解决更多的问题。当然,关于决策树的概念是有很多的,所以说我们需要多多学习多多总结,这样才能够学会并 ...
2019-05-27学习数据挖掘就需要对数据挖掘框架有一定的了解,只有这样我们才能够更好地去理解数据挖掘。通常来说我们学习数据挖掘需要了解数据挖掘框架的主要事件内容,而数据框架的主要事件就是描述分类根据业务的需要进 ...
2019-05-23现在有很多的技术都离不开一门新兴的编程语言,这个语言就是Python。而在大数据和数据挖掘以及数据分析中,也离不开Python,从中我们不难看出Python是一个十分实用的工具。而Python在数据分析行业中也是一个十 ...
2019-05-23介绍 事实是,有无数种形式的回归可以使用。每种形式的回归都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中,我会以简单的方式解释了数据科学中最常用的7种回归形式。通过这篇文章,我也希望人们能够对回 ...
2019-05-21现如今,数据分析行业可谓越来越火热了,这也使得大家纷纷想转行加入数据分析行业。短时间内,网上关于数据分析行业的搜索量大增,这得益于数据分析行业的优越。其中大家最关心的就是数据分析行业从业者的薪资 ...
2019-05-20现如今,很多人都十分关注数据分析行业的动态,这是为什么?这是因为数据分析行业有着十分光明的前景和诱人的薪资,这也使得很多人都想进入数据分析行业。而俗话说,男怕入错行,女怕嫁错郎。找到一个适合自己 ...
2019-05-20在学习机器学习中,我们需要掌握很多算法,通过这些算法我们能够更快捷地利用机器学习解决更多的问题,让人工智能实现更多的功能,从而让人工智能变得更智能。因此,本文为大家介绍一下机器学习中需要掌握的算 ...
2019-05-20在数据分析行业火热的今天,越来越多的人都掌握了数据分析的相关知识,而在数据分析工作中,我们需要掌握一些技巧才能够更好地提高数据分析工作效率进而少走弯路。那么大家是否知道数据分析师应该懂得的技巧是 ...
2019-05-20数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16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