在机器学习中，我们会遇到很多算法，而这些算法都是能够帮助机器学习解决很多问题， 可以说，机器学习是整个人工智能的核心。当然，机器学习的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道机器学习建模的过程是什 ...
2019-05-20
大数据分析并不鸡肋 在计算机诞生的70年后，单台计算机的计算性能逼近物理极限，伴随计算机发展的摩尔定律逐渐失效。在这70年的发展过程中，刚开始是可以用摩尔定律进行准确的描述的，1965年，英特尔创始人之一 ...
2019-05-16
数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介 ...
2019-05-16
人工智能的流行使得现在很多自媒体对人工智能大肆渲染，也使得大众对人工智能存在或多或少的一些误解。比如说在人工智能中，机器是大于人类的，这不禁让人感觉到一点点恐慌。其实并不是这样的，在这篇文章中我 ...
2019-05-16
现在很多人都开始关注大数据以及数据分析的相关动态，如果想要对大数据有所了解，就需要知道大数据的基本特性。那么大数据时代的基本特性都有哪些呢？下面我们就给大家详细地解释一下。 1.社会性 在大数 ...
2019-05-16
我们在做数据分析工作的时候总会涉及到很多方法，而这些方法是我们做好数据分析工作的保障。当然，我们了解的数据分析方法越多越好，在这篇文章中我们就给大家介绍一下一些常见的数据分析方法。 1.平均分析 ...
2019-05-16
人工智能涉及到了很多的知识和技术，这应该是大家都认同的。人工智能也算是仿生学的一种，就是模仿人类的大脑，其中就涉及到一个很重要的概念，就是人工神经网络。人工神经网络在人工智能是一个十分重要的技术 ...
2019-05-15
说到人工智能，就不得不说说人工智能涉及到的众多学科中的专家系统，可以这么说，每一个人工智能的系统都离不开专家系统，只有具备专家系统，人工智能才能够帮助我们做更多的事情。那么什么是专家系统呢，专家 ...
2019-05-15
在人工智能中，有很多技术都是能够帮助人工智能去解决很多问题的，比如说图灵测试、机器学习、人工神经网络、深度学习等等。当然只有这些还远远不够，人工智能还涉及到了知识工程，下面来给大家好好讲讲关于知 ...
2019-05-15
就目前而言，人工智能被认为是一个万能的工具，也有很多媒体把人工智能描述得无所不能，然而现实并非如此。当前看来，人工智能还是有不少缺陷的，很多技术也有待改进和创新，在未来也是如此。在某些地方人工智 ...
2019-05-15
随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前 ...
2019-05-13
就目前而言，人工智能越来越普及，现如今，越来越多的人都开始关注人工智能，这是因为人工智能能够给我们带来很大的帮助。现在很多的行业都开始重视人工智能，尤其是家电方面以及通信方面，这和物联网有了一点 ...
2019-05-13
如果把人工智能带进校园，那么人工智能就能够更好为大家带来极为方便的要求。在校园中，人工智能能够改写教育的方式。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于人工智能对教育行业带来的改变，希望这篇文章能 ...
2019-05-13
在大数据中，涉及到了很多技术，这些技术都是比较新颖的，比如说人工智能、区块链、图灵测试等等，这些技术都是能够帮助大数据解决很多问题。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于回归分析、贪婪算法、MapRed ...
2019-05-13
数据挖掘是数据分析工作中一个前提工作，毕竟数据分析是需要分析数据的，而数据的来源就是需要数据挖掘才能够得到我们想要的数据。所以说，没有数据挖掘这项工作，我们的数据分析工作基本上就没什么意义。由此 ...
2019-05-13
深度学习是机器学习中的一个分支，而机器学习又是人工智能的核心。可以见得，深度学习是十分重要的学科。关于深度学习的问题有很多，问题越多，说明我们越爱思考和发现问题，如果把这些问题都解决了，这无疑是 ...
2019-05-10
如果我们学习数据分析，那么肯定少不了也要好好学习一下数据挖掘。我们都知道，要想掌握好数据挖掘就需要掌握很多的相关技术。一般来说，数据挖掘工作的技术有关联规则、分类、聚类、决策树、序列模式，下面我 ...
2019-05-10
在数据挖掘中，我们需要注意很多的细节，这样才能使得我们在学习或进行数据挖掘工作时大大提高我们的工作效率和成就感，那么具体都包括哪些内容呢？我们知道，数据挖掘需要注意的细节非常多，在这篇文章中我们 ...
2019-05-10
就目前而言，人工智能在机器学习、深度学习和大数据的帮助下，已经取得了十分巨大的进展。在前不久阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战中，阿尔法狗打败人类获得胜利，使得人工智能的热度大增。人们不禁在思考一 ...
2019-05-10
在数据分析工作中，数据可视化虽然只是最后一个步骤，但也是必不可少的一个步骤，好比一个产品再怎么出色，也得有一个展示自己的平台，才能让观众看到它的优秀和魅力。所以说，我们在学习数据分析知识的时候一 ...
2019-05-09在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中，将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作，80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告，表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域，Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势，成为数据聚类任务中的主流算法，广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中，特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集，冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代，用户是产品的核心资产，用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化，实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中，数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型，三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天，80%的时间花在表格数据上，但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别，不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中，模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型，还是推荐、预测类模型， ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中，HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL，拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实，90%的商业分析问题，都藏在表格的结构里。 ” 引言：为 ...
2026-04-14在回归分析中，因子（即自变量）的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中，往往存在多个候选因子，其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中，过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节，导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天，商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段，而一套规范、高效的商业数据分析总体流程， ...
2026-04-13主讲人简介 张冲，海归统计学硕士，CDA 认证数据分析师，前云南白药集团资深数据分析师，自媒体 Python 讲师，全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中，同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段，其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的，唯有通过有效的呈现方式，才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图（数据可视化）作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天，跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带，其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09
