在上一篇文章中我们给大家介绍了学习数据挖掘的第一条路线，第一条路线讲述的是如何学习机器学习的第一部分，主要是数据挖掘方面，懂得了这些我们才能够进行下一步的工作，那么学习数据挖掘的第二条路线 ...
2019-02-22
很多人看到了数据挖掘的前景，就开始学习数据挖掘，但数据挖掘是一个交叉性的学科，需要我们找到一个合适的学习方法才能够做好数据挖掘的学习，在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据挖掘的相关知识。 ...
2019-02-22
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下 ...
2019-02-22
我们都知道，在机器学习中我们有很多的问题都是需要使用决策树来解决，由此我们不难发现决策树是一个十分实用的内容，这是因为决策树的算法是十分给力的。其实决策树的算法也是有很多的，我们在这篇文章 ...
2019-02-22
在大数据的分析中，很多分析都是使用相关关系进行分析而不是使用因果进行分析，这就让很多人感到疑惑。不过对此也是情有可原的，因为我们在日常生活中习惯性地用因果关系来考虑事情，所以我们自然就会认 ...
2019-02-22
我们在上一篇文章中给大家介绍了很多的秘诀，具体来说就是找到合适的模式、专注于可管理的任务、使用正确的方法完成工作。在这篇文章中，我们继续给大家介绍更多有用的内容，具体内容就是用精确定义的目 ...
2019-02-21
我们在上一篇文章中给大家说了大数据中的数据分析预测秘诀中的一个秘诀，就是能够访问质量高的数据以及容易理解的数据，只有这样，我们才能够做好数据预测工作，这样才能够得到一个比较准确的结果了。在 ...
2019-02-21
在大数据中的数据分析中，我们可以通过数据分析进行预测分析，预测分析的价值就在于成功与快速。如果预测不成功，那么这个分析工作没有任何意义，而如果预测时间过长，那么也没有了意义。所以我们最重要 ...
2019-02-21
大数据应用的领域我们给大家介绍了很多，我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。 大数据 ...
2019-02-21
我们在上一篇文章中给大家介绍了三个大数据应用的领域，就是了解和定位客户、解和优化业务流程、提供个性化服务。我们在这篇文章中继续给大家介绍出更多的大数据应用的领域范围，希望这篇文章能够给大家 ...
2019-02-21
大数据现在是越来越火了，很多人都热衷于大数据的学习，也是因为当前大数据的应用领域有很多，那么大数据应用领域都有哪些呢？我们在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。 首先就是了解和定位客户 ...
2019-02-21
我们在前面三篇文章中给大家介绍了很多有关大数据的发展趋势，我们在这篇文章中继续给大家介绍一下大数据的发展趋势的最后一部分内容，我们在这篇文章中继续给大家解答一下大数据的发展趋势的具体内容。 ...
2019-02-21
现在大家在进行学习大数据的时候，还是需要了解一下大数据的发展趋势，那么大数据的发展趋势是什么呢？我们在前面的几篇文章中给大家介绍了一些大数据的发展趋势的内容，我们在这篇文章中给大家介绍两个 ...
2019-02-21
在上一篇文章中我们给大家介绍了大数据的发展趋势的具体内容，今天我们在这一篇文章中给大家介绍两个大数据的发展趋势，分别是大数据和传统商业的融合以及数据共享联盟的出现，下面就给大家详细讲一下这 ...
2019-02-21
现在的大数据虽然说是有了不错的进展，但是我们的大数据依旧处于起步阶段。现在的大数据还是要面临着很大的挑战的，但是大数据的发展趋势是很乐观的，具体想体现在很多方面。比如数据资源化，将成为最有 ...
2019-02-21
在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于深度学习改进的知识，相信大家应该对深度学习已经有了一定的了解了。深度学习改进中涉及到的知识点很多，比如神经网络知识、循环神经网络知识等。那么在今天的这 ...
2019-02-20
很多人认为人工智能是一个新兴的技术，其实并不是这样的，人工智能从被提出到现在有了几十年的时间，足以发现人工智能的历史悠久。而人工智能中有一个十分重要的内容，那就是深度学习。深度学习在人工智 ...
2019-02-20
我们在上一篇文章中给大家介绍了关于深度学习中的前馈神经网络的相关知识，而前馈神经网络是神经网络中最朴素的一个内容，这是因为前馈神经网络的知识是比较简单的。而我们在上一篇文章中给大家提到了一 ...
2019-02-20
在人工智能中，深度学习和机器学习都是十分重要的内容。熟知这两种知识是学习人工智能的前提条件。人工智能在不断地发展，深度学习也在某种程度上取得了很大的进步。在这篇文章中我们会详细给大家介绍一 ...
2019-02-20
随机森林在机器学习中是一个十分重要的算法，大家可能对机器学习感到很陌生，但是大家一定不会对人工智能感到陌生。而机器学习是人工智能中是一个十分重要的内容，而随机森林又是机器学习中的内容。由此 ...
2019-02-20在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师：以指标为钥，解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中，“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时，一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域，“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时，默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师：参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中，“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka：数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天，企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师：让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换：从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中，日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率：打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中，“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et：理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15
