秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别 在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据 ...
2016-11-26
大数据时代对社会生活的影响 近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。“大数据时代”的来临也已成为媒体关注的热门话题。无论人们对此持有何种观点， ...
2016-11-26【上海库智信息科技有限公司】招聘数据分析师 公司经营150余年，总部设于德国法兰克福，始终坚持顾客至上的精神，以产品质量为本，不断寻求优质的服务，凭借丰富的市场经验、良好的商业信誉和不断锐意进取的精神，屡 ...
2016-11-26【拉芳家化】招聘数据分析师 拉芳家化股份有限公司座落于素有“海滨邹鲁”美誉的海滨城市——汕头，企业自2001年创立以来，经过十余年不懈努力，现已成为民族个人护理用品行业的领军企业之一，旗下拥有“拉芳”、“ ...
2016-11-26【绿瘦健康产业集团有限公司】招聘数据分析师 绿瘦品牌创立于2007年，总部设于广州，是目前互联网新经济环境下,中国领先的体重管理综合服务提供商之一。公司集电子商务、大数据营销、线上一对一体重管理服务、线下纤 ...
2016-11-26【北京宇信易诚网络技术有限公司】招聘数据分析师 宇信易诚网络技术有限公司（宇诚网络），是中国金融行业互联网化领域领先的服务公司。我们以咨询、软件、运营服务相结合的方式，为客户提供全面完善的互联网服务整 ...
2016-11-26【交通银行太平洋信用卡中心】招聘数据分析师 交通银行信用卡中心是交通银行和香港上海汇丰银行依据战略合作协议，在国内市场联手发展信用卡业务的合作机构。她汇集全球与本土的双重优势，为您提供最佳的信用卡体验 ...
2016-11-26数据挖掘之应用题与计算题 数据挖掘的计算题这些题都是软件帮我们计算的，只要人家给你数据符合数据挖掘的要求你就通过软件辅助计算得到结果，因为人家的具体指标甚至是木模型你都知道的，软件计算就得到结果， ...
2016-11-25
漫谈的数据挖掘 谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”- ...
2016-11-25
数据挖掘在客户关系管理中的应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场 ...
2016-11-25
如果你想学习一门编程语言，但又不知道学什么，Python 无疑是一个上佳选择。 俗话说得好： 丨人生苦短，我用Python 瑞士军刀一般的 Python，容易上手，召之即来，来则能战，数据挖掘和机器学习都不在话下。 这 ...
2016-11-25数据挖掘在财务分析中的应用 利用数据挖掘技术的优势，通过建立预测分析模型，可以有效提高企业财务分析和预测能力。 （一）投资决策分析能力 投资决策分析是一个复杂的过程，不仅要考虑投资项目的内在环 ...
2016-11-25
大数据中数据挖掘技术的挑战 首先，数据挖掘简单的来说就是从一堆数据里面找有价值的东西。现在数据也是资产，将来会有一个经营数据的公司。所以数据是新的石油，我们要从这里采矿，练成各种各样有用的东西。所 ...
2016-11-25大数据分析：从数字中“掘金” 在对今年美国总统大选结果的各种预测中，“义乌做旗子的预测美国大选结果”异军突起，让人们见识到了大数据的神奇力量。眼下，在我们生活周围环绕着各种大数据，但很多人对大数据 ...
2016-11-25想充分利用数据？改变操作方式 如今，数字革命几乎在每个行业发生，其中包括医疗保健，制造，金融，零售行业等等。组织正在采用传感器，数字记录，云计算和自动化（存在众多其他技术之中），以简化和改进操作， ...
2016-11-25
物流和大数据的结合，这三巨头强在哪 说起物流大数据，你会想到什么? 因为量大，我首先想到的水，因为水会顺流而下，沿途支流不断汇集壮大，最后百川归海。同样地，数据流也会源源不断注入数据池、数据湖， ...
2016-11-25
为什么数据挖掘很难成功 大数据时代，数据挖掘变得越加重要，曾经做了很多，成功有之，失败的却更多，举一些例子，探究其失败原因，也许于大家都有启示吧。 数据缺失总是存在。 为什么数据挖掘的数据准 ...
2016-11-25
真正的大数据应用体现在数据挖掘的深度 我今天的题目叫做大数据与数据驱动的智慧，首先我大概分成四个部分，谈谈我对大数据的认识，我想讲四个部分，第一个谈谈对大数据的认识，第二个大数据给我们带来什么挑战 ...
2016-11-25
大数据利益相关者的利益矛盾及其伦理治理 2013年是大数据元年[1]，大数据时代的到来，已给我们的生产、生活、学习与工作带来了前所未有的变革，同时也带来了许多的挑战。在一切皆可数据化的新历史条件下，数据 ...
2016-11-25
大数据更智能 2017年移动营销5大趋势 两年前，全球移动设备使用量首次超过了计算机使用量。自那时起，这种差距便在逐步拉大。如今，人们每天起床后的第一件事情便是拿起智能手机，用户对于移动设备的依赖程度可 ...
2016-11-25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 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28
