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在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03
