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主要是针对电商中的常见指标进行归类介绍，包括推荐系统中需要关注的指标。......

数据作为新型生产要素，只有流动、分享、加工处理才能创造价值。如今数据治理成为数字经济必经之路，怎么实现一个数据治理项目成为大家最关心的问题。......

为什么大多数公司在招聘数据人才的时候，还有着较高的专业技能要求呢，无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。......

业务监控,主要侧重对业务状态数据的实时监控,收集数据后对业务数据进行深入的统计分析,帮助业务方发现问题,定位问题根源.这其中数据分为:业务自身输出的业务日志(比如:提单,推单,接单等状态数据......

“大数据”已经成了我们经常挂在嘴边的词。随着大数据时代的来临，数据无疑是企业和用户最为重要和宝贵的数字资产，那么安全体系的建设尤为重要和关键......

使用元数据,能够对工业数据进行目录化管理,实现数据服务,这类技术能够弥补传统数据集中中的缺陷,特别是数据集成不完善问题。从而能使工业大数据能得到更好的存储和共享。......

指标体系可以建立业务量化衡量的标准，数据分析的目的就是说明、衡量、预测业务的发展。......

数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程；......

要建设数据中台，我们首先需要明确什么是数据中台，以及数据中台能为企业带来什么价值。......

从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识......

未来的数据和数据平台就如同业务系统一样，都会在云端（可能是公有云，也可能是专有云）。随需随用，所以基于云的数据平台解决方案势必会成为主流。......

商业银行数据标准体系的建立过程一般有两种路径。一种选择借助新一代信息系统建设的契机，统一规划、统一实施。......

从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。......

如果要问数据分析哪个行业的需求最大，估计所有人都会说是零售行业。但是该如何分析零售行业的数据业务场景，就需要一些技巧和方法了，下面总结一些我在零售电商行业的经验......

用户画像也是近几年比较热的一个词，不过很多小伙伴对于画像的认知还只是「标签化」的层面，或者是只是利用其做一些简单的「分群分析」；如何全面地认知并做系统性地尝试，背后有非常多的点需要......

没有任何一个指标体系是放之四海而皆准的，我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务，才能建立起最适合自身的指标体系。......

指标体系的建立也是一样，可以先从其他企业借鉴过来，刚开始未必很合适，但能让业务更快地走上正轨。随着业务的发展，再根据实际情况，不断进行优化调整。......

2017年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转......