大数据主题相关文章,大数据解决方案

当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别？”或者“这是不是意味着你在研究人工智能？”所以我将通过本文进行回答。......

某种程度上来说，大数据的真正机遇不一定是预测，而是用来解释。只有在充分调研、了解市场环境后，管理者才能够制定合适的战略，来应对可能出现的各种风险。......

数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。......

我们做数据时刻都要跟“饼柱点线表”打交道，看上去，饼和柱只是视觉上的感受不同，实际上，数据可视化相当于“用数据写作”，让人除了看到数字本身，还能从表达方式和元素的选择上看到更多信息......

ETL从多样的异构数据源中比如关系数据库、格式化和半格式化数据文件等抽取到原始数据层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库（也可以是分类的数据集市）中，成为数据分析、数据挖掘的基......

互联网时代数据分析工具已经越来越多地应用于产品与运营场景。做一款优秀的产品，先决条件是要充分了解产品所面对的人群特征，做好用户运营也是同样的道理，以用户运营效率为起点，不断优化产品......

系统架构是一个比较大的话题，以一个什么样的思路或是方法进行切入很重要。系统架构的脉络可以让我们很好地了解系统架构的整体概况，也可以帮助我们建立有效的个人架构知识体系。......

物流公司的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比如征信和金融应用。......

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。......

农业大数据到底是什么鬼？相信许多人都有这个疑问。简而言之，一切与农业相关的数据，包括上游的种子、化肥和农药等农资研发，气象、环境、土地、土壤、作物、农资投入等种植过程数据......

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC,ProductLifetimeCycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别......

通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品、服务和见解；名次定义：基于多源异构、跨域关联的海量数据（数据量、数据形态、数据分析处理方式），通过分析所产生的决策流程、商业模式、科学范......

首先应该有一套用户精益运营的增长框架。我们认为AARRR框架相对来说是比较科学，也比较符合我们的增长思路，所以就通过这个用户增长框架，来搭建了我们的整个运营或者说增长的团队。......

当你在比特币的背景下讨论区块链时，它与大数据的联系似乎有些微不足道。如果，并非是比特币，区块链是其他金融交易，或者是商业合同，或者是股票交易的其中一种分类呢？......

互联网使得十年前甚至还不存在的各种各样的营销成为可能。正确使用它们可以为商家带来最有可能真正购买产品的客户，并成为回头客。商家所需要的只是掌握不同的技术。为此，需要再次确保所使用的......

生存分析在医学、生物学、金融学等领域是都是应用相当广泛的统计学分支。最初是应用于医学研究中，例如病人确诊疾病之后多长时间会死亡，疾病治愈之后多久会复发等等。然而生存分析中的生存并不......

如果你是一位大厨，刚刚眉飞色舞地给客人描绘了如何搭配一道色香味俱佳的大菜，甚至连炒菜的手法都一一交代了，当你备好了各种为这道菜增鲜增色的调料后准备烹饪时，才发现所需的主要原料有问题......

数字化关键绩效指标的最大局限在于缺乏明确定义的数字化野心或战略。清晰地了解数字化野心会给你一些想法，这些想法告诉你，当你要衡量进步时你要衡量什么。在没有指标的情况下你什么也衡量不了......