
新的起點(diǎn),帶你領(lǐng)略大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的全貌
隨著“云計(jì)算”、“互聯(lián)網(wǎng)”、“物聯(lián)網(wǎng)”的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)(Big Data)也吸引了越來越多的人關(guān)注,成為社會熱點(diǎn)之一。大街小巷不論是技術(shù)人員、咨詢?nèi)耸恳约案餍懈鳂I(yè)的精英達(dá)人都在探討著“大數(shù)據(jù)”,“大數(shù)據(jù)”顯然已經(jīng)成為新一代“網(wǎng)紅”。 本文將從以下幾個方面分析大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè):
●大數(shù)據(jù)是如何成為網(wǎng)紅的?
●大數(shù)據(jù)究竟是什么?
●大數(shù)據(jù)發(fā)展階段及市場規(guī)模
●大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用領(lǐng)域
●大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈及細(xì)分領(lǐng)域
●我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)競爭格局
●我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求
●我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)存在挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)一詞最早出現(xiàn)是在1980年著名未來學(xué)家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中,書中提出“如果說IBM的主機(jī)拉開了信息化革命的大幕,那么‘大數(shù)據(jù)’才是第三次浪潮的華彩樂章?!?2008年9月《自然》雜志推出了名為“大數(shù)據(jù)”的封面專欄,從此大數(shù)據(jù)開始嶄露頭角,2009年“大數(shù)據(jù)”才成為信息技術(shù)行業(yè)中的熱門詞匯。
2011年6月全球知名咨詢公司麥肯錫發(fā)布《大數(shù)據(jù):下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》研究報(bào)告,最早提出“大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來”,從此大數(shù)據(jù)開始成為全球“網(wǎng)紅”,美國、中國、英國、日本等紛紛提出要投資這位“網(wǎng)紅”,引爆大數(shù)據(jù)發(fā)展的浪潮。
大數(shù)據(jù)在業(yè)內(nèi)并沒有統(tǒng)一的定義,不同廠商、不同用戶,站的角度不同,對大數(shù)據(jù)的理解也不一樣。隨著大數(shù)據(jù)的不斷火熱,其定義通常指具有體量巨大(Volume)處理速度較快(velocity)、數(shù)據(jù)類型多樣(variety)以及商業(yè)價(jià)值較高(Value)等4V特點(diǎn)的數(shù)據(jù)。
目前,從發(fā)展階段來看,我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)處于快速推進(jìn)期,中國和美國幾乎同一時(shí)期關(guān)注大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),但與美國存在一定的差距,究其原因,美國是全球信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊, 在硬件和軟件領(lǐng)域都擁有超一流的實(shí)力, 早在大數(shù)據(jù)概念火熱起來之前, 美國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)有了很多技術(shù)積累, 這使得美國的大型信息技術(shù)企業(yè)可以迅速轉(zhuǎn)型為大數(shù)據(jù)企業(yè),從而推動整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在美國的發(fā)展壯大。另外中國數(shù)據(jù)大多數(shù)都掌握在政府手里,數(shù)據(jù)源比美國相對封閉,數(shù)據(jù)分析受到局限,影響大數(shù)據(jù)的發(fā)展。
雖然目前中國在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域稍滯后美國,但是從全球范圍來看,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)開始處于概念熱潮的峰值滑落階段,而我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模仍保持超高速增長。
2015年我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模為1692億元(由于大數(shù)據(jù)是新興產(chǎn)業(yè),統(tǒng)計(jì)口徑?jīng)]有標(biāo)準(zhǔn),市場上對于大數(shù)據(jù)規(guī)模的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)各有不同,本文是根據(jù)貴陽大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)得來),占全球市場大數(shù)據(jù)總規(guī)模的20.30%,仍然具有增長空間。預(yù)計(jì)2020年全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將超過10270億美元,我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將接近13625億元。
談及大數(shù)據(jù)應(yīng)用,可以分為政府服務(wù)類應(yīng)用和行業(yè)商業(yè)類應(yīng)用兩種。
政府服務(wù)類數(shù)據(jù)應(yīng)用為政府管理提供強(qiáng)大的決策支持。在城市規(guī)劃方面,通過對城市地理、氣象等自然信息和經(jīng)濟(jì)、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘,可以為城市規(guī)劃提供強(qiáng)大的決策支持,強(qiáng)化城市管理服務(wù)的科學(xué)性和前瞻性;在交通管理方面,通過對道路交通信息的實(shí)時(shí)挖掘,能夠有效緩解交通擁堵,并快速響應(yīng)突發(fā)狀況,為城市交通的良性運(yùn)轉(zhuǎn)提供科學(xué)的決策依據(jù);在輿情監(jiān)控方面,通過網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索及語義智能分析,能提高輿情分析的及時(shí)性、全面性,全面掌握社情民意,提高公共服務(wù)能力,應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)突發(fā)的公共事件,打擊違法犯罪;在安防領(lǐng)域,通過大數(shù)據(jù)的挖掘,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)人為或自然災(zāi)害、恐怖事件,提高應(yīng)急處理能力和安全防范能力。政府服務(wù)類大數(shù)據(jù)與民生密切相關(guān),其應(yīng)用主要包括智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧家居、智慧安防等,這些智慧化的應(yīng)用將極大地拓展民眾生活空間,引領(lǐng)大數(shù)據(jù)時(shí)代智慧人生的到來。
行業(yè)商業(yè)類大數(shù)據(jù)應(yīng)用較多,主要將大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)企業(yè)相結(jié)合,有效提升運(yùn)營效率和結(jié)構(gòu)效率、推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型。因此,各產(chǎn)業(yè)都在深入挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值,研究大數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用,可以說,大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的全面深度滲透將有力地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu),成為中國經(jīng)濟(jì)新一輪快速增長的新動力和拉動內(nèi)需的新引擎。
目前,眾多應(yīng)用領(lǐng)域中,電子商務(wù)、電信領(lǐng)域應(yīng)用成熟度較高,政府公共服務(wù)、金融等領(lǐng)域市場吸引力最大,具有發(fā)展空間。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是以大數(shù)據(jù)為核心資源,將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過采集、存儲、處理、分析并應(yīng)用和展示,最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)分為大數(shù)據(jù)核心業(yè)態(tài)和大數(shù)據(jù)衍生業(yè)態(tài)。
大數(shù)據(jù)核心業(yè)態(tài)圍繞數(shù)據(jù)如何獲?。揩@取后的數(shù)據(jù)如何存儲并挖掘處理?處理后的數(shù)據(jù)如何應(yīng)用?為重點(diǎn)。對應(yīng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)架構(gòu)的大數(shù)據(jù)存儲層、大數(shù)據(jù)分析層和大數(shù)據(jù)應(yīng)用層。
大數(shù)據(jù)衍生業(yè)態(tài)指圍繞著大數(shù)據(jù)核心業(yè)態(tài)所需要的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施、安全服務(wù)、大數(shù)據(jù)交易和技術(shù)支持類產(chǎn)業(yè)。
依據(jù)從數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)存儲-數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)應(yīng)用這條產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行梳理,共涉及到11類主要產(chǎn)品和服務(wù):
1.市場結(jié)構(gòu):
我國大數(shù)據(jù)企業(yè)競爭格局總體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)資源型企業(yè)、技術(shù)擁有型企業(yè)和應(yīng)用服務(wù)型企業(yè)“三分天下”局面。
數(shù)據(jù)資源型企業(yè),即先天擁有或者以匯聚數(shù)據(jù)資源為目標(biāo)的企業(yè),這類企業(yè)將占據(jù)一定先發(fā)優(yōu)勢,利用手中的數(shù)據(jù)資源,或挖掘數(shù)據(jù)來提升企業(yè)競爭力,或主導(dǎo)數(shù)據(jù)交易平臺機(jī)制的形成。以在自身行業(yè)積累了豐富數(shù)據(jù)資源,和力圖匯聚開放網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的企業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表。典型代表企業(yè)數(shù)據(jù)堂、星圖數(shù)據(jù)、優(yōu)易數(shù)據(jù)、騰訊、百度、阿里巴巴等。
技術(shù)擁有型企業(yè)是以技術(shù)開發(fā)見長的,即專注開發(fā)數(shù)據(jù)采集、存儲、分析以及可視化工具的企業(yè),包括軟件企業(yè)、硬件企業(yè)和解決方案商,代表企業(yè)星環(huán)科技、永洪科技、南大通用、華為、用友、聯(lián)想、浪潮、曙光等。
應(yīng)用服務(wù)型企業(yè)是指為客戶提供云服務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用服務(wù)型企業(yè),這類企業(yè)廣泛對接各個行業(yè),專注于產(chǎn)品的便捷化和易維護(hù)性,同時(shí)要針對不同行業(yè)客戶的需求提供差異化的服務(wù)代表企業(yè)百分點(diǎn)、明略數(shù)據(jù)、TalkingData等。
2.區(qū)域分布:
我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)主要位于經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū),北京、上海、廣東是發(fā)展的核心地區(qū),這些地區(qū)擁有知名互聯(lián)網(wǎng)及技術(shù)企業(yè)、高端科技人才、國家強(qiáng)有力政策支撐等良好的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ),形成了比較完整的產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài),且產(chǎn)業(yè)規(guī)模仍在不斷擴(kuò)大。
除此之外,以貴州、重慶為中心的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)圈,雖然地處經(jīng)濟(jì)比較落后的西南地區(qū),但是貴州、重慶等地依托政府對其大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供的政策引導(dǎo),積極引進(jìn)大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)及核心人才,力圖占領(lǐng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn),帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)新發(fā)展。
京津冀地區(qū)依托北京,尤其是中關(guān)村在信息產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)先優(yōu)勢,培育了一大批大數(shù)據(jù)企業(yè),是目前我國大數(shù)據(jù)企業(yè)集聚最多的地方。不僅如此,部分?jǐn)?shù)據(jù)企業(yè)擴(kuò)散了到天津和河北等地,形成了京津冀大數(shù)據(jù)走廊格局;
珠三角地區(qū)依托廣州、深圳等地區(qū)的電子信息產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,發(fā)揮廣州和深圳兩個國家超級計(jì)算中心的集聚作用,在騰訊、華為、中興等一批骨干企業(yè)的帶動下,珠三角地區(qū)逐漸形成了大數(shù)據(jù)集聚發(fā)展的趨勢;
長三角地區(qū)依托上海、杭州、南京,將大數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)刂腔鄢鞘小?a href='/map/yunjisuan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>云計(jì)算發(fā)展緊密結(jié)合,吸引了大批大數(shù)據(jù)企業(yè),促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)發(fā)展。上海發(fā)布《上海推進(jìn)大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展三年行動計(jì)劃》,推動大數(shù)據(jù)在城市管理和民生服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用。
大西南地區(qū)以貴州、重慶為代表城市,通過積極吸引國內(nèi)外龍頭骨干企業(yè),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在當(dāng)?shù)氐目焖侔l(fā)展。2013年起,貴州市率先把握大數(shù)據(jù)發(fā)展機(jī)遇,充分發(fā)揮其發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)所獨(dú)具的生態(tài)優(yōu)勢、能源優(yōu)勢、區(qū)位優(yōu)勢及戰(zhàn)略優(yōu)勢等四大優(yōu)勢,搶占先機(jī)率先啟動首個國家大數(shù)據(jù)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)、國家大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)和國家大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū);率先建成全國第一個省級政府?dāng)?shù)據(jù)集聚共享開放的統(tǒng)一云平臺;率先開展大數(shù)據(jù)地方立法,頒布實(shí)施《貴州省大數(shù)據(jù)應(yīng)用促進(jìn)條例》;率先設(shè)立全球第一個大數(shù)據(jù)交易所;率先舉辦貴陽國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會和云上貴州大數(shù)據(jù)商業(yè)模式大賽等。
3.競爭態(tài)勢:
從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈競爭態(tài)勢來看,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈整體布局完整,但局部環(huán)節(jié)競爭程度差異化明顯,產(chǎn)業(yè)鏈中游競爭集中度較高,基本被國外企業(yè)壟斷,位于產(chǎn)業(yè)鏈下游的數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用競爭集中度較低,尚未形成壟斷,是國內(nèi)新興企業(yè)最有機(jī)會的領(lǐng)域。
我國持續(xù)增長的網(wǎng)民數(shù)量和互聯(lián)網(wǎng)普及率為數(shù)據(jù)量的擴(kuò)大奠定基礎(chǔ),隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展、信息技術(shù)的創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)的普及,越來越多的數(shù)據(jù)將會得到記錄,數(shù)據(jù)源范圍會不斷擴(kuò)大,所屬行業(yè)會不斷豐富。據(jù)預(yù)測至2020年全球所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將會達(dá)到40萬億GB(約為40EB),為大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展奠定基礎(chǔ),催生強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)存儲、處理與分析需求。
雖然我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,但是仍存在行業(yè)發(fā)展良莠不齊、數(shù)據(jù)開放程度較低、安全風(fēng)險(xiǎn)日益突出、技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新滯后等四大挑戰(zhàn)。
行業(yè)發(fā)展良莠不齊:我國大數(shù)據(jù)仍處于起步發(fā)展階段,行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和管理機(jī)制尚未成熟,在“萬眾創(chuàng)新,大眾創(chuàng)業(yè)”的大環(huán)境下,大量的大數(shù)據(jù)企業(yè)不斷涌現(xiàn),存在很多企業(yè)借大數(shù)據(jù)概念熱潮投機(jī)倒把,行業(yè)發(fā)展良莠不齊;
數(shù)據(jù)開放程度較低:數(shù)據(jù)開放共享是促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要舉措,我國政府部門掌握著全體社會80%的信息資源,但這些信息資源由于部門或區(qū)域利益分別被不同的部門控制,且不同部門的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致,導(dǎo)致信息流的上游環(huán)節(jié)處于封閉狀態(tài),不能有效地釋放和共享,數(shù)據(jù)源的欠缺直接影響大數(shù)據(jù)分析和處理的需求,導(dǎo)致大數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏價(jià)值;
安全風(fēng)險(xiǎn)日益突出:隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模日趨擴(kuò)大,數(shù)據(jù)及其應(yīng)用皆呈指數(shù)級增長態(tài)勢,當(dāng)企業(yè)用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析獲取商業(yè)價(jià)值的時(shí)候,黑客也可以利用大數(shù)據(jù)分析向企業(yè)發(fā)起攻擊,同時(shí)社交網(wǎng)站的隱私數(shù)據(jù)也可能被不法商家利用等等,這都給數(shù)據(jù)安全帶來了巨大的挑戰(zhàn);
技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新滯后:我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)雖然與國際大數(shù)據(jù)發(fā)展幾近步伐相同,但是仍然存在技術(shù)及應(yīng)用滯后的差距,在大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)領(lǐng)域,處于支配地位的領(lǐng)軍企業(yè)均為國外企業(yè)。市場上,由于國內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)技術(shù)上的不足,用戶更加青睞IBM、甲骨文、EMC、SAP 等國外IT企業(yè),國內(nèi)企業(yè)市場占有率僅5%左右。
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2025-07-16如何考取數(shù)據(jù)分析師證書:以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:驅(qū)動企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實(shí)戰(zhàn):數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫的日常操作中,我們經(jīng)常會遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時(shí)代,面對海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),如何高效地進(jìn)行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫操作中,誤刪數(shù)據(jù)、錯改字段或誤執(zhí)行批量更新等問題時(shí)有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用t.test,何時(shí)用wilcox.test? t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用 t.test,何時(shí)用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進(jìn)階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開啟新時(shí)代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報(bào)告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書) 發(fā)布機(jī)構(gòu):CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11