
大數(shù)據(jù),怎樣讓“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”重生
人工智能現(xiàn)在火得“不要不要的”,大數(shù)據(jù)這個(gè)概念甚至都已經(jīng)“炒爛”了,技術(shù)進(jìn)步或許將以更快的速度改變我們的社會(huì),包括顛覆一些既定的認(rèn)知,比如“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”。
說(shuō)到計(jì)劃經(jīng)濟(jì),最大的模板無(wú)疑是蘇聯(lián)。但蘇聯(lián)的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)在其實(shí)施之初,已經(jīng)偏離了馬克思和恩格斯的設(shè)想。馬克思所設(shè)想的計(jì)劃經(jīng)濟(jì),是由全社會(huì)共同占用生產(chǎn)資料,個(gè)人勞動(dòng)作為社會(huì)勞動(dòng)的組成部分;負(fù)責(zé)生產(chǎn)計(jì)劃的機(jī)構(gòu),在充分了解社會(huì)各方面需求后,制定相應(yīng)的生產(chǎn)計(jì)劃,生產(chǎn)結(jié)束后,再根據(jù)之前收集到的個(gè)人需求信息,按需分配。
不過(guò),上個(gè)世紀(jì)的蘇聯(lián)在推進(jìn)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí),其手段還非常原始落后,具體來(lái)說(shuō),就是需求信息的收集過(guò)程、生產(chǎn)計(jì)劃的制定以及按照“需求”去分配的實(shí)現(xiàn)辦法都是十分粗糙的。如果說(shuō)共產(chǎn)主義是“按需分配”的話,這種經(jīng)濟(jì)體制只是非常粗糙地實(shí)現(xiàn)了“按需生產(chǎn)”。
蘇聯(lián)的這套體制時(shí)當(dāng)然有先天不足,但實(shí)施時(shí),正好抓上了二次工業(yè)革命的尾巴。二次工業(yè)革命是以內(nèi)燃機(jī)的普及和電力的大規(guī)模應(yīng)用為主要標(biāo)志的,在第二次工業(yè)革命中出現(xiàn)的新興工業(yè)如電力工業(yè)、化學(xué)工業(yè)、石油工業(yè)和汽車工業(yè)等,都要求實(shí)行大規(guī)模的集中生產(chǎn),歐美國(guó)家出現(xiàn)了壟斷組織,而蘇聯(lián)則更進(jìn)一步,在國(guó)家層面上設(shè)置了經(jīng)濟(jì)計(jì)劃委員會(huì),取代公司和企業(yè)的職能,全面接管了整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。
這樣做的好處是立竿見影的。計(jì)劃經(jīng)濟(jì)徹底摒棄了私人競(jìng)爭(zhēng),極大地減少了內(nèi)部交易成本;另一方面,這種體制可以確保資金和資源的規(guī)模調(diào)用和集中投入,對(duì)于需要大量資金大量資源的重化工業(yè)的發(fā)展是再適合不過(guò)。因此蘇聯(lián)在實(shí)施計(jì)劃經(jīng)濟(jì)后,在較短的時(shí)間內(nèi)取得了巨大的規(guī)模效益,社會(huì)生產(chǎn)力也取得長(zhǎng)足進(jìn)步。1929年到1933年歐美資本主義世界陷入經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí),蘇聯(lián)卻在著手開展五年計(jì)劃。兩個(gè)五年計(jì)劃后,到1937年,蘇聯(lián)的工業(yè)總產(chǎn)值已躍居世界第二位,歐洲第一位。
可惜成也蕭何,敗也蕭何。
計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制適應(yīng)了二戰(zhàn)前重化工業(yè)發(fā)展的需要,推動(dòng)蘇聯(lián)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和工業(yè)化水平的提高;但二戰(zhàn)后,隨著新一波技術(shù)革命的興起(航天技術(shù)、電子計(jì)算機(jī)),這種高投入、高消耗、粗放型的發(fā)展模式逐漸逐漸跟時(shí)代脫節(jié),日益成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的阻礙。
有很多人把市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)比作一臺(tái)計(jì)算機(jī),價(jià)格就是這臺(tái)計(jì)算機(jī)的輸出結(jié)果。一個(gè)老太太去市場(chǎng)上買菜,當(dāng)她發(fā)現(xiàn)青菜漲價(jià)了,她就有可能做出不買青菜改吃蘿卜或西蘭花的決定。她做出這樣的消費(fèi)決策,就是因?yàn)樯唐穬r(jià)格的波動(dòng)變化,至于價(jià)格波動(dòng)背后的原因,是天氣惡劣導(dǎo)致運(yùn)輸不暢,還是汽油價(jià)格上調(diào)導(dǎo)致運(yùn)輸成本上漲,她統(tǒng)統(tǒng)不需要了解。每一個(gè)價(jià)格就是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的一面顯示器,用來(lái)輸出計(jì)算結(jié)果;每一次價(jià)格變化的背后,也有一套十分復(fù)雜的運(yùn)算機(jī)制在運(yùn)行。
第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī),圖片來(lái)源:美國(guó)陸軍
從這個(gè)角度來(lái)說(shuō),蘇聯(lián)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制也相當(dāng)于一臺(tái)大型計(jì)算機(jī),它的中央處理器CPU就是蘇聯(lián)國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)。
市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,每一套價(jià)格都有自己的運(yùn)行規(guī)律,相互之間又彼此聯(lián)系,互相影響;身處市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的每一個(gè)人,也都參與了信息的解讀和傳遞,在這套系統(tǒng)中,其運(yùn)算中心和控制中心分散在各個(gè)節(jié)點(diǎn),通過(guò)價(jià)格信息的傳遞而互相關(guān)聯(lián),所以市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行機(jī)制可以算是“互聯(lián)網(wǎng)+分布式云計(jì)算”。
與之相區(qū)別的是計(jì)劃經(jīng)濟(jì)。計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制內(nèi),能夠參與到社會(huì)需求信息收集與傳遞活動(dòng),以及生產(chǎn)計(jì)劃制定過(guò)程的人畢竟是少數(shù),掌握最終決策權(quán)的更是少之又少,所以計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行機(jī)制更像是一個(gè)封閉式、自成體系的大型機(jī)。
隨著時(shí)代的發(fā)展,這套大型機(jī)的陋處愈發(fā)暴露,作為指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“CPU”——國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)至少有三大缺陷:
第一,這臺(tái)機(jī)器的輸入信息十分簡(jiǎn)陋。作為上個(gè)世紀(jì)設(shè)立的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)構(gòu),國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)獲取社會(huì)需求信息的手段非常有限,也非常粗糙。它最多也只能做到“抓大放小”,即抓住國(guó)民衣食住行的最基本需求,抓住大宗商品的生產(chǎn),至于其他的邊邊角角,它是無(wú)能為力的。
在今天中國(guó)的淘寶網(wǎng)站上,淘寶的后臺(tái)可以記錄每個(gè)客戶的消費(fèi)數(shù)目、消費(fèi)頻次和產(chǎn)品偏好。甚至具體到某一個(gè)消費(fèi)者的特定需求,某一件商品的大小、數(shù)量、款式和顏色的需求程度時(shí),也都可以調(diào)出數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索和分析。
上個(gè)世紀(jì)的國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)能怎么辦?它能搞清楚全國(guó)人民對(duì)冰箱一共有多少臺(tái)的需求,并調(diào)動(dòng)資源去生產(chǎn)分配就已經(jīng)老費(fèi)勁了,更別提去關(guān)心每個(gè)個(gè)體的偏好。
蘇聯(lián)國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)首任主席克日扎諾夫斯基,圖片來(lái)源:wiki
市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,其實(shí)也存在類似的問(wèn)題。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)本身也是由一個(gè)個(gè)“計(jì)劃型生產(chǎn)機(jī)構(gòu)”——公司組成的。沒(méi)錯(cuò)!公司也是“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體”。雖然對(duì)外需要面對(duì)市場(chǎng)的自由競(jìng)爭(zhēng),但在公司內(nèi)部,尤其是傳統(tǒng)大企業(yè)的內(nèi)部,員工等級(jí)分明,公司的生產(chǎn)計(jì)劃由高層拍板,然后再一層一層向下攤派,說(shuō)到底董事會(huì)也是個(gè)小號(hào)版的“計(jì)劃委員會(huì)”。
公司做大了,決策層就不熟悉基層的情況,這是大企業(yè)的通病。也因此,這些傳統(tǒng)大企業(yè)的老板,非常擔(dān)心自己會(huì)陷入資訊滯后、消息閉塞的窘境。所以才有這樣的說(shuō)法“CEO是最后一個(gè)知道公司破產(chǎn)的人”,所以才會(huì)有華為提出“要讓聽得見炮火聲音的呼喚炮火”。而作為管理國(guó)家經(jīng)濟(jì)生活方方面面的最高層“國(guó)家計(jì)劃委員”,一個(gè)超級(jí)放大版的“董事局”,也就更不可能幸免于信息錯(cuò)漏與滯后的問(wèn)題。
除此之外,由于計(jì)劃經(jīng)濟(jì)是跟國(guó)家體制相結(jié)合的,它也就不可避免地會(huì)受到政治權(quán)力的影響,比如行政命令一層層向下傳達(dá)時(shí)會(huì)扭曲放大;比如一個(gè)生產(chǎn)部門的具體負(fù)責(zé)人由上級(jí)委派,本身不熟悉業(yè)務(wù),會(huì)瞎指導(dǎo)亂指揮等,這就相當(dāng)于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中信息在傳遞和解讀的過(guò)程中發(fā)生了扭曲和失真,或者說(shuō)這個(gè)輸入信息本身就是錯(cuò)誤的,這使得缺乏準(zhǔn)確信息輸入的問(wèn)題就更加嚴(yán)峻。
第二個(gè)缺陷,是這臺(tái)大型機(jī)的運(yùn)算能力有限。
市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的所有人,都在根據(jù)生產(chǎn)成本和產(chǎn)品價(jià)格的波動(dòng)更改自己的決策,也就是幾乎所有人都參與了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的信息傳遞和決策制定的過(guò)程。即使你不是生產(chǎn)者,不是公司高層,你也可以扮演消費(fèi)者購(gòu)買者的角色,從而逆向影響到到生產(chǎn)計(jì)劃的制定過(guò)程。所以說(shuō),“市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)”的計(jì)算節(jié)點(diǎn)分布在每一個(gè)公司,每一個(gè)消費(fèi)者身上,所有人存在相互的聯(lián)系,所有人都會(huì)影響到最終的計(jì)算結(jié)果。
但計(jì)劃經(jīng)濟(jì)就不一樣,計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行體制就是一個(gè)放大版的傳統(tǒng)企業(yè),掌握決策權(quán)的只有最高層。計(jì)算機(jī)的CPU掌管著整臺(tái)機(jī)器的運(yùn)算和控制,“國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)”也掌握著整個(gè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的決策和管理。如此一來(lái),計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制這臺(tái)封閉式的大型機(jī),要以有限的計(jì)算能力,去跟市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中全民參與的“云計(jì)算”相競(jìng)爭(zhēng),勢(shì)必會(huì)陷入“人民戰(zhàn)爭(zhēng)”的汪洋大海中,還談得上什么勝算?
第三個(gè)缺陷,也是最嚴(yán)重的缺陷,是計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制這臺(tái)機(jī)器擴(kuò)容和升級(jí)的潛力不足。
市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是由一家家公司和一個(gè)個(gè)消費(fèi)者構(gòu)成的。公司不適應(yīng)時(shí)代的潮流的話,就會(huì)被全新商業(yè)模式的初創(chuàng)公司所顛覆;老一輩的消費(fèi)者即使觀念守舊也沒(méi)關(guān)系,作為自然人他們總會(huì)消亡,然后又被新一代消費(fèi)者取代。在這個(gè)消亡與取代的過(guò)程中,每一個(gè)消逝的公司或個(gè)人,只是一個(gè)隨時(shí)可以被替換的個(gè)體,他們的消亡并不會(huì)撼動(dòng)整個(gè)大局。
這就是分布式計(jì)算的好處,一個(gè)節(jié)點(diǎn)斷了,可以立刻用另一個(gè)取代和彌補(bǔ)。這就跟樂(lè)高積木一樣,所有的構(gòu)件都可以隨時(shí)替換,也許到最后所有原來(lái)的構(gòu)件都已經(jīng)被替換,甚至構(gòu)件形成的結(jié)構(gòu)也發(fā)生了深刻改變,但作品依然擺在那里,不會(huì)發(fā)生中途崩潰的慘景。
但計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制就不一樣。計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制中是由上而下構(gòu)建的。如果只改革裁撤底下的機(jī)構(gòu),于大局并無(wú)影響,整個(gè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體制也就不會(huì)發(fā)生根本變革。而計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的最上層又跟國(guó)家政治生態(tài)牢牢綁定在一起,如果要對(duì)上層機(jī)構(gòu)做傷筋動(dòng)骨的手術(shù),已經(jīng)無(wú)異于一場(chǎng)革命,注定會(huì)引發(fā)政治波動(dòng)和社會(huì)動(dòng)蕩。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)把風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)偟矫總€(gè)具體的公司和消費(fèi)者頭上(決策權(quán)和風(fēng)險(xiǎn)一并下放),而計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制本身就是一個(gè)大包大攬的巨無(wú)霸企業(yè),也因此,它也就把所有的風(fēng)險(xiǎn)都攬到了自己身上。
蘇聯(lián)的迅速崛起和緩慢隕落,根源都在于這套蘇式計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。
蘇式計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì),是因?yàn)樗蛲诵枨蠛蜕a(chǎn)之間的渠道,可以直接根據(jù)需求制定生產(chǎn)計(jì)劃(“按需生產(chǎn)”),在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過(guò)程中目的明確,執(zhí)行高效。
它的劣勢(shì),在于獲取需求信息和實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分配的手段過(guò)于粗糙,經(jīng)濟(jì)體制從上而下又管得過(guò)死,扼殺了基層的活力,也阻礙了外界新鮮血液的注入。
幸運(yùn)的是,隨著大平臺(tái)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)不會(huì)丟掉,它的劣勢(shì)卻可以有效地避免。
雖然創(chuàng)業(yè)前輩們經(jīng)??嗫谄判牡貏裾f(shuō)后來(lái)者們不要“一門心思想搭建網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)”,但多少人依然趨之若鶩,因?yàn)橐坏┱娴墓Τ桑蛽碛辛艘粯短芍矑赍X的生意。
一個(gè)網(wǎng)絡(luò)商業(yè)平臺(tái)一旦匯聚了海量用戶,不管它是B2C、C2C、還是社交網(wǎng)絡(luò),它就可以搭建自己的生態(tài)鏈,變成一個(gè)具有很高競(jìng)爭(zhēng)壁壘的商業(yè)帝國(guó)——名副其實(shí)的帝國(guó)——國(guó)家尚且需要依靠暴力機(jī)器來(lái)逼迫公民登記戶籍,繳納賦稅,但在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上,用戶們(不管是消費(fèi)者還是生存者)卻是心甘情愿地向平臺(tái)交出自己的各項(xiàng)身份信息和消費(fèi)習(xí)慣,主動(dòng)在平臺(tái)上消費(fèi)形成平臺(tái)內(nèi)部的現(xiàn)金流。
試想一下,如果將來(lái)的企業(yè)平臺(tái),既可以做到像中國(guó)當(dāng)下的社交網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)支付、網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)和共享經(jīng)濟(jì)一樣滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的方方面面,又能像亞馬遜一樣將業(yè)務(wù)覆蓋到全球范圍,也許整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)作方式就會(huì)完全顛覆。
現(xiàn)在的主流市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,企業(yè)都是對(duì)外自由競(jìng)爭(zhēng),對(duì)內(nèi)指令計(jì)劃,但從今以后這種模式將被打破。
以網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)為例,在未來(lái)可預(yù)見的時(shí)間內(nèi),網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)表面上依然是消費(fèi)者向產(chǎn)品生產(chǎn)者支付貨幣,購(gòu)買產(chǎn)品(經(jīng)銷商等中間環(huán)節(jié)注定是要消亡的),但背后產(chǎn)品如何生產(chǎn)出來(lái),卻發(fā)生了極大變化。
從前的企業(yè)家制定產(chǎn)品生產(chǎn)計(jì)劃時(shí),都是依據(jù)自己以往的經(jīng)驗(yàn),一鱗半爪的信息和“敏銳的商業(yè)直覺”,風(fēng)險(xiǎn)太大。但有了網(wǎng)購(gòu)平臺(tái),產(chǎn)品制造商們就可以從平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取各種消費(fèi)信息(即前文提到的消費(fèi)者的消費(fèi)數(shù)額,消費(fèi)頻次和產(chǎn)品偏好;消費(fèi)產(chǎn)品大小、款式、顏色、型號(hào)等各方面的需求度),根據(jù)這些信息再去調(diào)派資源生產(chǎn)。我們?nèi)粘I钪邢牡氖称泛腿沼闷罚鲂袝r(shí)乘用的交通工具,住房需求,人工服務(wù)甚至文娛產(chǎn)品,可以說(shuō)除了那些處于技術(shù)發(fā)展前沿,前景不明的科技產(chǎn)品(如2007年的初代iPhone),我們生活中使用的絕大部分物品都可以依據(jù)這種方式去生產(chǎn)。
這種生產(chǎn)模式的最大好處,就是將“市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)”和“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”緊密地捆綁在一起。產(chǎn)品在生產(chǎn)前,先要通過(guò)各種消費(fèi)信息分析出真正的“社會(huì)需求”,根據(jù)這些“社會(huì)需求”再去制定生產(chǎn)計(jì)劃;而產(chǎn)品的分配問(wèn)題,依然交給市場(chǎng)解決,即仍然按照個(gè)人的經(jīng)濟(jì)購(gòu)買力去分配。
新型經(jīng)濟(jì)模式絕不是計(jì)劃經(jīng)濟(jì)簡(jiǎn)單的“復(fù)辟”,或是拋棄市場(chǎng),它依然是全民參與,全民決策,不會(huì)把“運(yùn)算權(quán)”和“控制權(quán)”上交給某個(gè)具體機(jī)構(gòu)。
這種新經(jīng)濟(jì)模式中,信息十分全面。所有人消費(fèi)所有產(chǎn)品的信息都被記錄在平臺(tái)上,只要調(diào)出來(lái)就一目了然。不用再像蘇聯(lián)的國(guó)家計(jì)劃委員會(huì)那樣以非常粗糙的技術(shù)去收集十分有限的信息。
這種新經(jīng)濟(jì)模式中,消費(fèi)者和生產(chǎn)者都是抱著己方利益最大化的目的加入進(jìn)來(lái),所有人都在做決策,所有人也都在共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。
更重要的一點(diǎn),就是有些新產(chǎn)品、新技術(shù)、新的商業(yè)模式無(wú)法被納入這種“需求指導(dǎo)生產(chǎn)”的模式中,但平臺(tái)依然會(huì)給他們提供容身之所,這樣,就能為將來(lái)的技術(shù)變革和組織變革留下可能的空間。
所以,大數(shù)據(jù)時(shí)代的新型“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”保留了蘇聯(lián)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制的目標(biāo)明確、執(zhí)行高效的優(yōu)勢(shì),卻完全摒棄了它的粗放、浪費(fèi)、呆板僵硬和信息粗糙的缺點(diǎn)。
不過(guò),在未來(lái)“市場(chǎng)”依然會(huì)存在,但是按現(xiàn)在的教條研究“市場(chǎng)”的經(jīng)濟(jì)學(xué)家們恐怕要失業(yè)了。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的思維方式跟人類注定不一樣。
如果讓大數(shù)據(jù)來(lái)研究太陽(yáng)系,它恐怕不會(huì)像牛頓那樣總結(jié)出萬(wàn)有引力定律,因?yàn)樗梢栽谧约旱南到y(tǒng)里完整地再建一個(gè)太陽(yáng)系。
經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也是一樣。它不需要像蘇聯(lián)計(jì)劃委員會(huì)那樣去“抓大放小”,也不需要學(xué)著研究市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家們?nèi)タ偨Y(jié)規(guī)律,建立各種理論模型。對(duì)它來(lái)說(shuō),計(jì)劃也好,市場(chǎng)也好,沒(méi)有我們?nèi)祟惛兄饬x上的“復(fù)雜性”,接入其系統(tǒng)的所有人、資源、設(shè)備、產(chǎn)品和貨幣的運(yùn)行軌跡,在它眼里都是纖毫可見。
也只有在這種大平臺(tái)大數(shù)據(jù)的支持下,“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”才有可能重新復(fù)活。換句話說(shuō),也許這才是計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的正確打開方式!——在新經(jīng)濟(jì)模式中。
不是把一個(gè)國(guó)家粗暴地變成一個(gè)步履蹣跚的巨無(wú)霸企業(yè),相反,應(yīng)該讓公司和企業(yè)——市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體”——自然而然地生長(zhǎng)為跨地域跨國(guó)界的經(jīng)濟(jì)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)庫(kù)。
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訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11