当前位置：主页 > 资讯中心 > 新闻资讯

大数据分析在公共卫生事件应急响应中的应用案例

大数据分析在公共卫生事件应急响应中的应用案例

数据资产管理在企业数字化进程中的应用案例

数据资产管理在企业数字化进程中的应用案例

在线教育平台如何通过学习数据分析提升教学效果

在线教育平台如何通过学习数据分析提升教学效果

金融科技公司风险控制模型构建的数据支撑案例

金融科技公司风险控制模型构建的数据支撑案例

零售连锁企业如何通过数据分析提升营销ROI

零售连锁企业如何通过数据分析提升营销ROI

数据脱敏技术在隐私保护中的应用实践案例

数据脱敏技术在隐私保护中的应用实践案例

政府开放数据推动社会创新的典型案例分析

政府开放数据推动社会创新的典型案例分析

数据质量管理体系在大型企业中的实施案例

数据质量管理体系在大型企业中的实施案例

数据行业信息资讯_智慧城市中的交通大数据分析：拥堵预测与优化

在当今快速发展的城市化进程中，交通拥堵已成为影响居民生活质量与城市运行效率的重要问题。随着信息技术的不断进步，数据行业正以前所未有的速度推动着智慧城市的建设，其中交通大数据分析作为核心组成部分，正在为解决交通拥堵问题提供全新的思路和方法。一、交通大数据的来源与整合交通大数据的来源广泛而多样，主要包括来自交通监控摄像头、GPS设备、移动应用、公共交通系统、社交媒体以及物联网传感器等多种渠道的数据。这

数据行业信息资讯_医疗大数据在疫情预测中的应用案例

近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据行业逐渐成为推动社会进步和经济转型的重要力量。尤其是在公共卫生领域，医疗大数据的应用正在深刻改变我们对疾病传播的理解与应对方式。特别是在全球疫情频发的大背景下，医疗大数据在疫情预测中的作用愈发凸显，成为防控决策的重要支撑。医疗大数据的基本构成医疗大数据主要包括电子健康记录（EHR）、医院管理系统数据、移动健康设备采集的数据、社交媒体信息以及公共健康监测系统等来源

数据行业信息资讯_金融风控模型如何构建？特征工程与机器学习实战

在当今数据驱动的金融行业中，风险控制已成为金融机构运营的核心环节之一。随着大数据与人工智能技术的发展，传统的风控手段逐渐被基于机器学习的智能风控模型所替代。其中，特征工程作为模型构建的关键步骤，直接影响着最终模型的性能和效果。本文将围绕金融风控模型的构建流程，重点探讨特征工程在其中的作用以及如何结合机器学习进行实战应用。一、金融风控模型的基本框架金融风控模型的目标是通过对用户行为、交易记录、信用历

数据行业信息资讯_电商行业如何利用用户行为数据提升转化率？

在当今数字化迅速发展的时代，数据已经成为电商行业最宝贵的资产之一。尤其是用户行为数据，它不仅反映了消费者的兴趣、偏好和购买习惯，还为电商平台提供了精准营销和优化用户体验的依据。如何有效收集、分析并利用这些数据，是提升转化率的关键所在。用户行为数据的价值用户行为数据涵盖了用户在平台上的每一个操作，包括浏览商品页面、点击广告、加入购物车、收藏商品、搜索关键词、评论与评分等。这些数据能够帮助电商平台构建

数据行业信息资讯_数据挖掘常用算法有哪些？分类、聚类、关联规则实战

在当今大数据时代，数据挖掘作为从海量数据中提取有用信息和知识的重要手段，正受到越来越多企业和研究机构的重视。数据挖掘技术广泛应用于金融、医疗、电商、社交网络等多个领域，其核心在于通过一系列算法对数据进行分析、建模与预测。本文将围绕数据挖掘中的三类常用算法——分类算法、聚类算法以及关联规则挖掘算法展开介绍，并结合实际应用场景说明它们的使用方式。一、分类算法：识别模式，做出预测分类是监督学习的一种形式

数据行业信息资讯_如何用SQL进行复杂数据分析？窗口函数与CTE详解

在当今数据驱动的时代，SQL（结构化查询语言）作为与数据库交互的核心工具，其重要性不言而喻。尤其在面对复杂的数据分析任务时，掌握高级SQL技巧如窗口函数和CTE（Common Table Expressions，公共表表达式）显得尤为重要。本文将深入探讨如何利用这些功能进行高效、灵活的数据分析。一、窗口函数：让聚合计算更灵活传统的聚合函数如 SUM、AVG、MAX 等通常会将多行数据汇总为一行结果

数据行业信息资讯_大数据运维需要掌握哪些技能？集群监控与故障排查

在当今信息化时代，数据已成为企业运营和决策的重要基础。随着大数据技术的广泛应用，大数据运维作为支撑大数据平台稳定运行的关键环节，也变得愈发重要。其中，集群监控与故障排查是大数据运维工作的核心内容之一。本文将围绕大数据运维所需掌握的核心技能，重点探讨集群监控与故障排查的相关知识和实践方法。一、大数据运维的基本职责大数据运维工程师的主要职责包括但不限于：保障大数据平台（如Hadoop、Spark、Fl

数据行业信息资讯_数据湖与数据仓库的区别是什么？应用场景解析

在当前大数据蓬勃发展的背景下，数据湖和数据仓库作为两种主流的数据管理架构，广泛应用于企业的数据平台建设中。尽管它们都用于存储和处理大量数据，但两者在设计理念、技术结构、适用场景等方面存在显著差异。理解这些区别对于企业选择合适的数据架构至关重要。首先从基本定义来看，数据湖是一种以原始格式存储大量结构化与非结构化数据的系统，通常基于低成本的存储方案构建，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或云存

上一页98 99 100101102 103 104下一页共：9087条

服务器主机运算工作站7R32

服务器主机运算工作站7R32

服务器主机运算工作站7R32

服务器主机运算工作站7R32

服务器主机运算工作站7R32

15201532315 CONTACT US

公司：赋能智赢信息资讯传媒(深圳)有限公司

地址：深圳市龙岗区龙岗街道平南社区龙岗路19号东森商业大厦(东嘉国际）5055A15

邮箱：shaopengw@163.com

Q Q：3874092623

Copyright © 2022-2025

粤ICP备2025361078号

咨询在线客服在线客服电话：13545454545

微信

微信扫码添加我