金融行业是典型的数据驱动行业，每天都会产生大量的数据，包括交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、各类统计数据、各种指数等。 所以，金融行业拥有丰...

经过近几年的发展，大数据技术已经慢慢地渗透到各个行业。不同行业的大数据应用进程的速度，与行业的信息化水平、行业与消费者的距离、行业的数据拥有程度...

在购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，企业也不应该继续遵循工业时代的规则，强调命令式集...

大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股...

大部分推荐引擎的工作原理是基于物品或者用户的相似集进行推荐，所以可以对推荐机制进行以下分类。 基于人口统计学的推荐：根据系统用户的基本信息发现用...

大数据是收集、整理、处理大规模数据集，并从中获得见解所需的非传统思维和技术的总称。大数据时代不仅需要解决大规模、多样化数据的高效存储问题，同时还...

回归与线性对数模型可用于拟合所给定的数据集。线性回归方法是利用一条直线模型对数据进行拟合的，可以是基于一个自变量的，也可以是基于多个自变量的。 ...

噪声数据是指数据中存在着错误或异常（偏离期望值）的数据，不完整数据是指感兴趣的属性没有值，而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（例如，作为关...

数据预处理负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、网络数据、日志数据、文件数据等抽取到临时中间层，然后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓...