数据挖掘

【数据分析绘图】excel绘图和bi工具区别Excel/WPS 适合宽表，QuickBI 等 BI 工具强制要求长表。为什么必须转换：快速转换方法：

大数据专业课难度高，学数据分析的价值证书优势（1）提升数据分析能力CDA 认证涵盖了数据分析的各个方面，包括数据采集、处理、分析和可视化等。通过 CDA 认证的学习和考试，可以系统地掌握数据分析的知识和技能，提升自己在数据分析方面的能力。

一文分清数据统计、数据分析和数据挖掘！很多人一听到数据分析、数据挖掘、数据统计，就觉得它们差不多。反正都是和数据打交道，都是算指标、做模型、找规律，最后都是为了支持决策。

搜索API与GSC数据对比：发现数据盲区Google Search Console和搜索API（SerpBase）给的数据经常不一样。我对比了30天的数据，发现了几个有趣的盲区。这篇文章分享对比分析结果。

05 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）核心问题：如何用回归的思路解决分类问题？逻辑回归虽然名字里有“回归”，但它是一种分类算法，尤其擅长二分类（如是否欺诈、是否患病）。

装不满的克莱因瓶

掌握语义分割经典模型 FCN——从像素分类到端到端分割的奠基之作目录一、前言二、FCN是什么（一）核心定义（二）关键突破（三）一句话理解三、FCN的核心思想四、从CNN到FCN的结构转变

YangYang9YangYan

2026市场营销岗位学数据分析的技术价值市场营销正从经验驱动转向数据驱动，数据分析能力成为岗位竞争力的关键指标。2026年，市场对复合型人才的需求将更显著，掌握数据分析的市场营销人员能精准定位用户需求、优化投放策略并量化ROI。

ZHW_AI课题组

Python 调用百度智能云 API 实现地址识别张嘉怡，西安工程大学电子信息学院研究生，研究方向为移动目标检测与跟踪。电子邮件：1462087576@qq.com

互联网与大数据环境下制造服务模式通过客户全程参与，利用信息“产生优化的决策和个性化的服务为客户创造价值”的智能制造和客户化定制服务模式。

散户做股票研究与复盘，主流AI工具的场景化使用指南对于普通散户而言，股票研究的核心难点从来不是缺少信息，而是信息过载与整理低效。日常市场资讯、行业政策、公司财报、机构研报海量更迭，散户缺乏专业投研团队的分工体系，往往会陷入盲目浏览信息、碎片化记录、无逻辑复盘的困境。

云和数据.ChenGuang

人工智能机器学习的偏置项剖析英 /ˌɪntəˈsept/ 美 /ˌɪntərˈsept/线性公式： y=w1x1+w2x2+...+by = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + by=w1x1+w2x2+...+b

MES系列51-人防门行业 MES 质检分类体系人防门作为国家强制监管的特种设备，其质检体系比普通离散制造更严格、更规范，所有检验记录必须永久留存且可追溯，满足人防办验收及飞行检查要求。下面从检验类型（流程维度）和检验方式（执行维度）两个维度进行完整分类，并明确 MES 系统中的实现逻辑。

金融行业学数据分析的价值金融行业高度依赖数据驱动决策，从风险管理到投资策略，数据分析能力已成为核心竞争力。掌握数据分析技能可以帮助从业者更精准地预测市场趋势、优化投资组合、识别欺诈行为，并提升运营效率。

MiMo Code实测：5场景对标Claude Code，3个踩坑与选型指南AI编程工具的选型纠结不在跑分，在日常开发——MiMo Code发布时benchmark对标Claude Code，但实际写代码是另一回事。网上实测文章要么只贴benchmark要么只踩一个坑，看完还是不知道该选哪个。本文不重复官方数据，直接切入工程实践：32K上下文窗口在真实开发中暴露了哪些瓶颈，5个典型场景两个工具差在哪，3个踩坑怎么避，最后给选型建议。跳过理论堆砌，只看可落地的工程验证结果。所有测试基于MiMo Code V0.1.0和Claude Code，2026年6月环境。

百胜软件@百胜软件

货品“精”营：ABC-XYZ分类如何驱动鞋服全渠道库存效率革命？一家英国配送中心通过将500个A类SKU移至核心货位，拣货员步行时间减少25%，拣选错误率降低15%，每月额外处理12000份订单。这一切始于对库存价值的清晰识别。

分类中的样本不平衡问题——Asymmetric Loss收到采集条件，真实情况的限制，不管是二分类的正负样本还是多分类中，都会普遍存在样本不平衡的问题。Asymmetric Loss（非对称损失函数，简称 ASL）

医工交叉实验工坊

从GEO数据库下载转录组数据分析步骤如何成为专业的生信人，那就是搞到质量高的测序数据。在各大测序数据库中，作者往往不会将自己整理好的数据直接上传，而是放一个raw data。那我们下载下来是无法直接使用的，需要进行专业处理拿到基因表达矩阵。今天分享一个GEO数据库上载录的于2020年发表的人RNA-seq测序数据，并教大家如何处理。

医疗AI实战：如何利用免疫与内分泌系统疾病数据集训练高精度预测模型？前言在多模态医疗大模型和智能辅助诊断（CDSS）飞速发展的今天，高质量的结构化临床数据集一直是稀缺资源。相较于常见的胸部 X 光、眼底图像等公开数据集，内分泌与免疫系统疾病（如桥本甲状腺炎、1型糖尿病等涉及免疫机制的代谢病）的数据集由于隐私性高、多指标交织，在开源社区中并不多见。

智慧机场-数据挖掘的深度应用数据挖掘作为融合数据库技术、统计学、机器学习与人工智能的交叉学科，核心价值在于从海量、异构、含噪声的原始数据中，提取隐藏、未知且具备潜在价值的模式与知识，为复杂场景下的决策提供科学支撑。本文系统阐述数据挖掘的核心定义与本质内涵，深入剖析其底层数学原理与核心算法逻辑，基于 CRISP-DM 标准拆解全流程实施框架，解析关键代码实现与技术细节，明确其在机器学习体系中的定位与边界，最后结合智慧机场的业务场景，从旅客服务、运行调度、安全防控、设施运维、商业运营五大维度，构建数据挖掘的应用体系，辅以真实案例，为智慧