互联网广告发展已经近20年，从PC到移动，广告主对广告效果的评判标准，也从早期的曝光、点击，向转化、注册、下载、销售等指标转移。

Spark是一个超有潜力的通用数据计算平台，无论是对统计科学家还是数据工程师。

按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括： 0. 缺乏数据（Lack Data）1. 太关注训练（Focus on Training）2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique）3. 提错了问题（Ask the Wrong Question）4. 只靠数据来说话（Listen (only) to the Data）5. 使用了未来…

这篇文章从Bootstraping开始介绍，让你听懂什么是Boosting，什么是Bagging。

友盟+首席产品官林鸣晖老师，他为我们带来《数据驱动企业增长之道》为题的分享，本文为演讲内容实录。

大数据应用的下一阶段发展方向在哪里?

别再稀里糊涂地做市场推广了，发了那么多软文、投了那么多广告、做了那么多活动，老板却总是在说：你投的钱有没有用啊？想知道每一篇文章带来的流量和用户？不求工程师，也不求产品，只要给你的链接加一个神奇的 UTM 参数就可以啦。

【导读】硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图，展现了如今大数据厂商的分布。巨杉CTO王涛从地形图出发对于大数据的发展也有着自己的见解，他认为，想做好企业大数据，其实并不容易。 在新兴事物收到追捧的科技创新行业中，“大数据”目前正在走向理性与成熟。随着2006年Hadoop的成立, 在2011年到2014年间人们对“大数据”…

营造健康上网环境从你我做起

我们描述了最近提出的随机加权平均(SWA)技术，以及它在 torchcontrib中的新实现。

如何测试数据报表系统？

让一起来品味一下这个神秘社区的数据。

深度学习为何如此成功呢？

制作数据可视化界面的6大误区，你中枪了吗？

一、背景与目标 系统数据分散，大量数据散落在excel表格中； 部分环节脱离系统，系统数据滞后； 部分业务环节、部分部门没有系统支持，数据多靠excel、邮箱传递； 经营分析数据反应业务运营情况不真实。 通过数字化运营BI系统的建立，保证数据的统一性，增加部门之间的数据共享，减少部门之间因数据不一致的沟通。支持经营分析与决策，推动业务运作，保证各个业务环节的…

跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。

以汽车行业为载体，通过对具体业务需求的理解与梳理，转化为数据分析问题，进行数据建模，将输出的结果应用到业务中，对业务提供支持（建议，预测，判断等等）。

推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。