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数据平台维度模型设计十个技巧
这是一篇讲述维度数据模型设计的文章,偏向于数据平台而非数据分析,请读者根据自己的兴趣爱好阅读。
star2017
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1年前
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留存|如何将留存率提升100%?最典型的应用场景汇总
留存分析是深度分析的一个维度,而且需要长期持续跟踪。具体分析过程中,还要结合版本更新,推广等诸多因素,才能找到用户的最佳周期,进而制定相应的留存策略,才能更好的实现商业变现。
star2017
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1年前
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APP埋点:页面统计与事件统计该如何入手?
我们平时所说的埋点,可以大致分为两部分,一部分是统计APP页面访问情况,即页面统计;另外一部分是统计APP内的操作行为,及自定义事件统计。
star2017
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1年前
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个性化推荐技术|产品经理和产品运营的必修课
随着移动互联网的兴起,用户的很多行为逐渐从PC端转向移动端。人们花在手机上的时间越来越多。
star2017
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1年前
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深度学习鼻祖杰夫·辛顿:没有他,就没有今天的人工智能
摘要:本文是在“人机大战”AlphaGo 4:1 获胜后,雷锋网采编的《人类群星闪耀时》系列文章的第一篇。谨以此系列向在人工智能和深度学习领域做出了接触贡献的天才们致敬。 20世纪60年代的英国:杰夫·辛顿(Geoff Hinton)还在读高中时,他的同学给他安利了一个说法:大脑的工作就像一张全息图。他深以为然。 80年代初期:辛顿发起了雄心壮志的计划——利…
star2017
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1年前
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产品经理如何做好网站数据分析?
数据分析系统是我们的眼睛和耳朵,是我们感知产品的触角。
star2017
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1年前
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数据测量与分析:入门完全指南
在这篇入门完全指南中,我们将探讨分析学中一些基本的方法,以及用户体验测量与分析中的日常工作和交付物。我们也将列举一些常用工具、相关书籍,帮UX 从业者更好地学会收集和分析数据。
star2017
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1年前
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Facebook如何实现80万人同时在线观看直播
现在只有极少数公司知道如何提供世界跨越式分布服务,这些公司的数量甚至比当今拥有核武器的国家还少。Facebook就是这少数中的一个,它的新视频直播流媒体产品Facebook Live就是跨越式分布服务的代表。
star2017
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1年前
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Facebook人工智能负责人YannLeCun:不喜欢人们把深度学习描述为“它像大脑一样工作”
摘要:最近AlphaGo对李世乭的世纪大战让深度学习再次备受关注。本文是作者Lee Gomes于2015年原载IEEE,由机器之心翻译,也是雷锋网对人工智能领域做出接触贡献的先行者们致敬的《人类群星闪耀时》的第二篇。。虽然是旧文,但是文中大量关于深度学习的探讨依旧值得我们再次翻阅。读完文章,你也许就能明白,为什么Facebook人工智能负责人Yann LeC…
star2017
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1年前
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四点告诉你,为什么要重视用户行为分析?
「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度,同时,它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。
star2017
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1年前
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技术|Hadoop面试,有它就够了
本文介绍了google推广的一个编程模型MapReduce,以及下一代mapreduce框架,简称MRv2。从各个方面对比了传统的MR框架和新一代的区别,以及它们的优缺点。一起来看看吧~
star2017
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1年前
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企业经营数据的质量及其八个指标
如何在海量的数据中发现价值?如何分析数据产生差异或者没有差异的原因?为什么找到事物的关键要素和非关键要素?……
star2017
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1年前
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学术界的深度学习教授之一——YoshuaBengio大神
摘要:近日雷锋网对深度学习三巨头Hinton、LeCun、Bengio中的前两位做了生平开扒,就差最后一个Bengio了。作为仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,他在网上能刮到的生平介绍自然比前两位少得多,为大家找到了所有我们能找到的资料,让他不再活在传说中。 1. 根据Bengio的博文自述,在20世纪80年代Bengio还是一个学生的时候…
star2017
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1年前
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用PHP爬虫做旅游数据分析
随着物质的提高,旅游渐渐成为人们的焦点,火热的国庆刚刚过去,乘着这股余热,我想很多人都想知道,大家一般会去哪里玩呢,于是我花了10分钟写了一个采集马蜂窝游记的小程序,当然速度能有这么快,完全依赖于PHP著名爬虫框架phpspider。
star2017
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1年前
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易观CTO郭炜:从0到N建立高性价比的大数据平台
怎么样从0到N来建一个大数据平台?
star2017
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1年前
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大数据实现“0”到“1”要分几步走?
大数据有多火?这样的答案可能有千百种,也从反向证明了大数据真的太火,因为所有人都知道。
star2017
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1年前
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如何通过用户行为数据,驱动互金产品增长?
如何通过用户行为数据,指导产品用户价值增长?
star2017
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1年前
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LinkedIn文本分析平台:主题挖掘的四大技术步骤
LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要,发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点,能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。
star2017
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1年前
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StackOverflow“数据科学家”工作一年总结
人们了解网络开发者的工作,但是“数据科学家”是做什么的呢?(我可不是唯一一个被这么问的人。)
star2017
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1年前
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互联网数据分析能力的养成,你只需要一份七周的提纲
这是一份七周的互联网数据分析能力养成提纲。
star2017
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1年前
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