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大数据营销对地方网站及O2O实施与思考
大数据营销是目前互联网提出的新的领域和概念,炒作意义大于实际操作意义。众多站长和互联网人无不欢呼雀跃,似乎又被打了鸡血,又忘记了之前被捧杀无数的各种概念模式的尸骨堆了。对于新事物,我们要充分认识其本质,而不是对于表面的概念所痴迷。 尤其结合本地化和区域门户网站的数据营销的玩法,其实并不是遥不可及的概念,实际上是有规律可循的。真正的大数据营销,没有一定的实力,…
star2017
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1年前
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《数据驱动精准化营销在大众点评的实践》读后感
摘要:本文是《数据驱动精准化营销在大众点评的实践》这篇文章的读后感,其中斜体为点评。 精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之一,同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架…
star2017
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1年前
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浅谈餐饮数据分析
前言 半年来,笔者有强烈危机感。身处互联网革新年代,社会进步的强度和烈度不亚于“第一次工业革命”,未来3-5年重复性的工作将被程序取代、知识获取门槛越来越低、折旧速度越来越快、高端技术或技能被模块化、简单化;“80后”到40岁将再次面临“失业潮”,体力劳动被机器人取代,高级蓝领的专业和技能面临行业限制(行业存在则生、行业灭失则下岗,可是有长青行业吗?)。 “…
star2017
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1年前
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深入理解SQL大逻辑
1、只要结果不问过程 当我们写出一条SQL语句后,SQL语句是到数据库中去执行的,具体怎么理解和执行SQL是数据库的事,我们关心的事儿就是如何写好SQL语句,别让数据库对我们的SQL产生误解,造成SQL无法执行或者执行错误就好了。 有句古话,叫做“但行好事,莫问前程”,意思是自身要多做义举做好当下,而不要去牵挂往后的发展,这句话套用在SQL上就是“但行好事,…
star2017
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1年前
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数据科学家如何玩台球?–技术篇
工作休息时间打打台球可以缓解一下神经,也可以更快的融入团队,但是开始水平太差,输多赢少,作为一个玩“数据”的,能不能通过数据科学优化一下这件事,至少多赢几局? 要赢一场球分为两个部分: 第一是要打的更准,总体来说,打的越准的人赢得概率更高,这个是硬实力; 第二是在准度一定的情况下,每一杆球,根据球形和对手,都要选择不同策略,策略包括击打对象,使用的力度,进攻…
star2017
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1年前
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数据分析师入门选手经验谈
不管是数据分析师还是数据挖掘工程师,我们的目标都是认识数据,从数据中发现需要的信息。 所需要的技能 做数据分析,统计的知识肯定是需要的,Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。 我是做数据挖掘的,所以重点讲一下数据挖掘方面的技能。我本身是学数学专业的,接触数学比较多。数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代…
star2017
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1年前
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不谈技术,谈谈数据分析师从0到1的9个进阶法则
和大家一起交流一下我心中的女数据分析师。 数据分析师发展会有几个层次,初级数据分析师,“表哥、表妹、表姐、表弟”,以统计工作为主。中级数据分析师会涉及到一些图表展现、模型、预测、推导等工作,到了中高级的数据分析师,就会涉及到一些关键指标的设定,以及数据产品或数据体系的规划。进入高级数据分析的阶段之后,就会涉及战略规划层面,比如业务发展方向预判、预算分配等。 …
star2017
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1年前
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机器学习的不同类型
有监督的和无监督的主要是由许多机器学习工程师和数据极客使用。 强化学习对于解决问题非常强大且复杂。 有监督学习 我们知道,机器学习以数据为输入,我们称这个数据为训练数据。 训练数据包括输入和标签(目标)。 什么是输入和标签(目标)例如,两个数字相加a=5,b=6结果=11,输入为5,6,目标为11。 我们首先用大量的训练数据(输入和目标)来训练模型。然后利用…
star2017
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1年前
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为什么说基于机器学习的AI预测更智能?
本文主要给大家介绍了AI发展的趋势,AI预测的应用逻辑,何为智能预测,以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。
star2017
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基于深度学习的目标检测算法综述:常见问题及解决方案
基于深度学习的目标检测算法综述分为三部分:1. Two/One stage 算法改进。2. 解决方案。3. 扩展应用、综述。
star2017
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1年前
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AI教育学术大会主席RoseLuckin:AI将前所未有地赋能人类
AI将帮助人类,营造更高级的认知。
star2017
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1年前
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用AI人工智能技术修复老照片?
AI,能不能自己给这些老照片 修复、上色?
star2017
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1年前
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Facebook让机器人“观看”上万次视频后,TA学会了自主绕道走路
Facebook刚刚发布了主导研究的新系统,让机器人也可以通过观看视频,拆解动作,并学习如何组合这些动作形成自己的规划。
star2017
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1年前
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AICALLING:人工智能呼唤社会科学家
很多人还没有意识到,“协作”和“跨界”在这个时代将变得多么重要。
star2017
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1年前
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浙江移动数据中台的建设和应用实践
浙江移动数据中台的建设和应用实践。(1)为什么做数据的挑战特别巨大?(2)数据中台从来不是一个新东西;(3)运营商建设数据中台的时代背景;(4)数据中台需要企业战略的支持…
star2017
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1年前
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元数据管理框架如何制定,方法都在这!
元数据管理计划实施数量将持续增长到2021年以后。根据DATAVERSITY®数据管理趋势报告,有84%的业务受访者已经实施了元数据管理计划或已经开始制定计划。一家公司在元数据管理方面的成功取决于实施前是否依托于一个有用的元数据管理框架。
star2017
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1年前
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什么是数据治理,企业为什么需要数据治理?
数据治理是流程、角色、政策、标准和指标的集合,可确保有效和高效地使用信息,使企业能够实现其目标。它建立了流程和职责,以确保整个企业或企业中使用的数据质量和安全性。数据治理定义了谁可以对什么数据、在什么情况下、使用什么方法采取什么行动。
star2017
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1年前
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全方位解读|了解数据治理、挑战及数据治理工具
早在 2000 年代初,企业就将数据视为公司的战略资产,以指导战略决策,促进实验学习和改进,并提供更好的业务成果。数据安全已成为企业的重中之重。这导致了对监管数据治理的需求。
star2017
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1年前
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浅谈网易大数据平台下的数据质量
本文将对网易有数大数据平台的子产品,数据质量中心的现状及规划方向进行简要介绍。
star2017
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1年前
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推荐算法概览
为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要,而可用的算法很多,想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。
star2017
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1年前
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