摘要：本文作者叶玎玎，GrowingIO 的联合创始人，他也是连续创业者，是企业协作工具风车的联合创始人，十多年的工程开发经历和多年的项目管理经验，现在负责核心工程开发和技术实施。本文是他对于互联网创业公司数据采集和分析的一些思索和心得。 过去的六七年我一直在企业服务领域创业，使用过不少分析工具：GA、Mixpanel、Heap 等等，功能很强大，但是总感觉…

网络犯罪以及其他恶意行为的不断增加正促使企业部署更多的安全控制、收集越来越多的相关数据。结果，大数据分析方面的进展被用于以更宽和更深的分析为目的的安全监控中，以保护昂贵的企业资源。大数据安全分析技术融合了大数据的可扩展性，并将其与Advanced Analytic和安全事件管理系统（ security event and incident managemen…

大数据技术如火如荼，在大数据挖掘及分析平台技术中，作为海量数据操作及高客户端并发解决方案的 NoSQL 技术特别是 Hbase 首当其冲，在众多项目中得到广泛的应用，但对于 Hbase 表设计模式/IO 考虑/性能调优等实战经验性资料较为匮乏。 本文介绍了 Hbase 的数据模型原理，分析了 Hbase 表扫描/查询操作的时间复杂度，并通过一个游戏公司客户实…

文章摘要：今天，我们来讲讲另一件可能会贯穿你的运营生涯始终的事情——数据在运营工作中的运用。或者，也可以说是如何用数据来指导你的运营工作。 编者注：本文为【三节课】发起人黄有璨的连载，作者先后任数家互联网公司合伙人和 COO，旨在通过这个连载分享自己关于运营的全部经验和思考。【三节课】是首家互联网产品主题学习社区，免费提供最系统的产品 + 运营课程学习，定期…

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？

仔细分析后，我们发现，“大数据时代”区别于之前的“小数据时代”的核心本质特征主要有两个。

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，…

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…

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？）。 “…

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，…

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…

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…

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。 …

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…

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。

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。

AI将帮助人类，营造更高级的认知。

AI，能不能自己给这些老照片 修复、上色?

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。

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。