流量明星和大IP只能作为噱头，如果没有口碑保证，那么高票房只能是昙花一现。不过对比往年贺岁档的影片质量来看，2018年各位导演也算是良心制作了，毕竟大过年还要到处路演宣传也是不容易啊！

你的企业对于数据的理解是否已经达到了一定的阶段，你是否能够驱动公司去建立一套适合自己企业的数据管理机制和流程，而这个是最难的，你得走出自己的路。

新手数据科学家最容易踩的5个坑，来看看你有没有中招

本文精选了包括人脸和图像识别、文本分析、自然语言处理、文本情感分析、语言翻译、机器学习和预测等多个领域共 58 个实用 API。

提起AI医疗，人们不外乎想起这些问题：AI医生们可以帮助人们预防疾病吗？可以判断我们的病情吗？甚至，AI们会在手术台上对我们进行“切割”吗？

摘要：本文来自创新工场创业公开课。用户增长始终是困扰 APP 开发者的一大难题，其中一个很重要的问题就是没有对你的应用进行分析。没有意识到为什么用户留存率偏低。从用户获取到收入这个步骤入手，对整个过程进行监控，用数据化的工具进行分析，是问题的良好解决途径之一。 诸葛 IO 创始人孔淼就会基于 AARRR 模型和一些具体案例，来为我们解析为什么要用数据去铺垫产…

我们有软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和数据即服务（DaaS），现在把它们全部揉杂在一起，再将所涉及的数据量大幅增加，就有了大数据即服务（BDaaS）。

有了这样的分析思路，无论做哪一块内容，都将快速的找到核心问题，进而再找到解决问题的方法。

本文将介绍 Uber 如何搭建一个基于 Kafka 的跨数据中心复制平台，除了有关 Kafka 在 Uber 的应用，还有 Uber 的 Kafka Pipeline，以及在哪些应用场景下会用到跨数据中心的复制等等。

数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不准确的推论。

“大数据杀熟”成为热点话题已经一段时间了，为大家科普原理和揭秘本质的文章也数不胜数。然而，相比起“大数据杀熟”背后的策略和原理，我想大家可能更关心的是——我该怎么做，才能避免被“大数据杀熟”。

本文介绍了深度学习框架和平台的概念和特征，基于微博深度学习平台深入探讨了深度学习平台的设计思考和技术架构。

摘要：“过去不会重复自身，未来却会与它呼应。”- 马克·吐温 电商领域的数据科学 世界被来自四面八方的数据紧紧包围。每次购物点击鼠标，你的信息足迹(数据)都被收集并保存起来。商家会利用这些数据吸引你在未来购买更多商品。如果你想买一台新手机，手机类网站/app知道你查看过哪些商品，谷歌知道你搜索过哪些商品，GSMArena(热门的智能手机评论网站)知道你阅读了…

对于一个外行人或刚入门的人来说，建立一个数据平台就是搭一个Hadoop集群而已。但基于这个集群，想要把它很好的用起来会暴露很多的问题。那么针对这些问题就需要研发很多系统来应对，所以建立统一数据平台是非常重要的。

数据科学家知道把不同的理论和工具有机地结合在一起并最终形成特定的流程，进而依据这个流程完成数据分析工作。

如果我们不能相信制造自动驾驶汽车的人，我们还能相信他们创造出来的自动驾驶汽车吗？

大多数朋友只是听说过“数据驱动增长”这个名词，对其方法还缺乏系统的认识。

所有电商公司都拥有海量数据，这些数据正在改变公司与客户的交互方式。

本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。

【编者按】做网站数据分析的，GA工具的强大就不用多说了，在使用GA中经常会看到的就是跳出率和退出率。但GA上也没有很明确的告诉我们什么意思，作者和大家讨论讨论，分享一下在GA方面的知识。 退出率： 一般而言,一个网站可能有不同的链接导向到网站的不同网页里,这些不同的链接就是这个网站的不同入口。 当访客由这些不同的网站入口进入这网站时，这个动作就称为̶…