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，这个动作就称为̶…

本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。

这篇文章，就用一张图，总结如何撰写研究报告。

今天就再来深入的谈一谈数据中台的本质。

数据分析师最怕什么？数据错误！。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。

随着大数据和人工智能的广泛应用，这些新兴技术的庞大影响力遍及全球经济，如今的投资者和企业家们迫切希望在2018年取得这些创新成果，正在开始确定将要定义这些技术创新的主要趋势。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。