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数据分析师应该知道的九个问题
文/数据海洋 近年来,“大数据”似乎成为了一个越来越时髦的词,它已经不是只有互联网行业谈论的话题了,“大数据”已经开始被越来越多的普通百姓所熟知,大数据也已经渗透到了我们的生活中的。 数据分析这个职业也是目前很有前景的领域之一,越来越多人想投入其中,而在数据呈爆炸式增长的大数据时代,数据过剩,人才短缺。数据海洋 同学凭借多年的从业经验,总结了作为一名数据分析…
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网站数据分析工具之动态图表
在日常的数据分析中,例如使用Excel进行多维度分析的时候,我们会想到数据透视表,它可以任意拖拽想要的纬度,来生成具有洞察力的数据结果,但是在分析网站的时候,有没有一些功能是网站分析工具中自带的呢? 答案是有的,它甚至超越了数据透视表,它就是动态图表,动态图表可以把数据通过不同的维度展示出来,变得更形象,更具洞察力,方便发现一些机会和异常,现在就来谈下Goo…
star2017
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1年前
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教你用机器学习生成披头士的歌词
披头士是一个巨大的文化现象。他们永恒的音乐至今仍与人们产生共鸣,无论是年轻人还是老年人。就我个人而言,我是他们的超级粉丝。依我拙见,他们是很棒的摇滚乐队。他们的歌曲充满了有趣的歌词和深刻的思想。例如: 然而,披头士乐队之所以伟大,是因为他们多才多艺。他们的一些歌曲深沉而有思想,而另一些则有趣而轻松。毫无疑问,贯穿他们歌词的最大主题是爱。这里有这样一句词: 事…
star2017
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1年前
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数据运营方法论——由“点”到“面”的体系法
点、线、面、提“四位一体”方法论是一个层层递进的过程,是对运营业务场景分析从简单到复杂的过程,从局部到全局的过程,是利用数据运营的思维方法。
star2017
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1年前
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大数据工程师练成记之首重:知识体系一览
我们想要告诉大家的是成为大数据工程师需要掌握的知识体系,而作为初学者,你可以先从简单的入手,慢慢在学更深的知识,拿出高考的恒心和坚持来,肯定能行。
star2017
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1年前
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细数机器学习在金融领域的七大应用
机器学习是市场的新趋势,新油田,新黄金!从概念价值的角度来看,把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢,应用的现状又到了什么阶段呢?
star2017
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1年前
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如何用数据来做渠道效果的分析
日前和几个 BD 朋友聊天,听到说“现在很多渠道投放的效果犹如雾里看花,点击很多,激活很少,留存更是骨感……”想到自己对当下的统计后台还算了解,所以想从数据角度讲下渠道效果分析的几点经验。~ 几乎所有的运营人员都会接触到渠道推广。这些渠道推广可能是付费渠道,可能是免费渠道,无论是哪一种渠道推广,都是需要我们付出成本的。在与渠道打交道的过程中,有时候涉及到跟渠…
star2017
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1年前
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如何做市场调研、方法有哪些?
为什么要做市场调研?调研的目的是什么?
star2017
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1年前
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读这一篇,对于AI、机器学习、深度学习你都会有基本的认知
人们现在谈论的人工智能好像还在遥远的未来,但实际上,它已经在我们的生活中激增。从我们给孩子购买的最新玩具机器人宠物到执行预定手术的外科医生机器人,再到十分了解我们对音乐、电影、广告的偏好的推荐系统,我们实际上已经进入了人工智能,与它同在。 随着“人工智能”变得更加智能和普遍,我们内心会产生一种自然的恐惧。有人会担心在我们的社会中没有正确实施人工智能带来的反乌…
star2017
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1年前
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网站数据分析:流量异常变动的常见原因分析
网站流量异常变动的8种常见原因。
star2017
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1年前
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联通的大数据反欺诈,依赖互联网公司靠谱吗?
数据就好比原油,掌握自主的开采权是核心,否则,就是卖基础资源,有什么附加值?谈何大数据生态链,更别提掌控权了。
star2017
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1年前
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TensorFlow2.0中构建模型的两种风格,符号式和命令式
给你详细讲解TensorFlow2.0中两种不同构建模型风格的优缺点,以及什么时候用什么风格。
star2017
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1年前
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数据治理的概念、难点和最佳实践方法
政府、企业想要释放数据的强大力量,必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助政府和企业有效管理数据,以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响,进而帮助企业提高竞争力,为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据,让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。
star2017
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1年前
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如何做用户行为路径分析?
摘要:用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法 用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法,它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志,分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点,挖掘用户的访问或点击模式,进而实现一些特定的业务用途,如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画,App产品设计的优化与改…
star2017
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1年前
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电商运营数据指标体系介绍
电商运营数据指标体系介绍。
star2017
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1年前
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贝叶斯网络之父:当前的机器学习其实处于因果关系之梯的最低层级
当前的机器学习其实处于因果关系之梯的最低层级。
star2017
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1年前
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警惕废话指标(BullshitMetrics),关注唯一关键指标
每周10万新增用户、每月20亿访问量、300万总用户量等等,这些都是商业时代推崇的指标,但毫无疑问,这些指标严格意义上讲都是废话指标(Bullshit Metrics),因为它们对业务和增长提不出任何的指导意义。事实上,根本不用关心这些指标,我们只需要关注唯一关键指标。
star2017
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1年前
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Qunar用户画像构建策略及应用实践
用户画像作为大数据的根基,它完美的描述了一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速的分析用户行为、消费等重要信息,用户画像仓库同时也提供了足够的数据基础,让我们Qunar更好的为用户提供高价值的服务,满足用户智慧出行的需要。
star2017
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1年前
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TensorFlow、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析
从机器人到谷歌Siri,再到现在新推出的谷歌双工系统,人工智能似乎已经取得了相当大的进步,变得越来越人性化。
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五个点区分DMP与CDP,从定义、数据源、主要功能层面!
今天从定义、用户、主要功能等方面,跟大家聊一聊DMP与CDP之间的关键差异。
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