有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。整理的过程，我也根据这个过程做了一个小分析，对公司宝贝进行一个十分简单的分析。如果在阅读文章后，有意见也非常欢迎向我提出。我会尽我所能，一一解答。另外, 如果有比较好的…

经常会有关于数据架构的讨论：数据部门应该独立还是下放到业务中心？最近经过一段时间的架构调整，加上之前经历的一些业务测试，现在把总结的关于数据应该集中还是下放的基本情况分享下。 我们的数据架构经历过从分散到业务中心到数据集中在数据中心但业务对接业务中心，最后是形成数据中心总体把控，数据人员直接下放到业务中心的转变。关于这三种模式，相信大家都有所了解，但到底哪种…

无论是对多数据源支持，还是高性能、易用性、可扩展性等方面， Presto都是大数据实时查询计算产品中的佼佼者。

来自SurveyMonkey的Shubhankar分享了一些关于机器学习职位面试的一般技巧。根据他和其他业内人士的说法，列出你过去做过的项目清单很重要。很多人都遇到过Netflix挑战和泰坦尼克号的项目，它们都是最常见的项目之一，但是你有没有做过一些不常见的事情呢 他建议做你感兴趣领域的项目。如果你对体育感兴趣，为什么不做一些分析、收集公开可用的数据仓库，然…

近年来，数据收集的手段上从数量从深度从复杂度都有一种爆炸性地增长。大数据成为炙手可热的口头禅。

在传统行业，一个技术工程师做了十几二十年，月薪一两万；而互联网行业，一个应届生可能都比这个高。谁服气？人才的价值，除了个人能力、勤奋程度外，还有很重要的一点是，行业和所处平台的加成。

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。

为什么很多公司开始建设数据中台？尽管数据中台的文章很多，但是一千人眼里有一千个数据中台，到底什么是数据中台？数据中台包含什么？

怎样判断一个人是否适合做数据分析？

现在的大多数网站分析工具在处理点击流数据时，往往用的是统计学中的基础数据处理和分析方法，比如抽样、汇总、趋势、对比、平均等基本数据统计分析方法，很少有工具会用一些数据挖掘的算法。今天介绍Adobe Analytics中借助统计学实现的一个异常检测功能。 听到异常检测，我们大概可以知道通常做数据异常检测使用的方法：基本方法就是做对比，通过把某个数据与设定好的条…

本文讲解了携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来说明我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做实时数据平台 首先先介绍一下背景，为什么我们要做这个数据平台其实了解携程的业务的话，就会知道携程的业务部门是非常多的，除了酒店和机票两大业务之外，有近2…

随着理论和技术的进步，我们将在未来看到许多混合模型。因此，数学建模和机器学习建模也应当是“合作关系”，而非“竞争关系”。

人类大脑的功能不仅在于发现各种事件的原因，还在于尽量简化这种原因。在进化过程的作用下，在并不存在模式的地方发现模式比在确实存在模式的地方无法发现模式有利得多。也就是说，发现模式(即使这种模式是错误的)具有生存价值——只要偶然做对一次。

移动互联网下半场，流量红利已然走到尽头。

大数据文摘出品 来源：Github 发布者：yuanxiaosc 上周，又一AI偏门应用DeepNude爆出，一键直接“脱掉”女性的衣服，火爆全球。 应用也很容易上手，只需要给它一张照片，即可借助神经网络技术，自动“脱掉”衣服。原理虽然理解门槛高，但是应用起来却毫不费力，因为对于使用者来说，无需任何技术知识，一键即可获取。 据发布者表示，研发团队是个很小的团…

五大数据治理误区,直接影响你的数据治理成果！

隐藏在Uber里的大数据与小盲点？

近日，谷歌地图的附加功能做到了！在之前应用的基础上引入了公交车的实时交通延误，预测了全球数百个城市的公交车延误情况，从亚特兰大到萨格勒布，从伊斯坦布尔到马尼拉等等， 这提高了六千多万人的通勤时间准确性。

WiderFunnel （一家致力于为企业提供A/B测试驱动网站优化方案的创新企业）提出的 LIFT 模型是一套十分厉害的优化武器，而 LIFT 模型的核心就是它的——六大优化法则。借助这套法则我们可以对网站或者 App 页面中存在的转化率低的问题对症下药，或者当你不知道转化率优化从哪里开始的时候，可以将这六个法则作为切入点进行优化，以此来提升营销人员和产品经理进行交流，说服和转化潜在客户的能力。

作为领导者，应该广纳谏言，还是应该坚持己见？ 这其实是一个没有标准答案的问题。