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如何校验用户画像的准确性?
用户画像是数据运营的基础,也是做深度挖掘的一个不可或缺的模块。只有先打好画像基础,确保画像质量,后续的深挖行为才有突破的可能。
star2017
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1年前
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那些隐藏在用户行为背后的转化真相
摘要:我们每天都会遇到各种转化率的问题,如电商行业关注的购买转化率、网站的注册转化率等等,其中很多运营者都会遇到转化率低的问题。那么如何解析背后的原因,下一步又该做什么呢?面对这些问题,我们又该如何去思考。 大家平时会从很多渠道获得很多看似“完美”的解决方案,那些方案看似很美,是不是真的有用呢?很多时候,问题和答案是不可复制的;一个方案在这里适用,但是在别的…
star2017
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1年前
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10款值得收藏的网站数据实时分析工具
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录,对于网站优化、市场研究来说,是个非常实用的工具。 每一个网站开发者和所有者,想知道他的网站的完整的状态和访问信息,目前互联网中有很多分析工具,本文选取了10款最好的分析工具,可以为你提供实时访问数据。 1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具,几周前,Google An…
star2017
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1年前
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浅谈数据分析框架标准建设
互联网是数字构成的世界,我们可以通过数据分析来解密互联网产品的各个关键。我们一般通过KIA分析和综合分析发现创新点和问题,并重新建立运营框架,以数据为驱动进行产品(包括营运方式)的升级换代。 KIA数据包括: Click Density Analysis 点击密度分析 Visitor Primary Purpose 访客首要目的 Task Completio…
star2017
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1年前
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用不到50行的Python代码构建最小的区块链
随着比特币的不断发展,它的底层技术区块链也逐步走进公众视野,引起大众注意。本文用不到50行的Python代码构建最小的数据区块链,简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理。
star2017
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1年前
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数据科学极简史(一)
数据科学家如何变得性感的故事,大致也就是作为成熟学科的统计学如何与新兴学科计算机科学发生关系的故事。“数据科学”这个术语的出现较晚近,用来指代一个需要解读大量数据的职业。但解读数据这件事的历史很长,它已经被科学家、统计学家、图书馆员、计算机科学家以及其他人士讨论多年。下文的时间线追溯“数据科学”一词的演化,以及它的应用、对它进行定义的尝试和一些相关的术语。 …
star2017
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1年前
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如何撰写一份数据分析报告?
先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告,有以下一些要点: 首先,要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明…
star2017
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1年前
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小蚊子:说说什么数据分析
随着经济的快速增长,各个行业公司的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长。大部分公司管理者意识到数据所能够带来的具体潜力与价值,数据分析技术也被人们所广泛使用。与此同时,数据分析人员供不应求,据麦肯锡咨询公司一份报告显示,到2018年,仅在美国,数据分析人才缺口约150万。 然而目前数据分析行业并没有统一规范标准,数据分析从业人员素质参差不齐,大部分大…
star2017
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1年前
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最全技术图谱!一文掌握人工智能各大分支技术
有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑
star2017
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1年前
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用ApacheSpark和TensorFlow进行深度学习
神经网络在过去几年中取得了惊人的进步,现在已成为图像识别和自动翻译领域最先进的技术。
star2017
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1年前
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使用Python+OpenCV来实现脸部和眼睛的检测
本篇文章使用Python和OpenCV中的Haar特征分类器对人脸及眼睛进行检测和追踪。在开始之前,有几件准备工作要完成。
star2017
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1年前
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一篇文章读懂Hadoop:风雨十年,未来何去何从
摘要:我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王。感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天、今天和明天,憧憬下一个十年。 本文分为技术篇、产业篇、应用篇、展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(…
star2017
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1年前
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应用数据挖掘进行客户关系管理
客户关系管理的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收人、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道、以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。
star2017
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1年前
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数据库工程师面试常见问题及解答
数据库工程师面试常见问题及解答。
star2017
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1年前
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金融服务领域的大数据:即时分析
金融服务公司必须完全数字化,才能从大数据中获得宝贵的见解。
star2017
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1年前
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用户画像三个层次的认知与实践
个人对用户画像的理解是三个层次,可以说是三个步骤吧,从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述,再到抽象应用
star2017
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1年前
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一位算法师工程师的Spark机器学习笔记:构建一个简单的推荐系统
摘要:本文是一位算法师工程师的Spark机器学习笔记,教你构建一个简单的推荐系统。 推荐引擎应用场景: 用户有海量选择:随着场景内item越来越多,用户越来越难以选择到合适的产品 个性化场景:在选择产品时,会借鉴那些与推荐用户相似地群体,利用群体智慧对用户进行推荐”千人千面” 在本篇博客中,会涉及到以下几个部分: 介绍不同类型的推荐引擎 使用用户偏好模型来构…
star2017
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1年前
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数据分析报告思路——如何写一篇有洞见的数据分析报告
应用SCQA架构就是要让读者或听众将其他思想抛开,专注于你要表达的主题,从而让任何人读你的文章或听你的演说,都会同看一场扣人心弦的好莱坞大片一样感兴趣。
star2017
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1年前
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大嘴巴漫谈数据挖掘:用户体验不可缺,定性研究建指标
通常,用户使用产品前,鉴于对产品的认知和了解以及过往其他类似产品的使用经验,会对产品体验有所期望。当用户使用产品后,体验高于期望时,满意度会较高,反之则会较低。 简单地说,用户体验就是用户使用某个产品或者服务过程中的主观感受。良好的用户体验能够有效提升产品运营的质量,有利于维持用户黏性,提高用户忠诚度。 产品成熟阶段,用户体验评测主要用来评价、监测当前指定产…
star2017
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1年前
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达观数据分析平台架构和Hive实践
Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后。 近十年来,随着Hadoo…
star2017
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1年前
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