1、直方图 这个是用的比较多的一种图，可以直观的看出变化的趋势。 2、散点图 用于观察数值变量之间是否存在联系。在图中可以清晰看出数据的相关性。如果Y随着X的增大而增加，则为正相关，如果Y随着X的增大而减小则为负相关。 下图为男女的身高体重分布图：可以看出随着身高和体重呈正相关。 对于多个维度可以使用R语言进行相关性分析。 3、标签云 对于搜索及文字等的观察…

在数据生态的第一环中，最核心的问题就是基础数据的收集

那些在微信出现之前爆款即时通讯IM应用飞信、米聊和易信如今的现状

互联网时代，大数据概念受到强烈追捧，企业宣传、媒体炒作几度将其推至高点，很多非技术行业人士都在感叹大数据神奇的同时望而却步，只觉它晦涩难懂。其实，很多神奇的东西都只是需要时间让人们了解，而后会发现，它其实并不那么高高在上不可触及。下面就让《技术照妖镜》为你照一照大数据真面目，希望看完能对你理解大数据带来帮助。 作者: 崔月

摘要：有人问道，如何画地图，如何实现地图呈现数据可视化！现在数据可视化的一个重要领域就是地理信息系统GIS，当然这个领域一直有专业的软件公司，比如 mapinfo等，现在很多软件工具也提供了定制化的地图，但有时候也不能满足我们对特定地图的需求，这就需要我们手工去完成一些地图，之后去表现数据。 上面这张地图来自淘宝的数据报告，非常好的设计和呈现（注意：这张地图…

数据挖掘有很高的专业门槛；然而用研、产品、运营们也不一定就会被数据科学家们“碾压”了。这篇文章不是数据挖掘教程，而是让用研、产品、运营及其它相关岗位的同学了解： 数据挖掘的特点； 数据挖掘可以做哪些事情、有什么应用价值； 要发挥数据的价值，你们应该怎么与数据挖掘岗协作，你们不可替代的价值在哪里。 文章有点长，良心出品，实在没时间看完全文的同学可以有选择地看。…

我们将一个对象的一个属性扩展到多个对象的多个属性，就形成了矩阵。 上面就是一个矩阵的示例。 相异性矩阵： 相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性，表现形式是一个n×n维的矩阵。d(i,j)是对象i和j之间相异性的量化表示，通常为非负值，两个对象越相似或“接近”，其值越接近0，越不同，其值越大，且d(i,j)= d(j,i)，d(i,i)=0。 相异度矩阵是对…

从早期的数据迁移、数据上报体系的建立，再到数据多维分析BI体系的建立，再到后续的各种不同数据应用服务，诸如各种推荐服务、搜索服务、各种榜单数据的推送服务，整个数据生态已经逐渐丰满了。

大家对SUV的期待最主要“高”，大家都想做“高人”（为了高，胖点也没事）

大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤，这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系？答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？ 一 什么是贝叶斯公式18世纪英国业余数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes，1702～1761）提出…

五件武器 做数据的人，如果没做过报表，数据生涯是不完整的，但如果仅仅做报表，不经常思考进而革命，就会陷入骡子般的生活，每天转啊转，很辛苦，但很难获得认可，如果你是公司内一名报表开发人员，如果你已经干了很多年，你已经有点经验了，但你可能已经有点抱怨，每天被业人员的事务性工作持续打扰的时候，但如果你希望进一步证明自己，有颗奋发向前的心，那你应该停下来，看看我这篇…

越来越普遍的商业模式便是移动应用了。

贝叶斯公式在联邦党人文集作者公案和天蝎号核潜艇搜救中大显身手后（详见大数据背后的神秘公式（上）：贝叶斯公式），开始引起学术界的注意和重视，而其上世纪八十年代在自然语言处理领域的成功，向我们展示了一条全新的问题解决路径。计算能力的不断提高和大数据的出现使它的威力日益显现，一场轰轰烈烈的“贝叶斯革命”正在发生。 一 真正的突破自然语言处理就是让计算机代替人来翻译…

图表是件花衣裳，你得懂得怎么穿！ 初阶的饼图、环形图、折线图、柱形图、条形图等就不多说了，因为他们直观到无需解释。但需要提一下做这些图的时候的细节： （可跳过不看） 首先，告别excel默认的样式和配色，因为那样会使你的报告逼格很低。 在我平时工作中，许多伙伴会问“你这图表用什么软件做的？感觉好高级？”，我说“excel啊”，他们吃惊不已。如何达到这些效果？…

做苹果竞价广告投放，学会看懂数据报告很重要，快速看懂数据不仅能提高工作效率，而且能给后续的优化迭代提供正确指导，不断使投放结果趋于高效率、低成本。

《哈佛商业评论》曾宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家对它又不甚了解。 如何做好数据科学呢？ 微软高级数据科学家Brandon Rohrer概括了做数据科学的七大步骤，手把手教你做数据科学。 1. 获取更多的数据 数据科学的原材料是数字和名称的集合，测量、价格、日期、时间、产品、标题、行动等，数据科学无所…

来源：The Journal of Financial Data Science Summer 2021 作者：Oleksandr Proskurin 标题：Does the CFTC Report Have Predictive Power: Machine Learning Approach 核心观点 基于CFTC的COT持仓报告构建特征，应用随机森林模…

爱上人工智能，不止出现在电影《Her》里。

“世界潮流浩浩荡荡，顺之则昌，逆之则亡。”孙中山先生的这句名言，在漫画行业的变迁中似乎也得到了印证。

为了更好的使大家了解行业现状，我们整理出了2016大数据版图英文对应公司的中文介绍，以飨读者。