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毒鸡汤
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教你正确解读苹果竞价广告的数据报告投放少踩坑
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。
star2017
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1年前
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想要做好数据科学,先做好这7步
《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…
star2017
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1年前
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基于CFTC持仓报告的机器学习模型
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…
star2017
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1年前
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人工智能会是最棒的女朋友吗?
爱上人工智能,不止出现在电影《Her》里。
star2017
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1年前
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进击的国漫:平台和内容将成突围关键
“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。
star2017
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1年前
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2016全球大数据战略版图剖析(1):架构篇(上)
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。
star2017
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1年前
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机器学习的实现依赖于数据
大数据、分析、物联网、云技术……最近的几年里,没有这些术语你就无法参与到关于科技的讨论和对话中。它们已经成了科技中主要的参与者,影响着商务的方方面面。变化似乎正在以极快的速度发生着,并且没有减速的迹象。 如今,科技中唯一不变的就是变化本身了。不断的变化需要不断的创新,因此就需要引入更多的新技术。进入科技话题的新技术之一是机器学习。加特纳指出机器学习是2016…
star2017
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1年前
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李开复万字长文科普人工智能:AI是什么将带我们去哪儿?
在清华大学“清华学堂计算机科学实验班”题为《人工智能的黄金时代》的演讲中,创新工场董事长兼CEO李开复对“人工智能”进行了深入浅出的讲解分析。
star2017
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1年前
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广告投放潜规则:说说广告作弊这件事儿
无疑广告作弊给企业或广告主带来了损失,面对众多的作弊手段,那如何甄别、防范这些手段呢?
star2017
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1年前
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从头开始:用Python实现随机森林算法
拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态)。 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算…
star2017
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1年前
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达观数据告诉你机器如何理解语言——中文分词技术
分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
star2017
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1年前
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股价持续波动,电商会成为美图的“定心丸”吗?
近日发布的两款电商类产品显然是美图电商策略落地的标志,美图公司分别将这两款电商产品命名为“美铺”和“美图定制”。
star2017
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1年前
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新手必备:史上最全的苹果竞价广告ASM专有名词汇总
ASM小白该如何快速了解ASM?
star2017
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1年前
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产品数据分析的三个层次
在这样一个「数据驱动」的时代,很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台,并希望能够通过数据驱动产品的快速成长,但即便如此,大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡的情况,数据分析的「深度不够」也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进,并使之走向成功! 产品数据…
star2017
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1年前
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100小时成为数据分析师
没有数学基础,没有编程基础,没有项目经验,但有一颗想成为数据分析师的心,有没有办法 让我们抛掉“一定要努力”的鸡汤,扔掉“数据科学家必备”的书单,在本文中,我将给出一条方向明确,可操作的实现路径。 开篇前的定义: 本文中的”100小时成为数据分析师“,指在0基础(统计学基本不懂,代码基本不会,数据分析经验基本没有)的前提下,使用平均100个小时(随个人情况不…
star2017
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1年前
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数据分析系列篇:数据指标体系建立
摘要:数据指标是数据分析很重要的原材料,比如我作为一家电商公司,我的网站运营的如何?每天的流量是多少?新老卖家买家都是什么占比?产品类目销售情况是什么样子?这些都是作为一家电商公司每天都需要去监控和关注的。 一家企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分,可以根据设定的某个指标的异常变化,相应立即执行相应的方案,来保证企业的运营的正常进行。 本篇重点…
star2017
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1年前
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交互设计师如何培养数据分析的能力?
摘要:面对一大堆看似杂乱的数据,如何进行信息提取与数据加工,从中获取自己想要的信息,并应用这些信息,有理有据的进行需求的讨论、最终设计决策的推进,这是每一个交互设计师必修的课程。 在我看来,数据分析是很难的。利用你当下有限的数据资源(大多数数据往往掌握在产品经理、运营手上)去整理、分析并得出结果。 交互设计师如何培养数据分析的能力呢 首先,要有数据收集分析的…
star2017
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1年前
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如何处理数据中的缺失值
现实世界中的数据往往非常杂乱,未经处理的原始数据中某些属性数据缺失是经常出现的情况。另外,在做特征工程时经常会有些样本的某些特征无法求出。路漫漫其修远兮,数据还是要继续挖的,本文介绍几种处理数据中缺失值的主要方法。 一、常用方法 1. 删除 最简单的方法是删除,删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失,这个属性能提供的信息有限,可以选择放弃使用该维属…
star2017
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1年前
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10个必备的机器学习开源工具
机器学习是未来。但机器会灭绝人类吗?
star2017
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1年前
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如何通过数据分析来抢火车票?
摘要:2016年春运图定列车的火车票自2015年11月26日起开始发售,其中互联网、手机客户端、电话订票渠道的预售期为60天,车站窗口、代售点、自动售票机渠道的预售期为58天。 一年一度的春运又开始啦!!!想在网上抢到热门车次的春运车票,基本得靠“鹰的眼睛”和“豹的速度”。如何能求得一票呢,小编决定认真钻研,用自己多年的数据分析来实现自己的“抢票计划”。 ·…
star2017
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1年前
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