1.现在有大数据、精准挖掘、人工智能等这么多概念及技术，它们之间的关系以及企业大数据实施的路线图应该是怎样的？来自用户 SmartMining 的回答： 大数据、数据挖掘、人工智能三者的关系可以简单的理解为：大数据是原材料，数据挖掘是加工厂，而人工智能是数据产品尤其是基于数据挖掘技术建立的专家系统的设计理念。 通过使用数据挖掘技术对大数据进行价值提取、加工，…

在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型。

从整体架构到栏目设置，深入分析了喜马拉雅的音频内容，供大家学习参考。

摘要：谈到中国电竞产业，LOL和DOTA2是两个无法回避的词。 基本上，DOTA2的玩家往往被LOL玩家嘲讽为“信仰粉”，而DOTA2玩家对这个名词并不太抗拒甚至引以为豪。但如果你对一个LOL玩家打“小学生”三个字的话，基本上这就等于是最高侮辱。这两款都脱胎于魔兽争霸自定义地图模式，在各方面相同点远多于不同点的MOBA类游戏，在用户自我定位上居然出现了如此巨…

数据与数据间蕴藏着各式各样的联系，而这些关系之间更是隐藏着无限价值

摘要：本文以电信行业为例讲述如何做数据分析挖掘。 来源：豪研呓语

LIME & SHAP：这有两种解释自然语言处理模型的方法。

APP数据分析，分初创期、成长期、成熟期、衰退期每个阶段来聊聊。

摘要：下面通过4种对应的场景来帮助读者理解数据挖掘的4种任务。 （1）老板要求小白做一份市场分析——预测。 拿到市场分析的数据源后就要明确知道，分析市场最主要的价值就在于“先知”，即比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作后，不用迷茫，预测是它的价值所在。 （2）老板要求小白对店铺的日常数据进行监控——异常检测。 平时监控店铺的数据时，如果一切正常…

如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和数据分析师的角色有何不同，以及为什么希望聘用数据分析师。

一起了解数据分析经典模型之贝叶斯理论。

作为数据分析师，需要花费大部分时间来处理数据和分析数据。 通过与数据的紧密合作：收集数据、分析数据、汇总数据、解释数据等等内容，很快就会发现在沟通能力有所提升，尤其体现在术语和与其他数据分析师之间的交流上。简而言之，学习了分析学的语言，它可以使与其他分析师的交流变得非常直观和高效。 但是在企业中很可能会遇到某些特定的人，尤其是相关利益关联者，可能不太喜欢如此…

数据科学如何求职：投了6578份简历，喜提offer的我有6点建议，给备战春招的你。

数据运营指标解读，覆盖4个行业、多个业务场景！数据新人对业务有一个大概的了解，了解业务上关注的指标有哪些,对这些指标的了解也适用产品和运营新人。

好莱坞利用人工智能来决定拍摄哪部电影。

只有数据分析师才能看懂的十大吐槽。数据分析师也需要做程序，然而却没有神气身材。

”对于一个好的运营来说，数据分析是非常重要的，只有将数据分析做好了，你的运营之路才会更加的顺畅。

Facebook 开发出一种代码搜索工具，能够将自然语言处理（NLP）与信息检索（IR）技术直接应用于源代码文本。

摘要：以下为清华大学统计学研究中心邓柯分享的主题为“基于统计学模型的无指导中文文本分析”的演讲。 邓柯：今天下午非常荣幸参加这样的活动，也非常感谢活动的主办方，清华大学数据科学研究院的邀请。今天给大家分享一个我们最近做的工作。 刚才主持人介绍了我的教育背景。我本科和博士都是在北大念的，拿的统计学博士。北大毕业之后到哈佛大学统计系，做了几年博士后，做了一些研究…

数据科学家。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。