基于威尔逊区间法的排序方法

数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。 数据科学、机器学习、大数据分析、认知计算…我们都已被讨论这些主题的文章、技能需求信息图以及各种观点所淹没。有一件事是肯定的：你不可能一夜之间变成一名数据科学家。这注定是一段充满挑战的旅程。但要想成为数据科学家，该怎么开头呢？从哪里着手呢…

大数据每天都在发展，并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它，但他们知道它的真正含义吗？

国产人工智能芯片的发展，一如早年间国产通用处理器和操作系统的发展，过份地追求完全独立、自主可控的怪圈，势必会如众多国产芯片一样逐渐退出历史舞台。

Growth Hacker （增长黑客）是一种复合型人才，他是工程师、数据分析师和市场营销专家的聚合体。

风险，一个永恒的话题，特别在汽车保险行业，“互联网+”下汽车共享经济深度影响着企业的风险运营模式，如何将驾驶行为人的多个维度数据进行结合，有效应用到个性化的保险产品中，从而实现风险与保费定价的匹配，让车企、保险公司、车主多方都获益呢？

随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、…

想象现在你被一个公司任命为他们的首席数据官（CDO），那么，你将要面临的主要职责可能会是什么呢？

从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 …

每一种增长能力的背后，都由若干种互联网工具所支撑，所以今天我们将和大家详细介绍成为一名 Growth Hacker（增长黑客）必须掌握的N种工具。

商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？

导读：本文分为三部分，第一部分是第1节，即说明“对数据库测试的根本误解”；第二部分从第2节至倒数第4节，详述“数据库测试测什么”的问题；第三部分是最后3节，引出“数据库测试怎么测”的问题，提出自动部署、自动化测试、持续集成的思路及工具。另，副标题是俺自行添上去的，以明示本文意图。 对数据库测试的根本误解 有许多关于测试驱动开发（Test-Driven Dev…

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…

这不仅是大数据初学者的很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查缺补漏的作用。

Judea Pearl帮助AI在概率计算上取得了巨大进步，但是仍然叹息道：AI在因果关系计算上无能为力。

对于大多数广告主来说，广告投放的目的无非就是吸引更多的用户，最终实现营销转化。

本文主要内容是以驾驶行为习惯风险预测模型为例，深度解读一个数据驱动的自动化机器学习系统应该具备的基本功能：模型自我学习的能力。

本文讨论了不同的选择，并推荐了每种选择的适用场合。

什么是用户画像 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩…

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。