数据质量决定了数据是否具有科学性,是否可以代表用户,是否给出准确的研究结论。因此我们要考虑对在线问卷的数据进行质量控制的具体的方法,保证问卷数据的质量。

我把大数据的概念总结为四个字：大、全、细、时。

这篇文章包含了我目前为止找到的最好的教程内容。这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。

最近一个时期和很多的人进行了交流，收获了不少，也思考了不少，如今我们都能得到数据，如今我们也都能按照所谓的定义和框架分析问题，只是我觉得有时候不必要一定要一直站在框架内去分析一些问题，进步和前进的力量来自于质疑，并进行革新和再创造。 留存率这个数据指标不记得从何时起变得那么重要，重要到研发上把它作为游戏好坏的一个标准，运营商（平台）作为了一个准入的钥匙，是否…

越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。下面我们就结合一些公司的实例来介绍利用简单的数据分析解决商务…

大数据不只是数据技术人员的事情，人人都有意识的去用数据更加重要。人人都懂得运用数据影响“行动”，大数据应用才能真正繁荣!

我的公司是否需要独立的数据团队? 我该何时、怎么样建设自己的数据团队?

数据科学公司在招聘时越来越看重个人作品集，原因在于作品集是衡量实际能力最好的方式之一。好消息是，你完全掌控着自己的作品集。如果付出一些努力，你就可以打造出令用人单位印象深刻的高质量作品集。

大数据拆散一对异地恋情侣，你忍心吗？

公开自己的弱点可能会感觉有点奇怪。写这篇文章的确会让我感觉不舒服，但是我写出来是因为它最终会帮助我成为一个更好的数据科学家。而且，我发现很多人，包括雇主们，会对你坦诚自己的弱点并探讨如何解决它们留下深刻印象。

究竟是数据在说谎，还是逻辑在说谎？让我们一起来看看以下几个案例。

*棒球记者Tyler Kepner的笔记本，写满了美国职业棒球大联盟每一个先发投手的统计数据 导语 数字充斥着竞技体育的方方面面，例如一场比赛的输赢、助攻数和进球数、距离和时间等。我们似乎并不关心除此之外的其他数据。但在过去几十年里，运动分析正在逐步兴起，并经常被相关职业人士和技术狂热分子应用于高级体育联赛里，进行“智慧赌博”。说直白些，就是用过去的历史数据…

在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。

当我们的增长遇到了瓶颈期，如何从数据中发现要去做什么，怎么做？

Citi Bike是纽约市在2013年5月27日启动的一项自行车共享计划，由“花旗银行”(Citi Bank)赞助并取名为“花旗单车”(Citi Bike)。在曼哈顿，布鲁克林，皇后区和泽西市有8,000辆自行车和500个车站。为纽约的居民和游客提供一种方便快捷，并且省钱的出行方式。

如何成为一名卓越的数据科学家？

如何成为一名卓越的数据科学家？

通过人工智能和ML，你的企业将受益，因为它在运营上变得更加高效，并消除了那些似乎让你慢下来的日常任务。

大数据研究正在由前几年的新鲜技术变得越来越普及和商业化。同时，由于研究的向前推进，以数据为基础的人工智能、机器学习和物联网等其他各个领域也将会取得越来越大的成果。

麻省理工学院的一个研究小组正在努力让初学者更容易接触到人工智能，同时也帮助专家在这一领域取得进展。