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智能商业:数据时代的新商业范式
以互联网、云计算、大数据为代表的这场技术革命正引领人类社会加速进入农业时代、工业时代之后的一个新的发展阶段——数据时代。
star2017
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1年前
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你的大数据项目使用的工具正确吗?
摘要:工具/产品/解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查,来分析数据科学家在用哪些类型的工具,并提供了调查的匿名原始数据。 通过主成分析(PCA)法进行降维分析 对所有的工具同时进行关系分析,常规来说,PCA通过对大样本数据统计性质(eg, 协方差)的分析,试图用主要特征来解释关系。 分析结果: 当前分析的目标:通过…
star2017
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1年前
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学界|数据科学家喜闻乐见的12种机器学习算法
摘要:「Think Big Data」发布的信息图展示了 12 种实现不同应用目的的最重要的算法。 算法已经成为我们日常生活的一个重要组成部分,它们几乎出现在商业的任何领域。调查公司 Gartner 称这种现象为「算法化商业」,算法化商业正在改变我们经营和管理公司(应有的)的方式。现在,你可以在「算法市场」上买到这些适用于各个商业领域的多种算法。算法市场为开…
star2017
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1年前
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做好数据挖掘模型的9条经验总结
数据挖掘过程以现在的形式存在是因为技术的发展——机器学习算法的普及以及综合其它技术集成这些算法的平台的发展,使得商业用户易于接受。
star2017
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1年前
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产品经理如何提高数据挖掘和分析能力?
问题补充:文科出身,程序自学,但是没接触过函数、spss,对定量数据分析还停留在excel算加减乘除和看analytics报表的水平上,请问如何学习和提高“通过数据分析挖掘用户需求、改进及优化产品”的能力,推荐书籍亦可。
star2017
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1年前
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机器学习商业应用入门及七个实例
你可能听说过谷歌和Facebook这样的公司如何利用机器学习来开车、识别语音和分类图片。你可能会想,这很酷。但这和你的工作有什么关系呢?好吧,来看看这些公司如何使用机器学习吧。 一家支付处理公司在几十亿次交易中,实时检测到了欺诈行为,每月减少损失达100万美元。 一家汽车保险公司用详细的地理空间数据,预测保险索赔的损失,让他们能够对极端天气对生意的影响进行建…
star2017
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1年前
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数据图表化的两个关键点
一般来说,大家都不太愿意直接看数据,更希望通过图表来进行呈现。今天,我们讨论图表化数据的问题。
star2017
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1年前
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Webtrekk用户分析利器——URM
长久以来,我们做网站分析都是基于Visit的分析,无论是指标定义还是分析场景,默认的都是在一个访问区间内。大多数情况下这种分析是没有问题的,因此我们可以解决单个场景的分析,但只针对访问的分析会出现“只见树木不见森林”的问题,原因是访问定义的是一次用户行为,而我们无法获得用户所有访问的完整性认知。 今天,我们来介绍下Webtrekk另辟蹊径基于真实用户和匿名用…
star2017
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1年前
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R语言数据可视化01:基本概述(基于ggplot2)
本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解。
star2017
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1年前
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漫谈商业智能BI
BI,Business intelligence,中文大都称为“商业智能”,我所理解的BI,是服务于产品或企业管理者,以决策支持为目的,对现有数据进行有效整合,并形成可视化报表作为决策依据的完整解决方案。 解读如下: 受众及目标 面向的是管理者,管理者的最主要工作是决策,决策有两个方面,一是对明确目标的做与不做,二是借助一定工具(BI就是这么一个工具)和方法…
star2017
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1年前
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手游运营数据分析指标百科全说
本文所有数据指标的定义均按照国际规范重新梳理,并对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整,使之更适合移动游戏这一新领域。
star2017
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1年前
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神经网络从被人忽悠到忽悠人(一)
很难想象有什么事物会像廉价、强大、无处不在的人工智能那样拥有“改变一切”的力量。《必然》
star2017
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1年前
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一文了解数据挖掘知识体系及实践流程
今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”,让您能够抛开概念了解本质!
star2017
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1年前
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数据分析师到底干什么?
在互联网发展如此迅猛的现在,大数据成为分析网友需求的参考依据,因此越来越多的互联网公司开始需要这样一位数据分析师!因为数据分析,可以成为接下来网站甚至公司发展的参考方向,毕竟这些数据是可以说话的。如今懂得数据分析的职员,那都是各大公司争相“抢夺”的对象!
star2017
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1年前
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艺术家如何使用机器学习来进行创作?
摘要:艺术家如何使用机器学习来进行创作纽约大学《用于艺术的机器学习》课程讲师Gene Kogan在本文中探讨了这个话题。 今年春季,我将在纽约大学的交互式电信项目(ITP)中教授一门课程——用于艺术的机器学习。因为在科学研究领域之外,大多数人并不了解这一科目,所以我想在这篇文章中对本课程进行一些解释说明,并借此简单勾勒我的计划。 在创意领域,已经有很多老师开…
star2017
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1年前
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数据可视化的秘密
研究数据的方法有很多,比如利用统计方法,计算数据的平均值和标准差;再比如使用模型,拟合数据。数据通常是大量的,人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量,将数据中的信息客观的展示出来,并最终整理成简单的,人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而,将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据…
star2017
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1年前
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老板问的指标都记不住,还想做百万年薪数据分析师?
作为一个数据分析师,你有没有经常遇到过这种情况,老板开会常常问你,今天的UV、PV、注册转化率、购买率…….是多少? 一般情况下,普通数据分析师会说,“老板等一下,我看下报表。”但是优秀的数据分析师回答一定是,“老板,昨天我们的转化率是80%,今天是70%,我们分析认为原因是昨天我们新上线了一个新流程,我们应该优化这一步的产品设计。”…
star2017
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1年前
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R语言数据可视化02:数据塑形技术
本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考《R语言核心手册》。
star2017
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1年前
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商业智能可以分为哪几个层次?
经过几年的积累,大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作,最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process,在线事务处理),指的就是系统运行了一段时间以后,必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但…
star2017
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1年前
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数字营销用户画像,与犯罪画像有哪些异曲同工之处?
摘要:现在有很多人对数字营销领域的“用户画像”报以怀疑的态度,可是你们为什么又那么喜欢看《犯罪现场》、《犯罪心理》等电视了,你们一定不知道这些电影里用到的一种手法,叫“犯罪心理画像”,其实和数字营销领域的“用户画像”,异曲同工。不信看下面吧! 正文 提到用户画像,好多人都听说过这个词,最初大家对它的普遍印象大概就是: 收集用户信息把对你有用的信息归纳整理成,…
star2017
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1年前
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