Google Research宣布，世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。

一个没有数据工程经验的人成了一家初创公司的第一位数据工程师，这是一项艰巨的挑战，但回报也是很可观的。

看了这些大尺度夜生活内幕，你可能就不会再想去东莞了

许多企业仍然被淹没在巨大的数据量以及文本数据源快速增长的洪流当中

一招洪荒之力,让你的图表逼格飞

什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系。

大数据在2016年面临的最大挑战是将重点从“怎样做”的技术驱动型转向关注“为什么”的商业驱动型。吸引并训练那些能用数据科学能力理解一个特定的业务的人才，并鼓励他们在企业中领头。

你是否对学习数据科学感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是，那你来对地方了。

在过去的 12 个月里，笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧，其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边，看他们怎么在战壕里挖掘数据，再把所做的事情进行简化以上报给管理层。

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

不是所有在这里提到的软件都会在你的工作中用到，但了解它们会让你拥有更多选择。

从数据分析的角度来看，如何客观评价原著和翻拍电影之间谁更好呢？

我们今天面临着诸多来自大数据和其他数据分析带来的困难，而数据科学正是对这些挑战的回应。

滴滴数据分析岗面试题。

早早起来，磨刀烧水，“做掉”了这个扰民的始作俑者，联想起大数据中的关联和课题组前三个月前发表的关于因果挖掘的论文（计算机学报2014.12，文后可下载），写了这篇博文，借此科普一下因果与关联，写得比较匆忙，不当之处请博友们指正。

我们所说的“ 数据分析” 可以说是有关“数据”类岗位的总称。即通过分析“数据”发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展等提供合理建议及 支持与指导业务发展。 然而，我所理解的数据分析师职责主要有以下几点： 第一、帮助企业理清、看清业务现状（即常见的搭建数据指标体系等）； 第三、针对某个事件做专题分析，分析可大可小，根据需求方（也有可能是数…

建模无疑是大数据里面最艺术的部分，也是最令大数据从业者痴迷、得意的领域，一个好的模型就是一篇作品，是一首诗，令人心旷神怡。

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大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。 1、资本层面关注点 对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们…

海关数据有部分做外贸的朋友已经接触过了，但是可能还有很多外贸朋友没有接触过，今天Jack就带大家认识了解下海关数据。