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毒鸡汤
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大数据能拯救你的爱情生活吗?
美国最浪漫的城市是哪一个?人们在情人节最喜欢买哪一种礼物?在给出在线约会产业的规模后,你就会对利用大数据创建更好的匹配系统感到不足为奇了。真正价值百万美元的问题是:你能够利用所有这些数字和数据点帮助你自己吗?
star2017
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1年前
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掌握这四个数据分析方法,数据运营已经入门
近年来,互联网电商行业蓬勃发展,数据运营工具层出不穷,对运营这个岗位的要求也越来越高,很多面试者可能在面试的时候会面临这样的提问,“为什么销售量下滑了?”、“为什么转化率变低了?”,但是往往都给不出面试官满意的答案。
star2017
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1年前
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从商业视角理解数据:数据科学家的思维之路
文 | tvjoseph 翻译 | 胡杨&戴丹王婷 曹翔 陈少伟 在过去的几个月内,来自不同行业人不约而同问我能否提供一个端到端的视图,使他们了解成为一个数据科学家的思维过程。为这个问题寻找答案时,我想的不仅仅是提供一个端到端的视图过程,而是面对一个分析问题时我们应该更深入的了解他/她是怎么想的。 接下来我将分五个板块带领大家体验数据科学家的思维之路…
star2017
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1年前
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互联网征信的核心在于应用场景
初涉征信行业,对征信最初的印象还停留在几个关键词:靠谱、相信你、芝麻信用,很直白、很简单、甚至还有些”肤浅”
star2017
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1年前
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以饿了么为例,说说如何用数据分析思维驱动业务
这两天老板让我分析一个之前没听过的业务,在与运营的交谈过程中,逐渐理清了分析框架,在处理数据的过程中,又逐渐补充了之前没有想到的分析维度。
star2017
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1年前
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移动金融app运营应该关注的9个指标
文 | 黄嘉伟 引言 中国的移动金融互联网行业在近两年跨入了蓬勃的多元化道路。目前市场上移动金融领域的app多如牛毛,仅是从功能上划分,就产生了诸如支付、理财、手机银行、证券、消费金融等各大派系。 在当下国内移动互联网的环境下,互联网公司和大型国有机构自身的基因特性又更进一步加快了各垂直领域百花齐放的局面。 诚然微信,支付宝这两个场景之王几乎贯穿了生活的各方…
star2017
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1年前
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不耍流氓的金融大数据:激活40%休眠卡用户,记录你做的所有坏事
大数据不是为了锦上添花,而是为了雪中送炭。
star2017
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1年前
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零基础搭建运营数据分析知识体系
不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式。
star2017
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1年前
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从HadoopSummit2016看大数据行业与Hadoop的发展
目前在美国,无论行业是IT,金融相关(包括银行保险),电信,制造业,还是餐饮,百货零售都已经广泛的用上了Hadoop。
star2017
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1年前
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高薪OR刺激?为啥选择数据科学家
数据科学家是一个充满刺激和性感的职业,那么什么是数据科学家?它的刺激和性感表现在哪里?除了精神满足,它是否能够带给我们物质丰富?
star2017
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1年前
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如何让深度学习突破数据瓶颈?
Demiurge Technologies 是一家位于瑞士的人工智能创业公司,他们致力于研究生物神经元的计算原理,开发下一代深度学习,以解决小样本学习和与物理世界交互的难题。他们的深度学习系统将应用于第四级别自动驾驶和探索机器人等领域。
star2017
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1年前
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机器学习常见算法个人总结(面试用)
机器学习常见的算法面试题总结
star2017
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1年前
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用一个大家都懂的方式来聊聊YouTube基于深度神经网络的推荐系统
YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。最近Google的研究人员公布了他们投到今年ACM会议的一篇文章,详细介绍了他们最近利用深度神经网络实现YouTube推荐系统的技术细节。
star2017
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1年前
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从美国总统大选看大数据时代的数据新闻报道
数据新闻是在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式,它需要新的思维方式与多种能力的支撑。本文结合2012年美国总统大选报道,着重分析了英美各大主流媒体开展数据新闻报道的流程与特点。还探讨了社会化媒体对于数据新闻的推动作用,以及数据新闻的兴起与发展给新闻业者所带来的挑战。 在当前技术高速发展的信息化时代,信息(数据)规模的爆炸性增长是显著特征之一。从…
star2017
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1年前
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一篇文章讲清楚人工智能、机器学习和深度学习的区别
人工智能是最早出现的,也是最大、最外侧的同心圆;其次是机器学习,稍晚一点;最内侧,是深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动。
star2017
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1年前
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可视化图表表达的10个错误
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息,我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息,增加信息的印象。
star2017
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1年前
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机器学习常用35大算法盘点(附思维导图)
本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然,本文收录的算法并不完全,分类的方式也不唯一。不过,看完这篇文章后,下次再有算法提起,你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。
star2017
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1年前
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【数据产品研究】聚焦于用户行为分析的数据产品(一)
因为工作需要,我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品,其实加入收藏,也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番,顺手贴出来,大家一起研究。 1. Heap 是什么? 之前我研究了一个网站叫FullStroy(https://www.fullstory.com),主要是提供用户的行为录屏、回放以及记录用户的每步操作日志并可视化出来。Heap聚焦…
star2017
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1年前
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数据挖掘系列篇之会员分析
说到数据挖掘,就不得不说到会员分析。老生常谈的问题,包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化,从过去做产品,到现在做会员服务,从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。凡是接触到会员分析这块,都会谈到会员分级和忠诚度这些话题。至于为什么从零售到金融,从线下到线上都在谈这个,…
star2017
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1年前
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神秘13位编码:用机器学习预测机动车摇号
机动车摇号概率低于千分之一,一辈子都摇不到号的可能性接近一半。
star2017
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1年前
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