LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要，发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点，能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。

人们了解网络开发者的工作，但是“数据科学家”是做什么的呢？（我可不是唯一一个被这么问的人。）

这是一份七周的互联网数据分析能力养成提纲。

作为两大主流开源数据库，MySQL 和 Postgres 的 “战争” 从来没有停止过，虽然硝烟不似程序语言之间的斗争那么浓烈。

大量的数据如何为我们所用呢。大概包含以下几点：明确问题本质；了解产品业务；大量深入的产品实践。

在本文中，我们将概述SQL和NoSQL之间的区别，各种NoSQL技术之间的差异，然后探讨一下RDBMS是否真的过时了。

做网站分析优化，4个必须了解的高级网站分析工具。

本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值更高效、以及数据分析思维三部分展开聊。

“Why-What-How”在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，本文依例按此框架来拆分数据分析。很多小白可能还没有数据分析的思路，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。为了帮助大家更好地理解本文，先贴出一张思维导图： 一、WHY：为什么要做数据分析 个人的理解， 数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论，其中有两个重点词语：量化和业务。 量化…

数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。

对于实力较弱，产品、市场都还不够成熟的中小型民营企业，典型的是初创的互联网公司，数据分析到底有多重要?

本文将带大家解读中小微企业应该如何使用“数据分析”这个神器落地，赋能企业经营。

企业经营数据分析，是根据研究的目的和要求，运用科学的方法和手段，对企业统计数据进行定性和定量分析，揭示现象的本质和规律，为决策和管理提供咨询服务的过程。

微信红利期已经过了，很难再通过简单的发发帖子、做做营销活动来吸引用户眼球。 更何况，对于大部分企业和个人来说，并不具备先天的品牌优势，很难有能力做到像papi酱、咪蒙这样每篇推文10 万＋阅读量的成绩。

如何构建用户画像系统？

很多习惯是慢慢养成的，若不能对数据进行思考与讨论，那么多漂亮的数据都没有价值。

1. 引言 再过一个月就是春节，相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了。我们今天也打算讲一个相亲的故事。 讲机器学习为什么要讲相亲被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例…

王宝强离婚案件终于开庭了，但宝宝专门聘请的律师张起淮到底有多牛，为什么第一时间就锁定请他呢？

最常用的五种大数据分析方法，建议收藏！

毫无疑问，总是有机会开始对个人活动进行反馈收集和分析。