摘要：一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据分析、数据挖掘、统计分析等方面的问题，有时候真的很难仔细回答。其实，每个人都有自己的学习路径，还有自己的知识结构和期望的职业生涯，要得到一个统一的答案是困难的！ 什…

在F2P手游市场中，贫富差距的现象从未如此巨大。全球每月平均有13185款新游戏进入iOS平台;22905款进入Android平台(来自Priori Data)，竞争非常激烈。很多人通过数据挖掘来分析他们的游戏，从而增强玩家的游戏体验并创造更多的盈利空间。但是究竟该怎么做呢 通过深度数据挖掘，我们可以看清玩家在游戏中的一举一动，并加以收集、整理、分析。比如在…

一年里红起来的歌曲也就那么几首，流行音乐的风尚总在变化，想要在高度商品化的流行音乐市场里赚到钱，依赖音乐人个人的天分已经很难，如果能借助QQ音乐、百度音乐这类拥有大量用户试听及其他行为数据的平台，分析出当下的流行元素，就可以创作出一些适合传播的音乐。 先来看这类音乐平台都有什么数据可以利用： 一、用户行为及评分 类型很多，学术上通常称为显式表达和隐式表达。包…

大数据思维原理是什么？笔者概括为10项原理。 一、数据核心原理 从“流程”核心转变为“数据”核心大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。例如：IBM将使用以数据为中…

摘要：大数据概念被热炒多年之后，我们是时候开始关注大数据与人工智能在具体领域中的应用问题。那么，目前大数据和人工智能领域还存在着哪些技术挑战如何找到大数据和人工智能的创业入口，利用数据挖掘和机器学习的能力创造出更大的商业价值 作为第四次工业革命的引领性领域，近年来的人工智能和大数据持续升温。最近的AlphaGo事件更是将人工智能的前沿技术呈现于大众面前。 大…

摘要：Yelp是美国最大点评网站，拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样，由系统生成的数据正在增强Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。 构建一个照片分类器 …

大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？

摘要：如何成为数据挖掘“高手”?先把最基础的概念操作学好，之后还要多参与实际项目，数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。

今天下半年计划把数据分析、数据挖掘、机器学习这些东西都撸一把，很可能以后就没有时间再来撸了。希望各位也能互相监督，看看今年过年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。还有个消息就是计划11月底会把《数据分析侠A的成长故事》截稿了，出版社已经联系了，而且提了很多宝贵的建议，这些我都接受了，到时候再扩充些内容，也欢迎大家多提提建议，不怕意见多。：D 好了，废话不多…

从定义到应用，数据挖掘的一次权威定义之旅 什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 先看一上概念： 数据挖掘(英语：Data mining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Dis…

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。 大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真…

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

大家好，我是明略数据的佘伟。今天非常荣幸能给大家分享明略数据在大数据挖掘方面做的一些事情。 企业中的数据挖掘我们先来看看在企业中数据挖掘都是怎么做的，以及有着哪些问题。 图中的左边是SPSS在1999年提出的《跨行业数据挖掘标准流程》，在图中定义了数据挖掘的6个步骤。虽然这个图已经提出有10几年了，但是在大数据环境下，这个流程依然适用。 1.理解商业问题。这…

简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、…

摘要：《大嘴巴漫谈数据挖掘》系统而全面地描述了数据挖掘的基本概念、常用算法等。《大嘴巴漫谈数据挖掘（第2季产品篇）》是《大嘴巴漫谈数据挖掘》的姊妹篇，在前作的基础上，它以产品为核心，按照产品发展的过程，依次详细分析产品策略研究期、产品概念评估期、产品研发期、产品测试期、产品导入期、产品发展期、产品成熟期、产品衰退期这8个产品发展的必经阶段所必须做的数据挖掘工…

外部调研结束后，接下来的内部数据分析则需由产品经理、行业专家和数据分析师共同配合完成。产品经理首先提出业务需求，并及时帮助数据分析师理解需求目标，然后数据分析师在充分掌握的基础上，将其转化为内部数据挖掘的分析目标，最后与行业专家确认所构建出的业务模型。同时，通过内部数据分析，产品经理还可以了解不同用户群体对产品的使用情况，以及从用户使用特征的角度来划分市场。…

摘要：如何建立电商平台的标签系统？ 期待该问题的优质回答，给所有需要设计标签系统的童鞋一个很好的指引，简要说明一下要做的事情： 1.电商系统的标签，可以支持前台分类的搜索（或者叫查询？） 2.电商系统的标签，可以支持某个关键词搜索出的产品的筛选 3.电商系统的标签，可以支持给商品、用户、供应商、产品、评价等多个维度大标签。 ▍陆志亚 上海商米科技 产品经理 …

自从听说阿里巴巴推出的芝麻信用评分可以帮助办理签证，小编就对这种评分产生了深厚的兴趣，何况它利用大数据分析的方法听上去也很酷，不知道你有没用过呢？今天，我们推送的文章就深度介绍了芝麻信用评分与经典的FICO评分之间的差异……

介绍 日常生活中，推荐工作都是怎样开展的呢推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐，你会怎样做呢首先，我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次，我们做的已经超出人类的能力范围了。因此，我们的目标就是建立智能软件，让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时，我们的潜意识里已经接触到了一…

最近，有一位网友在微博上说，推荐是不是个伪命题连续几天试用了据说很好的某头条，某资讯以及某快报，感觉逃脱不了看什么就是什么的套路。也有人说，这是Exploitation & Exploration出了问题，没有很好得Exploration导致的结果。那么，个性化推荐到底是不是伪命题呢为什么很多推荐系统过了一段时间以后就老是推荐类似的东西呢本篇文章就要…