机器学习和统计模型的差异 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别 ...
2016-04-28一篇文章带你认识“高大上”的图数据挖掘 互联网发展至今,数据规模越来越大,数据结构越来越复杂,而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构,那么都知道图是放在最后一个结构,当你学习了图,那么应该感 ...
2016-04-28数据分析师:避免低质量数据的5个方法 数据科学家的最怕的是低质量的数据。因为哪怕你发明出世界上最聪明的算法,这些算法碰到低质量数据便毫无用处。正如我们常说的,“垃圾数据入,垃圾数据出”。 我最近 ...
2016-04-28数据分析师常见的十道面试题目及解答 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注 意到IP是32位的,最多有个2^32 ...
2016-04-28Airbnb 数据基础设施与其背后的哲学 在 Airbnb 我们提倡数据文化并使用数据作为关键输入去决策。跟踪指标,通过实验验证假设,建立机器学习模型和深入挖掘商业洞察是我们快速聪明前进的关键。经 ...
2016-04-28MySQL连接到 R Excel 或SPSS 数据文件数量多,格式种类多,会给管理这些数据文件带来难度。 1.通过专门的文件夹来保存 建立一个专门保存数据的文件夹,然后再建立不同的子目录来分门别类的保存文件,这是 ...
2016-04-277个数据分析的习惯助你高效的工作 1.相比花哨算法,更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚,那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析,别误会,你还是需要分析,但 ...
2016-04-27K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均 ...
2016-04-27最适合实时数据分析的9大应用领域 如今整个商业世界都面临着新的难题,即如何处理来自各客户接触点、交易以及互动对象的大量数据。但与此同时,我们也看到了解决问题的曙光——实时数据流技术,其能够存储大量 ...
2016-04-27机器学习在电商文本挖掘中的应用浅析 电商平台中有海量的非结构化文本数据,如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性,也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度 ...
2016-04-27数据分析师:为什么说大数据与客户分析之间有所差异 大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于,其基于海量历史数据和实时动态数据,发现数据与结果之间的规律,并假设此规律会延续,捕捉到变量之后进行预 ...
2016-04-27数据分析师告诉你:大数据时代如何识别虚假数据 好的决策应该是“数据驱动”的,但是如果数据有效性不好,就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作,根据我的经 ...
2016-04-27如何使用队列数据分析来留住你的用户 在数据分析的世界中,队列分析因为看似非常复杂而总是被人忽视。这一次让我们来看一看队列分析究竟能为我们提供什么?以及怎样进行这种分析。 在种种数据分析工具中 ...
2016-04-26你的分析为何让你失望 许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法,并雇用数据分析家,但却感到很受挫。无可否认,他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的想法和争 ...
2016-04-26如何利用数据分析做好NBO 正如其他企业战略一样,企业在最开始应该反映它们想用推荐来实现什么,以及如何最好地实现这些目标。推荐战略设计应该包括诸如这些这样的话题: ● 你想让推荐怎样影响你的客户关系 ...
2016-04-26为建立数据分析优势利用专有数据 人们普遍认为专有信息能为企业提供竞争优势,但如果不在业务过程中进行数据分析和应用,那么专有信息也很难发挥作用。没有哪种组织的资产能像数据这样为人们提供深刻的见解,并 ...
2016-04-26数据分析系列篇:如何写好一个专题的分析报告 如果说你只是盲目的写代码、做开发、做产品,而忽视它本身的商业价值的话,那很多事情都变得没有了意义。前段时间写了几个数据分析系列篇,其实都没有好好列下,究 ...
2016-04-26传统的ROI数据分析 决定对一数据分析项目投资多少并在之后评估投资的成功可能性是个复杂的过程。通常的复杂性是由项目的复杂性、投资和实现收益之间的时间差以确定实际成本和价值的难度决定的。然而,无论如何 ...
2016-04-26一位数据挖掘成功人士给数据挖掘在读研究生的建议 关于数据挖掘方面的研究,我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现,它并不是一门崭新的科学,而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等 ...
2016-04-25电商在运用数据分析时需要哪些 对于现在的电商来说,数据分析师成为现在电商必不可少的。信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数 ...
2016-04-25CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
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