正确使用手游数据分析的7个方法 知识就是力量，这对于手游开发商们来说尤其重要。有数据和分析情况下做出的决定总会比毫无了解好的多。通过数据分析，你可以清晰的看到自己手游的表现，也可以知道如何增加游戏 ...
2016-01-06O2O与大数据引关注 互联网+商业地产如何寻求变革？ “O2O和大数据，是需要全行业共同面对、共同推进的。只有把全行业的链条打通，提升行业生态，才能真正实现商业地产O2O创新。”12月15日，北京万达（专题阅读 ...
2016-01-06大数据入侵隐私到底有多可怕 隐私，现代社会的一项基本价值，正在迅速退出大数据时代人们的生活。 没了隐私，如何生活？然而，日复一日，我们被告知：放弃一点隐私，完全值得。因为，换来的是领先国际的科学 ...
2016-01-06
P2P、O2O、大数据、互联网思维的真相 这两年，随着创业大潮的兴起，整个社会变得愈加浮躁，随后出现了一大批P2P、O2O、大数据、互联网思维等新兴词汇。光鲜亮丽的背后，是对投资者也是对自己的亵渎。然后我们 ...
2016-01-06
做数据分析必须学R语言的4个理由 R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R ...
2016-01-05
数据分析系列篇：数据指标体系建立 数据指标是数据分析很重要的原材料，比如我作为一家电商公司，我的网站运营的如何？每天的流量是多少？新老卖家买家都是什么占比？产品类目销售情况是什么样子？这些都是作 ...
2016-01-05100小时成为数据分析师 没有数学基础，没有编程基础，没有项目经验，但有一颗想成为数据分析师的心，有没有办法? 让我们抛掉“一定要努力”的鸡汤，扔掉“数据科学家必备”的书单，在本文中，我将给出一条方 ...
2016-01-05
数据可视化 真正可以遵循的制图技巧 可视化有许多“规则”。有的是实际的规则，有的则是帮助你做出选择的建议。如果是出于数据的要求，而且你也知道该怎么做，那么许多实际的规则也不必遵守。 但是，的确有 ...
2016-01-05大数据观念：决策当摒弃经验与直觉 据统计，人类历史上90%的数据，都在过去的两年中产生；今天，数据世界已经增至4.4亿万亿字节，如果将这些庞大的信息量存储在苹果iPad平板电脑中，叠加起来的iPad平板电脑， ...
2016-01-05
大数据猿们，是时候想想这几个问题了 其实这篇文章我很久前我就想写出来了，只是一直没有时间，直到昨天，一个人再次触动了我的神经。 事情过程是这样滴，昨天技术群里有人贴了张图，然后提问： ...
2016-01-05
构建机器学习系统的20个经验教训 数据科学家对优化算法和模型以进一步发掘数据价值的追求永无止境。在这个过程中他们不仅需要总结前人的经验教训，还需要有自己的理解与见地，虽然后者取决于人的灵动性，但是 ...
2016-01-05发现假数据科学家的20个问题 现在，数据科学家是21世纪最性感的职业，每个人都希望分一块蛋糕。 这表示会有一些装腔作势的数据人士。这些人称自己为数据科学家，但他们并不掌握对应的技能。 这个问题的 ...
2016-01-05
数据挖掘在电子商务的应用：如何选择商品关键词？ 对平台上的卖家来说，如何给宝贝取标题、选择关键词投放对于获取站内站外的搜索流量来说都至关重要，而对于独立B2C来说，在显示搜索结果时，除了根据商品关键 ...
2016-01-05
淘宝数据产品技术架构分析 淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值， ...
2016-01-05什么是物流大数据挖掘思路 什么是物流大数据挖掘思路,物流大数据，都是哪些数据? 物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部 ...
2016-01-04数据挖掘中最易栽10大大坑 按照总结，这10大易犯错误包括： 0、缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique） ...
2016-01-04从小数据到大数据分析应用 数据整理是数据分析过程中最重要的环节，在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代，数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程，其中数据清洗占据最重要的位置 ...
2016-01-04如何提高数据分析的效率 数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。面对海量数据时，提高数据分析的效率成为困扰分析师的难题。 一、明 ...
2016-01-04三大技术推动大数据分析平台的发展 在互联网技术横行的时代，数据即价值，数据即资源。大数据分析工具的职责就是规整数据，挖掘价值。因此，大数据分析平台的发展在一定程度上代表着大数据的发展。而在现阶段 ...
2016-01-04进行大数据分析 需选择合适技术 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级…… ...
2016-01-04数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境，以及技术的飞速发展，企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA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
