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真正的大数据应用体现在数据挖掘的深度: 2016-11-25; 真正的大数据应用体现在数据挖掘的深度我今天的题目叫做大数据与数据驱动的智慧，首先我大概分成四个部分，谈谈我对大数据的认识，我想讲四个部分，第一个谈谈对大数据的认识，第二个大数据给我们带来什么挑战 ...

数据挖掘如何就业: 2016-11-24; 数据挖掘如何就业 1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。其实所谓做算法大多数时 ...

大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管: 2016-11-24; 大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务；然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。为了解决这样的问题，“模型工 ...

关于数据挖掘就业方面的问题: 2016-11-24; 关于数据挖掘就业方面的问题最近在招聘这方面的工程师，我想通过回答题主的这些问题，来帮助一些新人选择方向和正确的入门。 1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？这个问题太笼统， ...

用Python进行机器学习小案例: 2016-11-24; 用Python进行机器学习小案例本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下：读入数据并清洗数据探索理解输入数据的特点分析如何为学习算法呈现数据选择正确的模型和学 ...

分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现: 2016-11-24; 分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现 CART模型，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据 ...

如何用R语言从网上读取多样格式数据: 2016-11-24; 如何用R语言从网上读取多样格式数据生活中，我们面临着各种各样的数据：比如你的成绩单，比如公司的财务报表，比如朋友圈的一些状态，比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的 ...

数据挖掘：层次性和时髦性: 2016-11-23; 数据挖掘：层次性和时髦性在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解 ...

数据挖掘与生活:算法分类和应用: 2016-11-23; 数据挖掘与生活:算法分类和应用相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。最近两件事挺有感觉的。看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内 ...

证券数据挖掘探索及实践: 2016-11-23; 证券数据挖掘探索及实践在券商企业多年来的运营中，积累了大量投资者真实的第一手买卖金融产品数据，近年互联网金融的发展，加速了各类运营数据的产生，也让数据真正成为了价值的核心，数据成为了数据资产。 ...

大数据分析与机器学习领域Python兵器谱: 2016-11-23; 大数据分析与机器学习领域Python兵器谱曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后，第 ...

数据挖掘实战：PCA算法: 2016-11-23; 数据挖掘实战：PCA算法为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如：一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每 ...

数据挖掘和数据仓库之间的区别: 2016-11-23; 数据挖掘和数据仓库之间的区别数据挖掘技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料，以创建有效的模型及规则，而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户，进而改进他们的行销、业务及客服的运作。数 ...

值得膜拜的三个数据分析案例: 2016-11-22; 值得膜拜的三个数据分析案例今天给大家分享三个数据分析的经典案例，主要是学习其中的思路，当故事看吧，不要拘泥于文中故事的真实性。每个故事我简单的做一个点评吧 1、数据分析大神高手在民间这天， ...

如何训练数据分析师的思维能力: 2016-11-22; 如何训练数据分析师的思维能力一提到数据分析师这个职业，想必思维是被提及最多的一个词。这可能跟数据分析需要动用脑子、思考多，沟通理性有很大关系，让大家感到的错觉。其实，每个工作都需要用头脑去 ...

数据模型多了，应该怎么管: 2016-11-22; 数据模型多了，应该怎么管随着近年来大数据挖掘概念的兴起，数据分析建模的思想已经深入人心，于是会建模、能建模的人也就越来越多。他们可能是资深大拿，分析建模、结果解读手到擒来全搞定，但也可能是专业 ...

黑客式增长：如何运用分析指标框架 – 驱动互联网产品和运营: 2016-11-22; 黑客式增长：如何运用分析指标框架 – 驱动互联网产品和运营近年来，数据收集的手段上从数量从深度从复杂度都有一种爆炸性地增长。大数据成为炙手可热的口头禅。数据堆积如山，如何从数据中筛选提炼信息， ...

短文本主题建模方法: 2016-11-22; 短文本主题建模方法 1. 引言许多数据分析应用都会涉及到从短文本中提取出潜在的主题，比如微博、短信、日志文件或者评论数据。一方面，提取出潜在的主题有助于下一步的分析，比如情感评分或者文本分类模型 ...

小谈关联规则的指标应用: 2016-11-22; 小谈关联规则的指标应用你对关联规则知道多少呢？本文从概念和基本指标说起，向你介绍一些指标应用的方法。关联规则是产品推荐中最常用的算法之一，简单地说，就是通过客户的历史购买信息，挖掘出客户在 ...

如何和数据分析师打交道: 2016-11-21; 如何和数据分析师打交道如果你是一名要和组织内的分析师打交道的管理者，要做出更多数据驱动的商业决策，如何提出好问题应该是你要优先考虑的事情。很多管理者对提问感到恐惧，生怕在跟数据相关的问题上露怯 ...

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