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商品分析的基本方法: 2016-06-05; 商品分析的基本方法 1、直接数据的分析对直接数据进行分析，在现阶段的零售也已经非常普通了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略，譬如销售周期分析，如何来分析周转天数，也就是说，周转天数高和 ...

自我否定是数据分析的第一步: 2016-06-05; 自我否定是数据分析的第一步我们接触数据分析无外乎都是从两种状态发展而来，一种是完全接受数据分析，另一种是完全否定数据分析，慢慢的接触多了最后总结出来，我们对于数据分析出来的结果第一步应该是一个自 ...

基于机器学习的高价值用户自动发现: 2016-06-05; 基于机器学习的高价值用户自动发现自2014年起，猎聘建立全球职业发展中心(Global Career Develop Center, 简称GCDC)，同时服务企业和求职者，作为两者互动的桥梁发挥着重要的作用。不同于其他互联网招聘企业， ...

sas如何读取csv和txt的文件: 2016-06-04; sas如何读取csv和txt的文件 sas读取txt，csv，搜索发现大家的问题都好高端，其实我的答案很简单，总结如下： 1、从外表文件，导入txt txt内容如下： DATA a; infile \'d:\\a.txt\'; in ...

SAS:数据分析的价值: 2016-06-04; SAS:数据分析的价值无论是物联网还是云计算，其最终的价值，恐怕都要体现在数据上，而数据真正的价值，在于其所表现出来的信息能够指导人类作出正确的判断：因此，数据分析才是IT技术最终能够影响人类社会的最 ...

你搞清楚竞品分析和产品分析的区别了么？: 2016-06-04; 你搞清楚竞品分析和产品分析的区别了么？当年刚刚入产品经理这一行的时候，第一节课学习的就是如何对产品进行分析。但是随着年龄的增长，时常感到自己对竞品分析与产品分析理解的浅薄，我一度无法分清两者的区 ...

如何修炼成一位优秀的数据产品经理？: 2016-06-04; 如何修炼成一位优秀的数据产品经理？近些年来，随着Growth Hack、精益化运营、数据化运营等概念渐入人心，数据产品这个名字被提及的次数越来越多。但究竟什么是数据产品？数据产品如何来解决商业问题？如何现 ...

数据分析新手入门教程: 2016-06-04; 数据分析新手入门教程一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1数据的客观性数据是量化事物的手段，投射到不同的人身上又会导致解读的结论偏差，因此我能需要“求证”地分析第三方网站提供的调研数据（ ...

借助用户反馈功能，如何进行用户数据分析？: 2016-06-04; 借助用户反馈功能，如何进行用户数据分析？对很多从事产品工作的同事来说，“以用户为中心”是工作的重点，同时也是难点。用户的心思难以捉摸，用户研究的工作也似乎高深莫测。不过，用户研究并不一定总要使用 ...

机器学习：用初等数学解读逻辑回归: 2016-06-03; 机器学习：用初等数学解读逻辑回归大数据文摘愿意为读者打造高质量【机器学习】，措施如下（1）群内定期组织分享（2）确保群内分享者和学习者数量适合，有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者， ...

12个关键词,告诉你到底什么是机器学习: 2016-06-03; 12个关键词,告诉你到底什么是机器学习随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士 ...

贝叶斯机器学习: 2016-06-03; 贝叶斯机器学习你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。贝叶斯和频率论者在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有 ...

核算大数据真实成本: 2016-06-02; 核算大数据真实成本大数据的“4V”理念volume、variety、velocity（容量、类型和速度）、value（在前三者基础上实现收集、存储、管理、分析而产生的数据价值）已经获得市场认可，正在赢得更多的商业价值。但问 ...

R语言-回归分析笔记: 2016-06-02; R语言-回归分析笔记使用若干自变量并建立公式,以预测目标变量目标变量是连续型的,则称其为回归分析 (1)一元线性回归分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型误差的平方和 ...

玩转大数据，你需要了解这8种项目类型！: 2016-06-02; 玩转大数据，你需要了解这8种项目类型！在过去的 12 个月里，笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧，其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边，看他们怎么在战壕里挖掘数据，再把所做的事情进行简化以上报 ...

BI建模原则和常见问题: 2016-06-02; BI建模原则和常见问题 BI建模的质量直接影响数据仓库项目的质量，所以在建模前，要对数据仓库的架构组成、大小以及模型功能有明确的定义。影响BI数据仓库建模的因素众多，往往会随着项目的具体情况不同 ...

机器学习实践中应避免的7种常见错误: 2016-06-02; 机器学习实践中应避免的7种常见错误在机器学习领域，每个给定的建模问题都存在几十种解法，本文作者认为，模型算法的假设并不一定适用于手头的数据；在追求模型最佳性能时，重要的是选择适合数据集（尤其是“ ...

数据分析：产品经理的数据能力: 2016-06-02; 数据分析：产品经理的数据能力继竞品分析之后，“数据能力”也是产品经理的重要基本能力之一。这里总结下产品经理使用数据的姿势和方法。写在开篇的声明 1)这里写的是产品经理(不是数据建模工程师)工作 ...

R语言绘制K线图: 2016-06-01; R语言绘制K线图 K线图是200多年前日本人发明的，后来传入了美国。K线图本来就是对当前数据的可视化显示而已，但是越来越多的人对K线图做出了痴迷的分析和解读，有众多追随者也根据K线图指导自己的具体行动，因 ...

大牛数据分析师养成日记: 2016-06-01; 大牛数据分析师养成日记在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y(目前在知名电商从事系统开 ...

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