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数据分析师应该进什么样的公司?: 2016-05-23; 数据分析师应该进什么样的公司? 数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。它们分别是：第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场 ...

数据分析师的几点体验: 2016-05-23; 数据分析师的几点体验如果你做了5年左右的数据分析师，相信你对这篇文章应该很有感触。如果你是新人，不妨作为入门时间的指引方向。 1.数据是有立场的，立场决定解读数据对于业务来讲，是KPI的衡量 ...

利用数据分析进行人力资源管理的优化: 2016-05-22; 利用数据分析进行人力资源管理的优化大家经常说：无工具不管理、无数据难决策。所以企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。当前，移动互联网、社交应用 ...

从数据分析的角度说说老玩家流失的四大因素: 2016-05-22; 从数据分析的角度说说老玩家流失的四大因素能够通过游戏前期的大浪淘沙，坚持到游戏后期的玩家，无论是否付费，想必都是忠实玩家，忠实玩家是才是一款游戏最根本的变现可能，存在着无限巨大的价值，当你的忠实 ...

分析三种数据中心热逻辑策略: 2016-05-22; 分析三种数据中心热逻辑策略数据中心热逻辑策略是什么？他有几种实现的方式？本文就将是对三种数据中心热逻辑策略目标进行详细的分析与介绍。数据中心热逻辑策略：在IT基础设施降低能源消耗通过已知的 ...

数据的四个特征: 2016-05-22; 数据的四个特征最近的确有些忙，博客也荒芜了许久。很多博友问起我，怎么不见更新了？我心怀歉意。说实话，很久不写东东，我心里也感觉空空的。还是要继续写下去，承蒙大家关注，我没有理由懈怠。今天我们 ...

如何真正学习数据科学？: 2016-05-22; 如何真正学习数据科学？学习数据科学的第一步通常都是问问自己：我要怎样学习数据科学？这个问题的回复是我们要上一系列的课程和阅读一些书籍，并且我们需要先从线性代数或统计学开始学习。一年前，在学习过程中 ...

分析四类数据仓库建模方法: 2016-05-22; 分析四类数据仓库建模方法数据库及数据仓库建模方法主要分为以下四类。第一类是关系数据库的三范式建模通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。第二类是Inmon提倡的三范式数 ...

大数据时代如何收集、分析数据: 2016-05-21; 大数据时代如何收集、分析数据在数据收集和分析这一正在繁荣发展的行业中，Factual创始人、此外还对其他30多家创业公司进行投资的吉拉德-艾尔贝兹(Gilad Elbaz)可能是最具影响力的投资者。在7岁大时，艾 ...

9个最适合实时数据分析的应用领域: 2016-05-21; 9个最适合实时数据分析的应用领域可能很多朋友还没有接触过大数据分析方案，也有人认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着 ...

三个要点解构数据分析的思维模式: 2016-05-21; 三个要点解构数据分析的思维模式数据分析（Data Analysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直 ...

数据分析应该要避免的六个错误: 2016-05-21; 数据分析应该要避免的六个错误数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西： 1、要有数据，而且的确需要足够多的数据。是正常的数据积累。 2、分 ...

数据分析师做竞品分析的正确姿势: 2016-05-21; 数据分析师做竞品分析的正确姿势市面上介绍怎么做竞品分析的文章多是以产品经理的视角进行，那么以数据分析师的视角做竞品分析该如何呢？以市场经理的视角做竞品分析又该如何呢？不同的身份视角，对应的是分析 ...

数据分析师：告诉你大数据的四大价值所在: 2016-05-20; 数据分析师：告诉你大数据的四大价值所在从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（ ...

说说什么是数据分析方法论？: 2016-05-20; 说说什么是数据分析方法论？在数据集成类的项目中，最难的过程就是数据分析了，数据分析过程位于数据集成类项目整个过程(前期准备调研—–数据分析—–接口实现)的第二步，它为第三步接口实现提供了充分的准 ...

数据分析的影响因素之分析算法: 2016-05-20; 数据分析的影响因素之分析算法整个数据分析的流程就是基于基础数据，通过不同的算法或数学模型来实现业务价值的过程。当我们拥有了数据基础后，下一步要做的就是选择合适的算法来挖掘隐藏在数据中的信息价值。 ...

大数据时代小数据分析: 2016-05-20; 大数据时代小数据分析大数据挖掘需要精通数据库、计算机编程和深厚的统计学基础，有的甚至要涉及运筹学范畴，是一门复合型的应用科学。大数据的案例现在着实是一抓一大把，比如国外典型的”啤酒与尿布”的案例 ...

说说什么是探索式数据分析、验证性数据分析: 2016-05-20; 说说什么是探索式数据分析、验证性数据分析在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。美国约 ...

数据分析师与统计学: 2016-05-20; 数据分析师与统计学 1.数据分析师有三条腿，数据处理，统计分析，业务理解。既然你是从业人员，那么你一定听过一句话，“数据挖掘有80%的时间花在了数据准备上”，当然，这80%的时间反而是最不能体现工作价 ...

工具 | 用Python做自然语言处理必知的八个工具: 2016-05-20; Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。那么使用Python进行自然语言处理，要是 ...

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