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大数据时代:大数据如何在传统行业中应用: 2016-01-07; 大数据时代:大数据如何在传统行业中应用随着互联网技术与计算机技术的日益成熟，大数据管理成为了各个行业与企业人员所关注的问题。对于业内人士来说，如何对大数据进行统计，研究，如何将大数据应用在人们的 ...

建平台解决企业大数据分析需求: 2016-01-07; 建平台解决企业大数据分析需求还记得双十一期间那篇热传网文么——《大数据之下，电商会把假货卖给谁？》，让大数据再一次成为人们眼中的热词。实际上，大数据和我们的工作生活密切相关。在重庆邮电大学，就 ...

逻辑回归（Logistic Regression）: 2016-01-06; 逻辑回归（Logistic Regression）这节学习的是逻辑回归（Logistic Regression），也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤： 1）对于一个问题，我们用数 ...

做好数据分析制定聪明决策: 2016-01-06; 做好数据分析制定聪明决策数据分析可以找出到底哪一半投资是浪费掉的，让您可以最大化顶线（即增加营收）或最小化底线（即降低成本），从而优化您的投入产出比。数据分析可以帮助制定聪明的决策——它是把数 ...

零售行业常见数据分析简介: 2016-01-06; 零售行业常见数据分析简介零售行业常见数据分析简介　　1、财务分析　　1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险 ...

数据分析师是怎样的一种人生？: 2016-01-06; 数据分析师是怎样的一种人生？直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。 ...

游戏数据分析中的几个误区别看指标看事实: 2016-01-06; 游戏数据分析中的几个误区别看指标看事实在游戏行业中，越来越多的关于数据分析的内容和观点也井喷式提出，“数据驱动下的精细化运营”，“玩家群体的定量研究”，“移动游戏数据分析体系”等等概念的提出， ...

数据比对和分析手游行业裁员的真相是什么: 2016-01-06; 数据比对和分析手游行业裁员的真相是什么从去年起，业内有富有经验的人开始警示说，手游行业的中小开发商的“冬天”有可能正在到来。在这样的背景下，“裁员”这两个字在行业里听起来就有点声音刺耳。而放眼 ...

正确使用手游数据分析的7个方法: 2016-01-06; 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 ...

O2O与大数据引关注互联网+商业地产如何寻求变革？: 2016-01-06; O2O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 ...

大数据入侵隐私到底有多可怕: 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 ...

P2P、O2O、大数据、互联网思维的真相: 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 ...

做数据分析必须学R语言的4个理由: 2016-01-05; 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 ...

数据分析系列篇：数据指标体系建立: 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 ...

100小时成为数据分析师: 2016-01-05; 100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 ...

数据可视化真正可以遵循的制图技巧: 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 ...

大数据观念：决策当摒弃经验与直觉: 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， ...

大数据猿们，是时候想想这几个问题了: 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：　 ...

构建机器学习系统的20个经验教训: 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 ...

发现假数据科学家的20个问题: 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 ...

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