传统行业如何“玩”大数据？

2016-05-13

传统行业如何“玩”大数据？ 企业的数据分析能力金字塔：传统行业如何“玩”大数据？ 写在前面 我写这篇文章的初衷源于两个故事： 故事一：一位在互联网行业做数据库架构多年的同事一起吃饭，问起我现 ...

十问大数据安全分析（大数据安全的小船怎样才能不翻？）

2016-05-13

十问大数据安全分析（大数据安全的小船怎样才能不翻？） 人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。 ...

数据科学家人才危机现象，是FOMO还是Silver？

2016-05-12

数据科学家人才危机现象，是FOMO还是Silver？ 数据科学家的人才短缺和薪水高涨已经达到了顶板，未来还会持续下去吗？ 在过去几年中，高级分析（#大数据#分析）空间一直经历着严重的FOMO(害怕错过)。(译者住 ...

“互联网+工业”下的大数据应用场景分析

2016-05-12

“互联网+工业”下的大数据应用场景分析 工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业#大数据#是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业 ...

大数据建模实操案例分析：商业建模需要做到三点

2016-05-11

大数据建模实操案例分析：商业建模需要做到三点 在大数据的时代，企业和消费者的接触点变得越来越多，企业要实现它的业务需求，首先要从接触点上采集消费者的数据，然后去进行分析和挖掘，以满足不同业务部门的 ...

史上最全的大数据入门手册！

2016-05-10

一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能 ...

对“在线学习行为”可能应用方向的分析建模及挖掘

2016-05-10

对“在线学习行为”可能应用方向的分析建模及挖掘 在日趋精密数字技术条件下，学习模式已通过互联网、社会化媒体实现数字化。海量的学习信息以数据的形式蕴含着学习者的隐性行为特征。文章从数据挖掘与领 ...

大数据的四大盈利模式，和不得不面对的行业问题

2016-05-10

大数据的四大盈利模式，和不得不面对的行业问题 任何事情都有两面性，一如大数据有巨大的价值，同时行业也有这样那样的问题，对于前行未知的道路，风险越大也就意味着收益越大。相比较P2P、O2O这样行业， ...

为什么会产生大数据？大数据如何惠及大众？

2016-05-10

为什么会产生大数据？大数据如何惠及大众？ “大数据的群众基础不好”，换句话说，普通大众用户接受大数据这个概念和事实是需要很大的成本的，我们不要和他们讲大数据有多高大上，也不要为了显得自己牛X用大量 ...

职场 | 互联网公司真的是「看重能力，不看重学历」吗？

2016-05-09

图为 Facebook 创始人马克·扎克伯格 2011 年在哈佛大学和记者交流。众所周知，扎克伯格曾经在 05 年辍学，但根据 Burning Glass Technologies 的最新调查数据显示，硅谷的雇主们更倾向于雇佣一个有本科甚至 ...

一篇对大数据深度思考的文章，让你认识并读懂大数据(二)

2016-05-09

一篇对大数据深度思考的文章，让你认识并读懂大数据(二) 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期 ...

一篇对大数据深度思考的文章，让你认识并读懂大数据(一)

2016-05-09

一篇对大数据深度思考的文章，让你认识并读懂大数据(一) 在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一 ...

大数据不等于好数据

2016-05-08

大数据不等于好数据 大数据不一定等同于好数据，且越来越多的专家也坚信这一点，大数据并不会自动产生好的分析结果。如果数据不完整、断章取义或者被破坏，可能会导致企业产生错误的决策，从而削弱企业的竞争力 ...

解密Airbnb的数据科学部门如何使用R语言

2016-05-08

解密Airbnb的数据科学部门如何使用R语言 我之所以在aribnb希望成为一名数据科学家是因为这里可以有一个非常多元化的团队来一起解决重要的现实问题。我们不仅仅在性别上多样化，而且在教育背景和工作经历也是霄 ...

大数据入门的四个必备常识

2016-05-08

大数据入门的四个必备常识 一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能 ...

2016年大数据的8个预测

2016-05-07

2016年大数据的8个预测 近期我一直在盯着自己的水晶球以预测大数据在明年将走向何方。正如所有的预测一样，我们必须要多加小心，因为并不是所有的预测都能变成真的。当然，一些真正改变游戏规则的创新往往并不 ...

定位目标找用户，分类筛选决策树

2016-05-07

定位目标找用户，分类筛选决策树 营销测试方法通过广告宣传引导用户开通或试用产品，并分析其中响应的用户特点。与营销测试有所不同，存量用户建模的反馈数据不需要经过市场测试，而是根据存量用户是否使用该产品 ...

为什么说大数据是建设未来智慧城市的核心？

2016-05-07

为什么说大数据是建设未来智慧城市的核心？ “大数据、云计算、移动互联网、物联网等新技术，不仅仅在整个智慧城市构建中会产生很大的作用，在智慧政府构建中也会发挥大作用。”中国行政体制改革研究会副会长、 ...

到底该使用哪一种大数据编程语言：R、Python、Scala和Java

2016-05-06

到底该使用哪一种大数据编程语言：R、Python、Scala和Java 说到处理大规模数据，R、Python、Scala和Java基本上都能满足你的要求。 你有一个大数据项目，你知道问题领域（problem domain），也知道使用什么基 ...

R语言数据挖掘实战案例：电商评论情感分析

2016-05-06

R语言数据挖掘实战案例：电商评论情感分析 随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进 ...