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挖掘数据价值,从用户分群开始
本文从用户分群的4个维度以及如何将用户分群应用于业务增长进行了详细介绍。
star2017
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1年前
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如何实现零售业的新时代?
如今,市场环境日趋复杂,零售行业态势整体走低,在大数据的影响下,机遇与挑战并存。本文阐述零售行业现状,并从便利店着手分析现有问题,提供数据层面的解决方案。
star2017
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1年前
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以电商为例:探讨订单转化率分析的流程问题
转化率是一个综合影响因素,需要公司各部门协作解决。
star2017
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1年前
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满满干货的大数据技术个人博客集合
数据科学领域的相关技术,近两年发展迅猛。有时仅凭个人的经验很难解决一些问题。互联网上遍布各类文章和资源,在学习时应该集万家之长,注重实践,并善于总结。同上面各博客的博主一样为知识的开源做一份贡献,让知识广为传播。
star2017
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1年前
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HR、财务升职必看!出差租房数据分析如何轻松为公司省下巨额差旅费
BDP手把手教你让老板对你刮目相看的“升职宝典”,学会该分析就能为公司省下巨额差旅费,成为BOSS眼前红人!
star2017
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1年前
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构建企业大数据体系的六个层级
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级,但并非是线性过程,每个层级之间或有基础关系,但并不是说一定要逐层构建。
star2017
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1年前
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Hadoop学习资源集合
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。
star2017
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1年前
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Uber的大数据之道:Spark已经是“必备神器了”
这一篇来自于Uber数据架构组,他们负责人Chandar说:Spark 已经是“必备神器了”。
star2017
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1年前
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微博6年Redis优化历程,用最少的机器支撑万亿级访问
微博是从 2010 年开始引入 Redis ,现在 Redis 已经广泛应用于微博的多个业务场景,如关系、计数、通知提醒等,目前 Redis 集群存储超过百亿记录,每天上万亿的读取访问。
star2017
博客
1年前
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5款主流NoSQL数据库全方位对比分析,到底哪家强?
HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB五款较主流的数据库产品分析对比
star2017
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1年前
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大数据从何而来?这里有你不得不知的7个数据源供应平台
我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”,数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢?
star2017
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1年前
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人工智能在深度学习领域的前世今生
文章详细介绍了:人工智能发展的七个重要阶段;深度学习在人工智能的发展;最后也提出作者对于深度学习挑战和未来发展的看法。 Dave Bowman: Hello, HAL do you read me, HAL 哈尔,你看到我了吗? HAL: Affirmative, Dave, I read you. 大卫,我看到你了 Dave Bowman: Open th…
star2017
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1年前
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Google的深度学习强在哪?谷歌首席科学家说了这些奇妙特性
摘要:2016年3月7日,谷歌首席科学家,MapReduce、BigTable等系统的创造者,Jeff Dean受邀韩国大学,演讲主题《大规模深度学习》,这里部分来自highscalability的文字和笔者Youtube上的听录。刚好演讲在AlphaGo和李世石比赛之前,观众也问了他的预测,他只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说;还有人问道他喜欢…
star2017
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1年前
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海纳百川有容乃大:SparkR与Docker的机器学习实战
题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介绍 大数据时代,我们常常面对海量数据而头疼。作为学统计出身的人,我们想折腾大数据但又不想学习Hadoop或者Java,我们更倾向于把精力放在建模和算法设计上,SparkR和Docker的完美结合,让R的计算直接从一架战斗机的当兵作战华丽转变为一个航空母舰战斗群!不仅仅简化了分布式计算的操作,还简化了安装部署的环节,我们只几乎…
star2017
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1年前
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人工智能革命探秘?上篇
Pieter Abbeel的机器人学习实验室 在美国加州大学伯克利分校,人工智能领域著名的Robot Learning Lab就坐落在校园北面一个建筑的第七层。作为一个“机器人幼儿园”,该实验室培育着Brett人形机器人以及工业机器人等。 作为一个典型的研究型实验室,其实验内容同样的杂乱无章:自行车就那么直接放在实验室内,实验室成员的位置也看起来有些混乱,白…
star2017
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1年前
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互联网运营数据分析的十大经典方法,朴实却能解决问题
做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。
star2017
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1年前
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人工智能革命探秘?下篇
Google无人车近况 对于很多人而言,体验无人驾驶仍然是一项充满挑战而又有趣的事情。Google近期就接受了一些人的申请,让它们尝试了一下。与普通车辆不同,经过改装的雷克萨斯SUV多了一些雷达和摄像头。它就是依靠这些传感器的输入,结合特定的人工智能算法实现了无人驾驶。 目前,Google的无人车体现了很好的安全性,但在驾驶方式上与人类明显不同。它会在设有停…
star2017
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1年前
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基于AARRR模型进行App体系化的数据分析
AARRR是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这几个单词缩写构成,分别对应一款生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。
star2017
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1年前
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使用机器学习方法给Quora的答案排序
每天数百万人使用Quora寻找问题的答案,做出更好的决策,寻找梦想的工作,更好的照顾自己的家庭,等等。在问题页面提供更好的阅读体验,对我们来说非常重要。做到这点很重要的一步就是,根据与问题的相关性以及答案的价值排序,这样最有用的答案总是排在前面。 在这篇blog文章里,我们将描述,在Quora我们是如何使用机器学习给答案排名的。 早期尝试和基准线 赞成和反对…
star2017
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1年前
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如何写好一份神秘顾客检测分析报告?
我们今天就来讨论一下如何写好一份神秘顾客检测分析报告。
star2017
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1年前
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