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互联网人群画像和你所不知道的真相(二)
Mobile端用户和跨终端(跨屏)的唯一身份识别问题,同样是理想和现实并存的故事
star2017
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1年前
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互联网人群画像和你所不知道的真相(三)
人群画像的基础在于对个体的准确描述(profiling),如果个体描述不准确,人群画像也会有偏差。对每一个个体的描述,我们使用一种被称为“标签”的东西。
star2017
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1年前
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大数据:更多的数据还是更好的算法?
我知道很多人自始至终都认为数据是越多越好,Google甚至直言:更多的数据胜过更好的算法,而过去很多侦探剧中崇尚“信息越多,就越靠近真相”的刑侦金句也似乎佐证这一点。而事实上,我的观点是,数据只是基础,如何建构起有效的算法、模型比数据本身更重要,最起码对目前而言是这样的。持与我相近观点的大有人在,如《The Signal and the Noise》(信号与…
star2017
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1年前
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人格量化——个人金融画像探索
摘要:本文主要探讨将行为金融学相关理论应用于个人客户金融画像构建。 一 原始数据 目前业界的个人金融画像主要在金融机构内部数据结合外部数据基础构建。如对原始数据进行特征提取,得到如下客户特征: 图一 (来源[7]) 在实施过程中可以为个人金融画像中每个人打上几千个标签。再结合具体场景如股票购买概率预测模型[7]中特征要求,应用于具体场景模型中。 实践中我们一…
star2017
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1年前
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31个与大数据有关的非常不错的资源和文章(附全链接)
资源 1.用贝叶斯模型计算我的妻子是否怀孕 2.在基础R中使用插值法和平滑功能 3.数据兵工厂里的武器:R vs Spark【这个链接好像挂了~】 4.最好的大数据、数据科学、数据挖掘和机器学习播客视频大全 5.数据科学的线性模型导论 6.黑客读物:数据统计 7.Apache Spark-执行概要 8.随机vs非随机:如何叙述差异 9.面向时间数据可视化技术…
star2017
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1年前
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我们对人工智能的10大误解
很难知道该相信什么。但借助于计算科学家,神经科学家,和人工智能理论家的创举,我们可以逐渐了解关于人工智能更清晰的图景。下面是关于人工智能最常见的误解和虚传。 自从20年前深蓝(Deep Blue)在国际象棋中击败卡斯帕罗夫(Garry Kasparov),该事件就被人们誉为机器智能最权威的证明。谷歌的AlphaGo已经在围棋比赛中以四胜一负(译者注:原文是三…
star2017
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1年前
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大数据最终的形态:塑造我们
摘要:从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户「口味」的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。 对于大数据在商业上的用途,这句话说得很清楚。前半句是重点,了解用户的行为习惯和爱好,这就是大数据的核心价值。 1. 元数据(Metadata)的概念 简单说,元数据是对数据本身进行描述的数据,或者说,它不是对象…
star2017
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1年前
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买卖隐私——大数据不同的弊和利
导读: 面对提供相同互联网服务的两家供应商,一家在隐私保护上做得较好,但价格高,而另一家则习惯于侵犯个人隐私,但价格低,那么大多数消费者还是会选择后者。这项研究还发现,如果两家公司以同样的价格提供一款产品,更注重保护隐私的那家公司将胜出。 大数据带来了一大挑战,即价值可能并不明确,数据收集者的动机(更不用说其身份)可能被隐藏,个人的预期可能混乱不清。 大数据…
star2017
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1年前
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运营技能︱APP日、周、月留存的正确统计方法
留存用户和留存率通常能够反映不同时期 App 获得的用户流失情况,分析这个结果不仅能帮助 App 找到用户流失的具体原因,还能够通过这些数据来更深入的了解你的App,从而进行运营策略调整。
star2017
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1年前
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运营指南|如何判断一个关键词是否竞争激烈?
当我们用搜索引擎搜索资料时,选择关键词的关键性是毋庸置疑的。正确分析和处理关键词,是提高搜索结果满意度的必然前提。
star2017
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1年前
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史上最强攻略!手把手教你建「数据中台」!
DT时代真的来了!今天,我国整个行业的模式已经发生了变化,从互联网+、智能到智慧,再到大数据和人工智能等技术在各应用场景中的作用发挥等等,这一切的发生均为企业发展注入了全新的活力。
star2017
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1年前
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喝过COSTA,打过CS,却不知道它们成功的企管秘诀?
今天对于企业来说已经不是信息时代,而是敏捷时代。稀缺资源不再是信息,而是注意力!
star2017
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1年前
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刻意练习,如何成为一名取数大师
企业内有人通过取数升级成数据分析师、数据挖掘师,亦或投奔业务,而很多人则一直在取数,捣腾着那一分三亩的数据,很勤奋但没有进步,为什么?
star2017
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1年前
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共享学习:蚂蚁金服提出全新数据孤岛解决方案
互联网时代,一切基于数据。
star2017
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1年前
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数据科学家所需技能
数据科学家所需具体技能,你掌握了多少?
star2017
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1年前
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AI医疗图谱——浅述AI在医疗界的新发展
有人将大数据时代称为第四次工业革命。这场革命的发生可能没有任何公告,但负责跟踪、处理与阐释大数据的AI已经潜入了我们的生活,并且变更了我们的生活方式。想想我们的智慧车载系统,谷歌搜索,亚马逊的建议,苹果手机上的“Hi, Siri”,微软的小冰……虽然表现方式各不相同,但关键词就是三个:准!易!快!
star2017
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1年前
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分析指南:如何高效的运用网站分析工具?
网站运营离不开数据分析,有分析就需要借助工具来实现,你真的会用网站分析工具吗?
star2017
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1年前
1190
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介绍一种新的编程语言——Dragon
Dragon是一种创新和实用的通用语言。所支持的编程范例是命令式的、过程式的、面向对象的、使用嵌套结构的声明式的。
star2017
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1年前
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数据与广告系列九:有意思的本地化广告
关于本地化广告或者数据在线广告领域,你有没有什么想说的,有没有被地铁口英语培训的推销员追过半条街。
star2017
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1年前
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能不能进苹果做AI,就看这20道面试题了
本文为雷锋字幕组编译的面试专题,原标题 Apple AI Interview Questions — Acing the AI Interview ,作者Vimarsh Karbhari。
star2017
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1年前
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