摘要：“过去不会重复自身，未来却会与它呼应。”- 马克·吐温 电商领域的数据科学 世界被来自四面八方的数据紧紧包围。每次购物点击鼠标，你的信息足迹(数据)都被收集并保存起来。商家会利用这些数据吸引你在未来购买更多商品。如果你想买一台新手机，手机类网站/app知道你查看过哪些商品，谷歌知道你搜索过哪些商品，GSMArena(热门的智能手机评论网站)知道你阅读了…

对于一个外行人或刚入门的人来说，建立一个数据平台就是搭一个Hadoop集群而已。但基于这个集群，想要把它很好的用起来会暴露很多的问题。那么针对这些问题就需要研发很多系统来应对，所以建立统一数据平台是非常重要的。

数据科学家知道把不同的理论和工具有机地结合在一起并最终形成特定的流程，进而依据这个流程完成数据分析工作。

如果我们不能相信制造自动驾驶汽车的人，我们还能相信他们创造出来的自动驾驶汽车吗？

大多数朋友只是听说过“数据驱动增长”这个名词，对其方法还缺乏系统的认识。

所有电商公司都拥有海量数据，这些数据正在改变公司与客户的交互方式。

本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。

【编者按】做网站数据分析的，GA工具的强大就不用多说了，在使用GA中经常会看到的就是跳出率和退出率。但GA上也没有很明确的告诉我们什么意思，作者和大家讨论讨论，分享一下在GA方面的知识。 退出率： 一般而言,一个网站可能有不同的链接导向到网站的不同网页里,这些不同的链接就是这个网站的不同入口。 当访客由这些不同的网站入口进入这网站时，这个动作就称为̶…

本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。

这篇文章，就用一张图，总结如何撰写研究报告。

今天就再来深入的谈一谈数据中台的本质。

数据分析师最怕什么？数据错误！。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。

随着大数据和人工智能的广泛应用，这些新兴技术的庞大影响力遍及全球经济，如今的投资者和企业家们迫切希望在2018年取得这些创新成果，正在开始确定将要定义这些技术创新的主要趋势。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析，对比分析，对比分析，质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看下细分分析。 1， 细分分析 单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻，是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进…

本文重点介绍了大数据平台系统的数据采集，数据存储，数据处理，以及数据展现的架构。

如果说“客户成功”是企业成功的外部基础，那么“员工成功”就是企业成功的内在基石。自2015年Airbnb任命“员工体验全球负责人”后，截至今天，领英上关于“员工体验”的职位已经多达368万。“员工旅程分析”，必将成为HR工作新常态中的重要技能。

这篇主要是针对一些从来没有接触过的sql小白，算是科普一下，具体想要更深入学习sql的。

本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。

虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club和Prosper上的历史借贷数据进行分析，但我相信，了解消费信贷行为、评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策，获得收益。 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量。在过去的50年里，消费开支也因此有所增加。根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月，消费…