文/宿痕 随着互联网时代的发展，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用…

大数据，无论是从产业上，还是从技术上来看，都是目前的发展热点。在中国，政府控制着80%的数据，剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有，中小企业如何构建自己的大数据系统？其他企业如何建设自己的大数据系统？

技术的世界日新月异，一不小心就会跟潮流脱节。而CTO们不但要监督系统的维护与开发，还要管理员工——时间永远不够用。So，技术高管应该优先考虑哪些关键技能？十个来自福布斯科技理事会的高管，给出了他们的建议。

MySQL进行Replace操作时造成数据丢失。

本文第一部分介绍产品数据分析中最基础的两个分析模型；第二部分结合案例来谈谈这些模型在实战中要注意的关键点。

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。 大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真…

摘要：从BAT了解数据化运营体系 过去的运营体系弊端： 过去运营的方式存在几个比较严重的问题：1)运营模式比较单一，很难适应互联网快速变化的节奏，不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十一、828、双12、黑色星期五等;2)摸不清自己的用户，不清楚自己产品的老用户是谁、什么习惯，也没有针对的运营来拉动新用户，导致最后很难挽留住用户。比如我做移动电台，我…

在Databricks的Spark峰会上，支持结构化处理和SQL 2003的Spark2.0 呈现在众人面前，此外，R-to-Spark接口也在该峰会上崭露头角。 近日在旧金山举行的Spark峰会上，Spark发起人Databricks 展示了这款通用分析引擎Spark的2.0版本，并介绍了该版本的详细更新细节。包括IBM、Microsoft在内的一众公司都…

AI、区块链、IOT、VR等新技术在不断更迭出新，会对互联网产品经理这一岗位提出什么样的挑战？

知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用户社区创建，回答，编辑和组织。

从定义到应用，数据挖掘的一次权威定义之旅 什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 先看一上概念： 数据挖掘(英语：Data mining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Dis…

摘要：有位知乎题主提出了这样一个问题：“贫穷无法改变吗” 有位知乎题主提出了这样一个问题：“贫穷无法改变吗” 题主的问题阐释很长，大意是自己从小在一个落后的小城镇长大，考入大学之后感觉自己的见识和眼界不如同学，很自卑，从而变得自负，不仅自己不努力，还看不起努力学习成绩好的同学。后来读了本校的研究生，毕业之后就到北京找工作，但在与同事的相处中依然感觉自卑，无法…

无人机送货技术是京东物流近期的一项重点工作，但无人机只是京东探索智慧物流体系的一部分工作。日前，京东集团运营研发部总监、京东物流系统（内部代号“青龙”）研发负责人李鹏涛向CSDN记者介绍了京东物流系统目前的研发进展和未来的技术路线。 李鹏涛表示，京东智慧物流包括两个方面，一是基于大数据预测分析技术实现智能化的调度、决策，二是采用一些更加自动化、智能化的设备提…

Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到生产的过渡变得更容易。

说到滴滴的派单算法，大家可能感觉到既神秘又好奇，从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单最后到平台派单，大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化

今天下半年计划把数据分析、数据挖掘、机器学习这些东西都撸一把，很可能以后就没有时间再来撸了。希望各位也能互相监督，看看今年过年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。还有个消息就是计划11月底会把《数据分析侠A的成长故事》截稿了，出版社已经联系了，而且提了很多宝贵的建议，这些我都接受了，到时候再扩充些内容，也欢迎大家多提提建议，不怕意见多。：D 好了，废话不多…

摘要：如何成为数据挖掘“高手”?先把最基础的概念操作学好，之后还要多参与实际项目，数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。

大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？

摘要：在数据分析中，有超过90%数据都是来自于非结构化数据，其中大部分的是日志，如运维、安全审计、用户访问数据以及业务数据等，但随着互联网快速的发展，数据规模也是水涨船高，从早前的GB级到现在的TB级，甚至PB级也只是短短几年光景。而移动互联网的时代到来，可以说每个人无时无刻不在产生数据，几乎成爆发式的增长。 如此多的数据早已压榨完单机的性能，在性价比的驱使…

文/宿痕 今天下半年计划把数据分析、数据挖掘、机器学习这些东西都撸一把，很可能以后就没有时间再来撸了。希望各位也能互相监督，看看今年过年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。还有个消息就是计划11月底会把《数据分析侠A的成长故事》截稿了，出版社已经联系了，而且提了很多宝贵的建议，这些我都接受了，到时候再扩充些内容，也欢迎大家多提提建议，不怕意见多。：D 好了…