先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明…

随着经济的快速增长，各个行业公司的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长。大部分公司管理者意识到数据所能够带来的具体潜力与价值，数据分析技术也被人们所广泛使用。与此同时，数据分析人员供不应求，据麦肯锡咨询公司一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口约150万。 然而目前数据分析行业并没有统一规范标准，数据分析从业人员素质参差不齐，大部分大…

有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑

神经网络在过去几年中取得了惊人的进步，现在已成为图像识别和自动翻译领域最先进的技术。

本篇文章使用Python和OpenCV中的Haar特征分类器对人脸及眼睛进行检测和追踪。在开始之前，有几件准备工作要完成。

摘要：我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有，再到称王。感动于技术的日新月异时，希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天、今天和明天，憧憬下一个十年。 本文分为技术篇、产业篇、应用篇、展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始，“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的10个年头，这个单词代表的是“核心”（…

客户关系管理的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收人、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道、以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。

数据库工程师面试常见问题及解答。

金融服务公司必须完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。

个人对用户画像的理解是三个层次，可以说是三个步骤吧，从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述，再到抽象应用

摘要：本文是一位算法师工程师的Spark机器学习笔记，教你构建一个简单的推荐系统。 推荐引擎应用场景： 用户有海量选择：随着场景内item越来越多，用户越来越难以选择到合适的产品 个性化场景：在选择产品时，会借鉴那些与推荐用户相似地群体，利用群体智慧对用户进行推荐”千人千面” 在本篇博客中，会涉及到以下几个部分： 介绍不同类型的推荐引擎 使用用户偏好模型来构…

应用SCQA架构就是要让读者或听众将其他思想抛开，专注于你要表达的主题，从而让任何人读你的文章或听你的演说，都会同看一场扣人心弦的好莱坞大片一样感兴趣。

通常，用户使用产品前，鉴于对产品的认知和了解以及过往其他类似产品的使用经验，会对产品体验有所期望。当用户使用产品后，体验高于期望时，满意度会较高，反之则会较低。 简单地说，用户体验就是用户使用某个产品或者服务过程中的主观感受。良好的用户体验能够有效提升产品运营的质量，有利于维持用户黏性，提高用户忠诚度。 产品成熟阶段，用户体验评测主要用来评价、监测当前指定产…

Hadoop于2006年1月28日诞生，至今已有10年，它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，形成了自己的极其火爆的技术生态圈，并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际，InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章，为大家梳理Hadoop这十年的变化，技术圈的生态状况，回顾以前，激励以后。 近十年来，随着Hadoo…

成为顶尖数据科学家需要哪些素质？

在本系列之九的末尾提到，基因表达式编程GEP（Gene Expression Programming）是一种数据挖掘工具，是进化计算家族中较新的成员。

摘要：从数据分析、机器学习和结果三方面详解利用高性能分布式计算平台解决现实问题的过程。 近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。 主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集，竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名，来表征驾驶员的特征。例如…

你中枪了吗？

这篇突出资料性，先说三十年的十大算法，看数据挖掘的史上辉煌，再叙七年前提出的十大问题，证数据挖掘专家不是砖家；

在“数据为王”的今天，越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用，那么，数据科学家最常用的算法，都是哪些呢? 最近，著名的资料探勘信息网站 KDnuggets 策划了十大算法调查，这次调查对数据科学家常用的算法进行排名，并发现最“产业”和最“学术”的算法，还对这些算法在过去 5 年间(2011~2016)的变化，做了一番详细的介绍。 这次调…