看到这个题目，你可能想问：“拒绝推断”是什么？这样专业的术语，与征信业又有什么关系？本周，我们从一个模型的改进方案出发，向你展示完善的征信体系的重要性。

数据挖掘需要掌握的内容包括：统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算等。 下图比较清楚的画出了学习数据挖掘需要掌握的知识内容： 1、统计学 统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科…

摘要：拥抱开源技术的前提——认识数据湖 世界对数据湖的兴趣依然在不断增长，但如果说对数据湖的宣传都是的话，这就贬低了数据湖真正的能力。“数据仓库”和“大数据”等概念都逐渐深入人心，但“数据湖”仍然是让IT和业务相关者头疼的一件事情。 随着人们对于数据湖的清晰定义、使用案例、最佳实践等信息的需求不断增长，IT专业人士需要一则明确的数据湖指南，回答以下问题：数据…

如何在数据的蛮荒时代来拓荒

摘要：文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成。 第十位. “2001-2014对同性婚姻的支持” 这些Tufte迷你图(sparklines)由Pew Research绘制。 制作这些图表运用了Python, R以及Plotly web app. 第九位. “在Facebook网…

有关销售分析的12个指标！！

本文作者系统介绍了用户体验评测指标体系的构建。

1、数据对象 相当于类的概念，在销售系统中，对象可以是顾客、商品和销售情况。 属性：属性可以标签的、二元的、序列的或数值的。 标签属性：例如充值渠道中的各种充值类型，在数据库中表示为0、1、2这种，每个数字代表一个充值渠道，例如：1代表支付宝，2代表微信支付。在这种情况下众数是有意义的，就是出现最多或者最少的数。 二元属性：就是我们常说的bool属性。一种情…

这篇我们来好好拆解一下我们的蓝图

摘要：Uber是一款提供出租车预订服务的智能手机应用，为需要搭车的用户和想要载客的司机搭建了沟通渠道。这项服务引起了很大争议，一方面普通的出租车司机抱怨Uber毁掉了他们的生计，另一方面民众担心Uber的司机缺乏监管。 但这些争议并没能阻止Uber取得巨大的成功：2009年发布时仅覆盖旧金山一地，到了现在，除了南极洲之外，已覆盖所有大陆的许多主要城市。 这家…

数据是资产，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。

摘要：今天，我们将介绍一些非常狂拽酷炫叼炸天的在线资源和工具，教你如何实现数据可视化。你可以看到各种题材，像人口、世界状况，甚至人类的情感，都可以将进行可视化，虽然一些可视化可能是实验性的，但他们的共同之处就是：帮助你更好地理解数据，而这正是可视化的要义。 Better World Fluxhttp://www.betterworldflux.com/ 这是…

不懂业务就不要谈数据分析

这是我在Tenant Assured上报告最初的样子，里面搜集了我的Facebook、Twitter、LinkedIn和Instagram数据。我已经修改了自己的个人邮箱和朋友信息。（Tenant Assured） 在反乌托邦科幻小说《玩家一号》（Ready Player One）中有这样的场景，剧中的主人公在一家大型科技公司网站上无意中看到了自己的档案。其…

1、直方图 这个是用的比较多的一种图，可以直观的看出变化的趋势。 2、散点图 用于观察数值变量之间是否存在联系。在图中可以清晰看出数据的相关性。如果Y随着X的增大而增加，则为正相关，如果Y随着X的增大而减小则为负相关。 下图为男女的身高体重分布图：可以看出随着身高和体重呈正相关。 对于多个维度可以使用R语言进行相关性分析。 3、标签云 对于搜索及文字等的观察…

在数据生态的第一环中，最核心的问题就是基础数据的收集

那些在微信出现之前爆款即时通讯IM应用飞信、米聊和易信如今的现状

互联网时代，大数据概念受到强烈追捧，企业宣传、媒体炒作几度将其推至高点，很多非技术行业人士都在感叹大数据神奇的同时望而却步，只觉它晦涩难懂。其实，很多神奇的东西都只是需要时间让人们了解，而后会发现，它其实并不那么高高在上不可触及。下面就让《技术照妖镜》为你照一照大数据真面目，希望看完能对你理解大数据带来帮助。 作者: 崔月

摘要：有人问道，如何画地图，如何实现地图呈现数据可视化！现在数据可视化的一个重要领域就是地理信息系统GIS，当然这个领域一直有专业的软件公司，比如 mapinfo等，现在很多软件工具也提供了定制化的地图，但有时候也不能满足我们对特定地图的需求，这就需要我们手工去完成一些地图，之后去表现数据。 上面这张地图来自淘宝的数据报告，非常好的设计和呈现（注意：这张地图…

数据挖掘有很高的专业门槛；然而用研、产品、运营们也不一定就会被数据科学家们“碾压”了。这篇文章不是数据挖掘教程，而是让用研、产品、运营及其它相关岗位的同学了解： 数据挖掘的特点； 数据挖掘可以做哪些事情、有什么应用价值； 要发挥数据的价值，你们应该怎么与数据挖掘岗协作，你们不可替代的价值在哪里。 文章有点长，良心出品，实在没时间看完全文的同学可以有选择地看。…