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写给喜欢数据分析的初学者
十年生死两茫茫数据人,忙忙忙良辰美景,平添我凄凉一天早晚闲不住调研急报告狂夜来思路忽闪现寻笔记怕遗忘需求多变改改又何妨料得午夜加班时听家人鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子,却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下,数据分析师自身的成长,几乎是与孤寂相伴,在高级打杂中,锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请,要给对数据分析感兴趣的新人Y(目…
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1年前
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大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源
摘要:分享大数据/数据挖掘/推荐系统等相关资源,小伙伴们还不赶紧收藏起来备用 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10/3131145.html 机器学习&深度学习经典资…
star2017
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2016全球大数据战略版图剖析(6):应用篇(下)
为了更好的使大家了解行业现状,我们整理出了2016大数据版图英文对应公司的中文介绍,以飨读者。若与前文重复,则不再列出。
star2017
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1年前
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Hadoop之MapReduce原理详解与源码分析
本文介绍了MapReduce原理详解与源码分析。
star2017
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1年前
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解密Uber数据科学团队路径选择算法的优化之路
一键用车现在已经烂大街,但是 Uber 简单的界面下又隐藏着怎样复杂的后端架构和服务呢?这些复杂的路径规划和订单匹配算法又是如何让车找到人,将人送到目的地的呢?现在让我们揭开Uber App这神秘的面纱。
star2017
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1年前
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2018区块链在溯源领域发展形式分析与预测
溯源,区块链最先落地的场景之一,本文从多角度分析了区块链+溯源的现状及未来发展。
star2017
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1年前
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数据驱动的GrowthHacking实战——上篇
摘要:近两年,精益创业、Growth Hacking这些概念和方法论在国内越来越普及,而大多数人却只停留在从流量的角度去理解Growth Hacking,比如利用一些传播手段来获取大量的新增用户,这确实很好,但Growth Hacking远远不止这些。就像我们只看到了Facebook的病毒式传播,却没有看到他们为用户的激活和长期留存所做的大量努力,而后者也是…
star2017
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1年前
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从内部机理的角度,详细分析Hadoop的核心架构
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内…
star2017
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1年前
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云计算漫谈之二:天边飘来几朵计算的云
独木不成林,个体不成云;而云服务须有多体性,弥漫性、伸缩性和朦胧性。且听下面细细道来。
star2017
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1年前
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企业数据质量管理核心要素和技术原则
数据质量管理的三个要素数据质量管理的技术关键点数据质量管理实战
star2017
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1年前
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码农的良心推荐:9个最佳的大数据处理编程语言
大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业,信息像洪水一样地席卷企业,使得软件越发庞然大物,比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重,并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
star2017
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1年前
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视频行业比武打擂娱乐金字塔下谁才是最后赢家!
视频行业比武打擂 娱乐金字塔下谁才是最后赢家!
star2017
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定性分析如何解决开源移动数据分析的疑难问题
摘要:定性研究主要是探索性研究。它可以帮公司了解用户潜在的意见和动机,提供调查表格无法获取的上下文、情绪和关联线。在数字时代,消费者从不缺少对公司、产品或服务表达满意度的渠道。某些情况下,我很确定您会选择大众点评或携程等在线渠道,表达对特定产品、服务或组织的满意程度。另外,有些寻求用户体验突破的公司还观察领先玩家的非语言交流线索以获取他们最诚实的反馈。 作为…
star2017
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1年前
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为什么越来越多的公司在使用SparkStreaming
Databricks最近对1400多家Spark用户进行了一次调查,结果显示这些用户对Spark Streaming的使用率与2014年相比增长了56%,另外,有48%的受访者将Spark Streaming标记为最常用的Spark组件。在Spark Streaming不断增长的用户群中,Uber、Netflix和Pinterest等家喻户晓的公司赫然在列,…
star2017
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1年前
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2016全球大数据战略版图剖析(7):跨基础设施/分析篇
为了更好的使大家了解行业现状,我们整理出了2016大数据版图英文对应公司的中文介绍,以飨读者。若与前文重复,则不再列出。
star2017
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1年前
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数据中台百家争鸣,到底谁的好?我这里设计了一套指标评估体系
如何打造企业数据中台的评估指标体系,一方面指导企业自身的数据中台建设,另一方面为企业间数据中台的比较提供一个参考标准。
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大数据分析界的“神兽”ApacheKylin有多牛?
Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou) 是Hadoop动物园的重要成员。Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。
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智能手机将是大数据收集的主要工具
数据正在改变我们的生活几乎每一个设备。我们的智能手机可能是最好的例子。谷歌,苹果和其他智能手机公司正在寻找更新,更具创造性的方法来使用大数据来制造将改变我们生活的智能手机。 大数据为智能手机用户创造新功能和头痛 大数据为智能手机提供了许多出色的新功能。然而,它也造成了一些令人头疼的问题。应对安全风险,缩短电池寿命以及提高客户数据成本都是他们面临…
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如何打造数据科学作品集:用数据讲故事
怎样打造你的数据科学作品集?
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游戏数据分析中转化率的四种形式
在数据分析中我们经常会使用各种类型的转化率分析,在游戏数据分析中,我们对于转化率的使用更为频繁,比如渠道分析,玩家购买流程转化率等等。在实际使用过程中,总结出来了四种转化率的形式,这里简单说说。 1、回炉型转化率 所谓回炉型转化率指的是在转化的第一步到第二步的转化过程中就出现了较大的障碍,从第一步到第二步,转化率变化比较大,这种转化率形式的出现,就需要回炉进…
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