谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

下一代人机交互模式会是什么？

摘要：数据可视化的热度有增无减，而关于它的讨论也逐渐从技术层面发展到了学术层面。最新学术研究就提出了这六大技巧，帮你轻松优化数据。 越来越多的媒体开始接受网络数据，数据可视化便成为不可或缺的一部分。用一个个有效且有逻辑关联性的图形来显示数据、传递信息，能够让人们更加了解事物的本质。虽然现在已经有很多关于数据可视化的教程，但有关数据可视化的学术研究仍然较少。新…

详细介绍8家金融科技和15家大数据云计算独角兽，希望对你有所启发。

如何系统地学习数据挖掘？

正如我们所知，人工智能将会改变世界。但对抗性数据（adversarial data）带来了一系列问题。

朴素贝叶斯分类器基于词袋模型，通过词袋模型我们可识别出文本中出现的词属于积极还是消极，若这个词出现在积极的词语列表中，文本的总体分数 +1，若总体分数为正，该段文本被分类为积极，反之亦然。

互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。 我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 一、什么是数据产品 要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义…

小白学SQl基础教程03：SQL SELECT 语句。

物联网将彻底打通虚拟世界与现实世界之间的壁垒

数据挖掘失败的根源。这里笔者结合案例系统梳理下这些挑战，并尝试给出这些挑战的深层次原因和解决建议。

这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中分享的思想的概述和我自己的一点思考。

假如，你手头上正有一个机器学习的项目。你通过各种渠道手机数据，建立你自己的模型，并且得到了一些初期的结果。你发现，在你的测试集上你只有80%的正确率，这远远地低于你的预期。现在怎么办，你怎么来改进你的模型？

小白学SQl基础教程04：SQL SELECT DISTINCT 语句。

因为接下来要做卖家后台数据纵横的改版，对数据可视化这块儿又进行了研究和心得的整理，跟大家分享下数据可视化常用的五种方式，希望能给大家带来思路的拓展。 概念 借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简…

数据挖掘很大工作不就是调参吗？为什么他提到的这些“厉害”的人物不会做事？

感受野可能是卷积神经网络(CNNs)中最重要的概念之一，值得更多的关注。

Tensorflow是Google开发的开源机器学习库。本篇文章我们将使用Tensorflow对线性回归模型进行训练，并使用模型对数据进行预测。

小白学SQl基础教程05：SQL WHERE 子句。