随着智能设备性能的不停提升，许多的手游产品主打3D牌，一直以来，无论端游，页游，还是手游，玩家对于3D的追求都是一个永恒的话题。然而在实际的研发和运营过程中，可以看获得，我们犯下了太多的错误，而这些错误实际上可以制止，我们争取是早发现早解决。在这个过程中，如若利用数据剖析来剖析解决问题，我们的效率会高出来许多。以下将列出几个怎样通过数据剖析来发现移动3D手游…

瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究人员们研究出了一种可以分析玛雅文字的算法。这一项目终有一天能够在翻译这种复杂且神秘的语言中做出巨大贡献。 虽然在南美洲有五百多万人正在使用一种由玛雅文化演变而来的口语，但玛雅文字却经历了截然不同的命运。西班牙16世纪的征服之举导致大部分玛雅文字作品流失，玛雅文字的秘密也从此不见天日。到目前为止仅有三本古抄本的玛雅书籍被保…

“不要让听众感觉你在展示一张图表，而要回顾人的行为，描述曲线变化背后的事件。不是‘来看我们的三季度财报’，而是‘来看我们为什么没完成目标’。”

(1)迄今为止我们讨论的神经网络模型, 都属于一种叫做前馈网络 (feedforward network) 的东西. 简而言之, 前馈网络, 信息从底层不断往前单向传输,故而得名. RNN (Recurrent Neural Network), 也称循环神经网络, 多层反馈神经网络, 则是另一类非常重要的神经网络. 本质上, RNN 和前馈网络的区别是, 它…

面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。

一个数据分析牛人的职业规划

摘要：Google推出智能回复是使用深度神经网络训练的撰写email的功能。智能回复系统建立在一对循环神经网络之上，其中一个RNN用于对收到的电子邮件进行编码，而另一个用于预测可能的回复。至今为止，这项功能表现特别出色。 Google将为其Gmail应用推出一项称为智能回复（SmartReply）的新功能，这篇博文解析了SmartReply的技术原理：建立在…

如何成为一名数据可视化工程师？

在我们之前分享的文章《一名合格的机器学习工程师需要具备的5项基本技能，你都get了吗？》收到了读者的热烈响应。在这片广受赞誉的文章当中我们向大家介绍了成为机器学习牛人所需具备的关键技能。现在，我们将来自读者关于上一篇文章的问题进行汇总，发现其中大家最关心的就是：掌握机器学习技能到底需要学会哪一种编程语言？ 这个问题的答案或许会让你大跌眼镜——掌握哪一种编程语…

为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地？或者数据挖掘的价值总是远远低于预期？无论您是项目管理者还是数据分析师，相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。

数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看…

摘要：在本篇文章中，将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机…

用户怎样才能把重点放在用户体验上呢？

摘要：互联网产品的用户增长离不开卓有成效的推广。而目前，国内大量的移动应用或网络推广公司鱼龙混杂，不少产品在推广方面投入了大量的人力财力，却收效甚微，白白的浪费钱不说，往往还因此失去了快速占领市场的先机。 因此，评估推广渠道质量，识别渠道作弊是每一个互联网产品的运营团队的必备技能。 下面我们就来看看「某某商城」的运营负责人，是如何通过数据分析有效评估渠道质量…

简介 为支持超大维度机器学习模型运算，腾讯数据平台部与香港科技大学合作开发了面向机器学习的分布式计算框架——Angel 1.0。 Angel是使用Java语言开发的专有机器学习计算系统，用户可以像用Spark, MapReduce一样，用它来完成机器学习的模型训练。Angel已经支持了SGD、ADMM优化算法，同时我们也提供了一些常用的机器学习模型；但是如果…

在过去几年，随着信息化技术的高速发展，数据逐渐变为企业最有价值的战略资产，人们迫切希望能够从数据中发掘价值和探索规律，以便为企业在研发、生产、营销、管理、运维等各个环节遇到的问题提供新的解决思路，用数字化战略为企业赋能。

验证最小化可行产品(MVP)的15种方法。

数据科学家对优化算法和模型以进一步发掘数据价值的追求永无止境。在这个过程中他们不仅需要总结前人的经验教训，还需要有自己的理解与见地，虽然后者取决于人的灵动性，但是前者却是可以用语言来传授的。最近Devendra Desale就在KDnuggets上发表了一篇文章，总结了Quora的工程副总裁Xavier Amatriain在Netflix和Quora从事推荐…

摘要：毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对…

数据可视化是艺术和科学的一部分。