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一文了解数据挖掘知识体系及实践流程
今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”,让您能够抛开概念了解本质!
star2017
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1年前
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数据分析师到底干什么?
在互联网发展如此迅猛的现在,大数据成为分析网友需求的参考依据,因此越来越多的互联网公司开始需要这样一位数据分析师!因为数据分析,可以成为接下来网站甚至公司发展的参考方向,毕竟这些数据是可以说话的。如今懂得数据分析的职员,那都是各大公司争相“抢夺”的对象!
star2017
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1年前
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艺术家如何使用机器学习来进行创作?
摘要:艺术家如何使用机器学习来进行创作纽约大学《用于艺术的机器学习》课程讲师Gene Kogan在本文中探讨了这个话题。 今年春季,我将在纽约大学的交互式电信项目(ITP)中教授一门课程——用于艺术的机器学习。因为在科学研究领域之外,大多数人并不了解这一科目,所以我想在这篇文章中对本课程进行一些解释说明,并借此简单勾勒我的计划。 在创意领域,已经有很多老师开…
star2017
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1年前
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数据可视化的秘密
研究数据的方法有很多,比如利用统计方法,计算数据的平均值和标准差;再比如使用模型,拟合数据。数据通常是大量的,人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量,将数据中的信息客观的展示出来,并最终整理成简单的,人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而,将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据…
star2017
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1年前
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老板问的指标都记不住,还想做百万年薪数据分析师?
作为一个数据分析师,你有没有经常遇到过这种情况,老板开会常常问你,今天的UV、PV、注册转化率、购买率…….是多少? 一般情况下,普通数据分析师会说,“老板等一下,我看下报表。”但是优秀的数据分析师回答一定是,“老板,昨天我们的转化率是80%,今天是70%,我们分析认为原因是昨天我们新上线了一个新流程,我们应该优化这一步的产品设计。”…
star2017
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1年前
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R语言数据可视化02:数据塑形技术
本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考《R语言核心手册》。
star2017
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1年前
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商业智能可以分为哪几个层次?
经过几年的积累,大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作,最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process,在线事务处理),指的就是系统运行了一段时间以后,必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但…
star2017
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1年前
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数字营销用户画像,与犯罪画像有哪些异曲同工之处?
摘要:现在有很多人对数字营销领域的“用户画像”报以怀疑的态度,可是你们为什么又那么喜欢看《犯罪现场》、《犯罪心理》等电视了,你们一定不知道这些电影里用到的一种手法,叫“犯罪心理画像”,其实和数字营销领域的“用户画像”,异曲同工。不信看下面吧! 正文 提到用户画像,好多人都听说过这个词,最初大家对它的普遍印象大概就是: 收集用户信息把对你有用的信息归纳整理成,…
star2017
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1年前
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神经网络从被人忽悠到忽悠人(二)
70年代,神经网络的研究进入了萧条期,人工智能里产生了许多不同的方向,神经网络,好像被人们所忘记。
star2017
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1年前
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如何从“用户评论”中挖掘业务价值
文本分析的本质是从给定文本中获取高质量、有用信息的自动化过程,其一般步骤为:数据采集、数据清洗、文本挖掘分析、可视化分析。
star2017
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1年前
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网站运营数据分析专业术语大全
做为网站运营、产品经理、交互设计师等职位,经常要对网站的一些运营数据做分析,那么这些公式是如何计算的,每个术语又代表什么意思呢 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率 Take Rates (Conversions Rates) 计算公式:网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法…
star2017
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1年前
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如何让神经网络把熊猫识别为秃鹫
摘要:本文作者基于论文阅读及实测,以尝试欺骗神经网络的方式,从工具安装到模型训练,逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时,它找到了我在八月拍摄的这张纽约地平线的照片,而我之前并未对它做过任何标记。 当我搜索‘cathedral’,Google的神…
star2017
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1年前
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重新认识数据可视化
最近有了新的认识,却是从不同的角度,阐述下数据可视化对于IT的价值。
star2017
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1年前
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淘宝实战——如何做竞品分析
摘要:分析竞争对手,主要就是分析对手的商品,笨的方法是每天去对方的店铺里,把对方的商品数据记录下来。这种重复性的劳动已经可以用很多数据工具自动化实现了。但是工具也不是万能的,一些基础信息也得靠我们用眼睛去观察,例如评价和商品的详情页,如下图所示。 还可以借助免费的工具来分析对手,本文以店侦探工具为例来进行介绍。 店侦探的安装地址为 http://www.di…
star2017
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1年前
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R语言数据可视化03:条形图
数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值。
star2017
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1年前
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如何构建BI数据仓库以及BI数据分析的应用
BI数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。 FineBI的BI数据仓库的构建主要包括确定需求,确…
star2017
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1年前
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天龙八步:传统企业大数据运营的一些思考
DT时代,大数据变得如何重要,大量的传统企业也在不同程度的试水大数据价值运营,但相对于互联网企业,我们面临数据、模式、体制,人才、战略等全方面的挑战,也存在诸多困惑。 这里笔者结合实践和个人理解,给出传统企业大数据运营探索的八个建议,供大家参考。 第一步:做成一单买卖 传统企业做大数据,切忌空谈,不停的论证,不停的汇报,不停的调研,不停的考虑组织上的调整,不…
star2017
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1年前
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人工智能大拿解答机器学习30个问答
作者早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言模型的先河,启发了一系列关于 NLP 的文章,进而在工业界产生重大影响。此外,他的小组开发了 Theano 平台。以下是人工智能大拿解答机器学习30个问答。
star2017
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1年前
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支持中文的算法可视化网站,你想要的算法这都有
你想要的算法这都有!
star2017
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1年前
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“数据分析”如何作用于“用户研究”?
无论是产品经理、设计师、工程师,大家都是为用户服务的。用户各有所好。你喜欢这个,我喜欢那个,也有我们都喜欢的。那么在用户的心理隐藏着什么样的秘密呢?要想发现其中的奥妙,通常有两种方式:定性研究、定量分析。定性的信息告诉你为什么会发生,它灵活、快速、细节丰富,但缺乏普遍性,我们能听到的只能是少部分用户的声音,他们是否代表大多数用户是无从判断的。另一种方法就是让…
star2017
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1年前
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