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 简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如…

很久之前就听别人说过“人缺什么就秀什么”，虽然小不本人并不完全认同，但最近也觉得，很多东西看起来十分富足，反而是真正稀缺的。 仔细想想，这个时代，我们获取信息是如此便捷，反而注意力变得格外稀缺；我们每天产生了海量的数据，反而数据的价值密度却变得更低；我们有越来越多的方式结交来自各种背景的朋友，但真正的知心好友又有几个？ 而对于产品经理来说，也是一样，我们有了…

在全篇开始处介绍了互联网企业的盈利模式大抵可以分为三种：向用户出售商品或服务类、广告盈利类、直接收取费用类。这种“向用户出售商品或服务”类公司所涉及的分析，可以拆分为“用户、订单、商品/服务”这三个模块。

现在大家都在谈大数据，数据分析，机器学习，但是这些都是手段，决策才是我们的目的，要想发挥数据的价值，先看看你身边的工作中有哪些决策，再决定用什么样的数据，怎样用数据来改进他们，我们先看一个小例子： 有100人来找你借钱，每人借100块，他们都愿意一年后还你115块（因为跟隔壁老王家借，也要还这么多），现在问题来了，你借还是不借，借给谁？ 既然赚的钱已经固定了…

效果评估算法和kNN 让我们回到上一章中运动项目的例子。 在那个例子中，我们编写了一个分类器程序，通过运动员的身高和体重来判断她参与的运动项目——体操、田径、篮球等。 上图中的Marissa Coleman，身高6尺1寸，重160磅，我们的分类器可以正确的进行预测： 对于身高4尺9寸，90磅重的人： 当我们构建完一个分类器后，应该问以下问题： 分类器的准确度…

鲁迅评价诸葛亮“多智而近妖”，此话见诸《中国小说史略》，意思说诸葛亮足智多谋，像个妖怪。 而如今，从 大数据 的角度看，诸葛亮的足智多谋是因为他掌握了数据建模的办法。 今天，我们就来说说这诸葛先生的“数据建模”之道。 建模里的“模”是指模型。使材料成为一定形状的工具，就属于“模型”，这些模型看得见摸得着，叫做“具象模型”。但是也有些模型看不见摸不着，属于“抽…

深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌， 直到2012年深度学习这个领域才开始渐入人们的眼帘。

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认知。 我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，…

数据驱动是一个时髦的词汇。 很多互联网公司都在谈论增长，特别是来自硅谷的高速成长的企业，高速的增长是互联网公司估值上升的核心驱动因素，所有的估值核心都建立在“增长”上面，这也是为什么有的互联网企业有很高的估值的原因。在“增长“的背后是一系列的用户体验，活跃度，留存率以及变现的有机结合，增长黑客的核心就是产品化，数据化，运营化。 分析思维和技术实现能力是科技产…

运营是一门艺术，更是一门技术。

印象中BI这个词是在96年跟Gartner有关的，第一次提出这个词是在Gartner的一份报告中，因为这家公司经常创新一些词，跟BI有关的一个人叫howarddresner，此人在92年加入gartner05年加入了海波龙随着07年被并购，悄然离去去做独立行业分析以及策略咨询了；那时候Howarddresser把bi定义为一类有数据仓库或数据集市查询报表、数…

朴素贝叶斯 还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”;我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Brittney那样肯定。因为从Heat…

提起FM类APP，你都会想起哪些应用程序？来自易观智库数据显示，2014年3月电台类应用月度活跃人数最高的APP仍是考拉FM。上线不到一年的考拉FM，为何发展如此之猛？ 与其他移动端电台不同的是，考拉FM采用个性化推荐音频流的播放逻辑，在用户未进行主动选择的情况下依旧能够收听到心仪的节目。移动音频娱乐与大数据挖掘的结合会是怎样的爆发？几天前，在中国电子学会主…

从突围看宠辱不惊？

什么是数据可视化？数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。这意味面对一大堆杂乱的数据你无法嗅觉其中的关系，但通过可视化的数据呈现，你能很清晰的发觉其中价值。在经过一阶段的数据分析平台搭建工作后，结合比赛，我…

这一次，也是应一些朋友的建议，做了一个从开始到最终建立完毕的PPT给大家。希望能让大家更加清楚。

提问：从业者们自己是如何理解【大数据分析】的呢@桑文锋老师 谢谢提问! 我谈谈对大数据分析的理解，这要从什么是大数据讲起。 因为从事这一方向，经常会有人问我什么是大数据我一直都回答不好。在最近的几个月，我对这一概念思考的更多一些，结合看过的一些书籍(如《大数据时代》、《数学之美》第二版等)和实际的经历，算是有了一些认识，今天我就从大数据的概念开始讲起，试图给…

非结构化文本的分类算法 在前几个章节中，我们学习了如何使用人们对物品的评价(五星、顶和踩)来进行推荐;还使用了他们的隐式评价——买过什么，点击过什么;我们利用特征来进行分类，如身高、体重、对法案的投票等。这些数据有一个共性——能用表格来展现： 因此这类数据我们称为“结构化数据”——数据集中的每条数据(上表中的一行)由多个特征进行描述(上表中的列)。而非结构化…

数据分析是一个很复杂的过程，当你成为一名数据分析师，你的身上不知不觉就有了以下这些特征，让我们一起来看看是不是这样！！

其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。一堆features，一堆算法模型，一堆online、offline规则和计算，还有若干的场景。包括著名的netflix、Amazon做的推荐场景都有哪些，有哪些坑需要注意的，之前都有说过。没看…