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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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用机器学习的方法鉴别红楼梦作者
在学界一般认为,《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。本文尝试应用机器学习的方法来分析原著文本中作者的用词习惯,从技术角度去说明《红楼梦》前 80 回和后 40 回的写作风格差别,继而可以确认后 40 回非原作者所写。 项目存放在reality-of-Dream-of-Red-Mansions。 主要原理 每个作者写作都有自己的用词习惯和风格,即使是故意模仿…
star2017
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1年前
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数据会说谎?从大选预测说开去
纽约时报对美国大选结果的可视化分析:大数据时代的第一次美国大选,地理学和可视化像透镜一样,可以让我们更加清楚地认识数据。
star2017
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1年前
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SaaS企业通往亿元美金的第一步:数据驱动下的客户
2015年被称为中国企业服务元年,企业服务如雨后春笋一般蓬勃发展。在大量资本的追捧下,SaaS企业迎来了全行业的高潮。但是据不完全统计,中国的企业服务市值目前尚不到40亿美金,而在美国,仅仅Saleforce、SAP和Oracle三家巨头的市值已经超过3500亿美元。 站在企业服务爆发的风口下,国内的SaaS企业要想成为亿万级的企业服务巨头该何去何从?跟传统…
star2017
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1年前
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R语言数据可视化04:折线图、堆积图、堆积面积图
折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴。
star2017
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1年前
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李昊:谈谈数据仓库建设心得(上)
分享记录: 数据仓库在业界的定义,是数据仓库之前BILL最早提出的。数据仓库的建设需要一个过程,是一个方法论。数据仓库建设是把企业中所有的数据整合,加工,分析的过程。用于解决数据经营,管理问题。他不像一个产品或者数据库一样,可直接购买。 OLTP就是我们通常说的所谓业务系统。它和数据仓库是有明显差异,业务系统重在当前数据,重在是插入,比如我们一个电商交易数据…
star2017
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1年前
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“数据可视化”下的社会化营销,即将带来哪些改变
未来,不管社会化媒体营销如何发展,但始终会有一点不变,回到商业本质:精准,精准化营销才是未来的主流
star2017
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1年前
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硅谷王川:深度学习有多深?学了究竟有几分?(13)
(1)2012年十月, Geoffrey Hinton, 邓力和其他几位代表四个不同机构 (多伦多大学, 微软, 谷歌, IBM) 的研究者, 联合发表论文, “深度神经网络在语音识别的声学模型中的应用: 四个研究小组的共同观点” (Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Spee…
star2017
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1年前
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图书的正确打开方式?个性推荐和成绩预测!
通过对高校图书借阅数据的深入分析,我们发现了更有趣的结论:学习成绩、毕业去向都与图书借阅偏好有着密切的关系。
star2017
博客
1年前
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阐述网站分析的应用和价值
前几天突然想到,如果有人问:“网站分析主要是干什么的?投入成本来进行数据收集和数据分析又有何意义?”也许我第一反应的回答是:“网站分析能帮你更好地优化网站和推广网站。”但仔细想想,这些问题确实没有深入地思考过,也许我们日常中更多去探究网站分析的方法和实现,而对于网站分析的根本意义却没有真正地去想过。所以,这里整理了一下个人看到的目前网站分析的一些应用及体现出…
star2017
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1年前
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优秀大数据GitHub项目一览
VMware CEO Pat Gelsinger曾说:数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行…
star2017
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1年前
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教你如何获取IP地址侦测用户来源可视化分析
假设一家商业网站开发了软件产品,他们希望知道都是来自哪里的用户下载或更新我们的软件,并进行可视化分析。
star2017
博客
1年前
5339
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R语言数据可视化05:散点图
散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本。
star2017
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1年前
3182
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李昊:谈谈数据仓库建设心得(下)
分享记录: 下面是具体的模型设计,一般在数据仓库行业,业务模型有两类,一类是企业自有的数据模型,一类是行业模型,比如金融业:天睿,银行业、保险业、制造业、医疗生命科学行业,这些一般是实施顾问团队总结的。但这些行业模型在中国市场运行的不太好,除了金融和电信稍好点,其他行业因发展较快、业务变化较快,迭代较国外快很多。我不建议以自上而下的方式、预先用一个模型将自己…
star2017
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1年前
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深入浅出数据产品三部曲系列之一:前世之旅
这次分享的 《深入浅出数据产品三部曲》系列文章是正在写的《深入浅出数据产品》Building big Data Products 书的节选。
star2017
博客
1年前
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