大数据在2016年面临的最大挑战是将重点从“怎样做”的技术驱动型转向关注“为什么”的商业驱动型。吸引并训练那些能用数据科学能力理解一个特定的业务的人才，并鼓励他们在企业中领头。

你是否对学习数据科学感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是，那你来对地方了。

在过去的 12 个月里，笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧，其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边，看他们怎么在战壕里挖掘数据，再把所做的事情进行简化以上报给管理层。

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

不是所有在这里提到的软件都会在你的工作中用到，但了解它们会让你拥有更多选择。

从数据分析的角度来看，如何客观评价原著和翻拍电影之间谁更好呢？

我们今天面临着诸多来自大数据和其他数据分析带来的困难，而数据科学正是对这些挑战的回应。

滴滴数据分析岗面试题。

早早起来，磨刀烧水，“做掉”了这个扰民的始作俑者，联想起大数据中的关联和课题组前三个月前发表的关于因果挖掘的论文（计算机学报2014.12，文后可下载），写了这篇博文，借此科普一下因果与关联，写得比较匆忙，不当之处请博友们指正。

我们所说的“ 数据分析” 可以说是有关“数据”类岗位的总称。即通过分析“数据”发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展等提供合理建议及 支持与指导业务发展。 然而，我所理解的数据分析师职责主要有以下几点： 第一、帮助企业理清、看清业务现状（即常见的搭建数据指标体系等）； 第三、针对某个事件做专题分析，分析可大可小，根据需求方（也有可能是数…

建模无疑是大数据里面最艺术的部分，也是最令大数据从业者痴迷、得意的领域，一个好的模型就是一篇作品，是一首诗，令人心旷神怡。

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大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。 1、资本层面关注点 对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们…

海关数据有部分做外贸的朋友已经接触过了，但是可能还有很多外贸朋友没有接触过，今天Jack就带大家认识了解下海关数据。

一个自然的疑问是，上海真的是中国日系文化氛围最浓的城市吗？除了上海，还有哪座城市也有类似对日本文化的包容？

数据治理本质是盘点数据资产、治理数据质量，实施数据全生命周期的管理，根据不同的项目特点，会用到不同的技术或工具。

本文作者根据个人过往工作经验，整理出了处理非结构化数据的7个实例，希望能对读者处理相关实际问题有所启发。

大数据时代，实现精准营销并非无规律可循

不良数据质量的可能造成市场竞争能力的下降、错误的决策以及寻找、清理和纠正不良错误所需的时间、人力、资源、经济成本。

如今越来越多的人愿意和自己的虚拟私人助理交谈，只需要动动嘴就可以让Siri/Alexa/Rokid帮你完成发微信、订车票、设闹钟这样的闲事，还能提醒你吃药、开会，这样一个不需要付工资的贴心小棉袄怎么会不受喜爱呢？虚拟助理正在一步步接近现实中的私人助理，而背后支持它的正是深度学习的技术。