大数据不是为了锦上添花，而是为了雪中送炭。

不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式。

目前在美国，无论行业是IT，金融相关（包括银行保险)，电信，制造业，还是餐饮，百货零售都已经广泛的用上了Hadoop。

数据科学家是一个充满刺激和性感的职业，那么什么是数据科学家?它的刺激和性感表现在哪里?除了精神满足，它是否能够带给我们物质丰富?

Demiurge Technologies 是一家位于瑞士的人工智能创业公司，他们致力于研究生物神经元的计算原理，开发下一代深度学习，以解决小样本学习和与物理世界交互的难题。他们的深度学习系统将应用于第四级别自动驾驶和探索机器人等领域。

机器学习常见的算法面试题总结

YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。最近Google的研究人员公布了他们投到今年ACM会议的一篇文章，详细介绍了他们最近利用深度神经网络实现YouTube推荐系统的技术细节。

数据新闻是在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式，它需要新的思维方式与多种能力的支撑。本文结合2012年美国总统大选报道，着重分析了英美各大主流媒体开展数据新闻报道的流程与特点。还探讨了社会化媒体对于数据新闻的推动作用，以及数据新闻的兴起与发展给新闻业者所带来的挑战。 在当前技术高速发展的信息化时代，信息（数据）规模的爆炸性增长是显著特征之一。从…

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。

因为工作需要，我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品，其实加入收藏，也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番，顺手贴出来，大家一起研究。 1. Heap 是什么？ 之前我研究了一个网站叫FullStroy(https://www.fullstory.com),主要是提供用户的行为录屏、回放以及记录用户的每步操作日志并可视化出来。Heap聚焦…

说到数据挖掘，就不得不说到会员分析。老生常谈的问题，包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化，从过去做产品，到现在做会员服务，从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。凡是接触到会员分析这块，都会谈到会员分级和忠诚度这些话题。至于为什么从零售到金融，从线下到线上都在谈这个，…

机动车摇号概率低于千分之一，一辈子都摇不到号的可能性接近一半。

上篇《【数据产品研究】聚焦于用户行为分析的数据产品（一）》后，有些同学询问我如何寻找这些Fancy的网站——肯定不是通过百度来的（以后专门分享这个话题）。有些同学问我是否能够赶快继续分享出第二篇（咱这就来了），有同学建议我是否能够对目前研究或打算研究的数据产品进行一个梳理和分类，便于他们有的放矢去深入解析。所以我大概对目前有过涉猎的数据产品做了一个大概的梳理…

摘要：用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 微博作为最大的中文社交媒体，拥有数以“PB”(1024 TB)计的用户信息，从海量的用户信息中发掘每个用户的社交特性、潜在能力及兴趣等信息，是微博为用户提供更…

本文是硅谷王川：深度学习有多深？多巴胺的诱惑（20） 的续篇

多年的电信市场经营分析经历中，制作过和看到过无数的统计图表，有好的例子，更多的则是糟糕的例子。如何让图表具有专业外观和专业精神？这篇日志小结一下在用excel设计与制作专业商务图表中需要注意的地方。

6月份飞机回程途中，遇到位北海道银行来中国出差的女生；途中聊起了各自的职业；一直聊到北京，全程让我很苦恼的是数据分析、数据分析师这些玩意如何很容易的介绍给她； 比如说她，是银行的一名普通职员，每天的任务是结算、结汇，从早到晚都在跟数据打交道；因为只用整理好的数据，所以自然不在乎也不注意，数据是如何来的； 这个问题造成的后果就是，开数据会经常打架，A业务线给出…

文/不周山 王国维的人生三重境界快被人们念叨烂了，资深文艺青年都已经不爱提这个，但把这种分法做个跨学科应用，倒是能看到一些新奇的东西。 十一前帮新东家在北京做了一轮校园招聘的算法面试官。虽然面试多年，但这还是我第一次如此密集地从事这项工作——一周时间里马不停蹄地面试了数十名候选者。长时间做一件事情，再结合原来类似的背景和经历，通常会发酵出一些东西，于是就有了…