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数据可视化技术四大派系:办公室派、设计师派、分析师派和工程师派
人们都说女人是“一白遮百丑”,同样数据可视化也用于满足视觉感官,当然是越漂亮越好。
star2017
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1年前
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数据分析最常用的15款创建图表软件
在这篇文章中,我将列出 图表,图形和数据可视化的最佳软件,从创建基本的2D图表到产生复杂的数据集的数据可视化,这些PHP,Javascript、Flash的图表,对于任何一个严谨的开发者都是必须一览的。 1. Fusion ChartsFusionCharts v3 帮助创建Web或企业应用的动画/交互的图表。企业级图表组件支持PCs, Macs, iPad…
star2017
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1年前
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李宏毅《机器学习》完整版笔记发布
这么方便的学习资源,还等什么呢?
star2017
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1年前
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品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书(下)
今天继续谈阿里的这本书,包括数据服务平台、数据挖掘平台、数据建模、数据管理及数据应用,希望于你有启示。
star2017
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1年前
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大嘴巴漫谈数据挖掘:用户调查基样本,街头面访寻偏好
随后的定量分析以定性研究为基础,基于一定数量样本,对用户的行为和态度进行分析挖掘,细分出不同特征的用户群体,并加以描述。此处采用了一种叫街头面访的分析方法,即在一个相对固定、安静适宜的场所环境内,开展一个较长时间的访问。 接下来先要进行样本筛选及确定问卷结构。样本筛选主要是确定样本量和抽样方法,问卷结构则包括需要调研的各个方面,如生活轨迹、需求偏好等。 在样…
star2017
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1年前
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R语言实现莆田医院的可视化
R语言实现莆田医院的可视化…
star2017
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1年前
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大数据时代SEO数据如何搜集和分析
无论是网络营销还是线下的市场营销都在意识到数据的重要性,凡是都以数据来说话。
star2017
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1年前
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8项技能9种武器:利用数据打造企业“增长黑客”
21世纪,是数据驱动增长、平台缔造英雄的时代。只有把数据武装到“牙齿”,才能把企业的愿景,变成现实。
star2017
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1年前
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大嘴巴漫谈数据挖掘:需求概念生产品,定性研究定类型
第二时期产品概念评估基于第一时期目标用户细分的基础上,通过挖掘具体的业务需求,从而进一步生成产品概念,即满足用户需求最初的产品设想。当然,也不是所有的产品概念都是有价值的,只有依托大量产品设想,针对已生成的产品概念,通过有效评估,选出其中最可能为用户所接受的。此处主要涉及需求程度和概念得分两个关键指标。 在整个概念评估时期,研究重点主要是挖掘用户需求,评估产…
star2017
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1年前
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UBER工程智能大数据可视分析案例
早上上班的时候不想挤地铁,打个UBER好啦;下班的时候没地铁啦,打个UBER好啦!是的,这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活,他们从来不说他们是出租车公司,他们说自己是大数据企业。
star2017
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1年前
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我好像看到了假的数据分析?
看似基于理性和事实的雄辩,然而有可能是有意或无意的诡辩。
star2017
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1年前
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大嘴巴漫谈数据挖掘:产品研发生原型,参与设计供方案
第三时期产品研发将针对第二时期筛选出的产品概念,按照以用户为中心的理念开始设计产品。首先根据目标用户的使用习惯并结合用户对产品的期望要求,设计出产品原型。然后基于用户对原型产品可用性的反馈评估,不断优化改进产品,以确保研发出的最终产品符合用户需要。 产品原型可以看做与用户沟通时使用的一种表现形式,诸如纸笔原型、线框图、产品测试版等,主要用来展现产品与用户之间…
star2017
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1年前
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BI与数据可视化
大数据时代已经来临,但数据本身是枯燥的、乏味的,如果不能进行可视化,人们很难发现它的价值,也不利于媒体进行传播。
star2017
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1年前
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会员营销新历程:从野蛮推送到个性化营销
会员营销是一种基于会员管理的营销方法,就是企业以会员制形式发展顾客,并提供差别化的服务和精准化的营销,提高顾客忠诚度和回头率,增加企业长期利润。
star2017
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1年前
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数据挖掘系列篇:今日头条的个性化推荐
摘要:今日头条作为一种新型的新闻阅读方式,已经将传统的新浪、腾讯、网易、搜狐这些新闻媒体以一种大数据+新闻内容的方式呈现给用户。上线没几年,用户量已经发展到3亿累计用户,日活奔着3000万去。看到这样的数据,小编还是比较震撼。这几乎是目前APP Top10的水平。所以有必要对今日头条好好研究下。 简单来看下今日头条这类的个性化推荐要实现大概是什么样的流程: …
star2017
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1年前
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《穿越火线:枪战王者》:又一个成功的端游改编手游案例
除了《王者荣耀》以外,腾讯还有一众颇具影响力的手游作品,改编自端游的《穿越火线:枪战王者》正是其中之一。
star2017
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1年前
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数据挖掘系列篇:网易云音乐的个性化推荐漫谈
用过虾米、酷狗、QQ音乐、网易云音乐,个人感受网易云音乐在音乐推荐这块做的真心不错,特别是以“人”为角度的推荐,没有像虾米、酷狗推的那么乱。虾米还可以,但更多的是以歌搜歌的形式。刚注册了一个新的账号,避免有历史数据的干扰,听了一首周杰伦的《一路向北》和陈奕迅的《淘汰》,然后去个性化推荐里看到了蔡健雅的《红色高跟鞋》和曲婉婷的《承认》,给我的感觉还是比较惊喜,…
star2017
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1年前
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数据平台维度模型设计十个技巧
这是一篇讲述维度数据模型设计的文章,偏向于数据平台而非数据分析,请读者根据自己的兴趣爱好阅读。
star2017
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1年前
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留存|如何将留存率提升100%?最典型的应用场景汇总
留存分析是深度分析的一个维度,而且需要长期持续跟踪。具体分析过程中,还要结合版本更新,推广等诸多因素,才能找到用户的最佳周期,进而制定相应的留存策略,才能更好的实现商业变现。
star2017
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1年前
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APP埋点:页面统计与事件统计该如何入手?
我们平时所说的埋点,可以大致分为两部分,一部分是统计APP页面访问情况,即页面统计;另外一部分是统计APP内的操作行为,及自定义事件统计。
star2017
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1年前
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