这个列表包含了几乎所有经常更新的大数据的博客，属于一个广泛的类别：数据科学，数据分析，商业智能，机器学习，数据可视化，数据挖掘，NoSQL，Hadoop的等等。博客是按字母顺序排列。如果我们错过了任何重要的博客，请告诉我们。 1.451 Caos Theory 2.A Beautiful Www 3.A Blog By Tim Manns 4.A puter…

时代变革带来了受众的个性化及接触习惯的碎片化，产生了庞大且迅速变化的数据信息，企业需要尽快建立针对消费群研究数据库，加快营销策略优化节奏并根据区域消费群特征划分细分市场。

现今互联网界，不管是研发、产品、设计，还是市场或运营，用户画像这个概念被炒得相当的火。如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋，但鲜有能落地生根的，更别提如何将其应用于实践了。

翻译：陈丹 校对：车前子来自：微信公众号 数据派THU 本文是一个教授如何优化神经网络模型的基础教程，提供了具体的实战代码供读者学习和实践。 深度学习的神经网络是采用随机梯度下降优化算法对训练数据进行拟合。 利用误差反向传播算法对模型的权值进行更新。优化和权值更新算法的组合是经过仔细挑选的，是目前已知的最有效的拟合神经网络的方法。 然而，也可以使用交替优化算…

作者：唐洁 最近利用闲暇时间，又重新研读了一下Storm。认真对比了一下Hadoop，前者更擅长的是，实时流式数据处理，后者更擅长的是基于HDFS，通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop，本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式架构，而且都类似有主/从关系的概念。 本文我不会具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如…

依靠用户数据创建用户画像在当前热议大数据的时代越来越受到重视。

以汽车行业为载体，通过对具体业务需求的理解与梳理，转化为数据分析问题，进行数据建模，将输出的结果应用到业务中，对业务提供支持（建议，预测，判断等等）。

别再稀里糊涂地做市场推广了，发了那么多软文、投了那么多广告、做了那么多活动，老板却总是在说：你投的钱有没有用啊？想知道每一篇文章带来的流量和用户？不求工程师，也不求产品，只要给你的链接加一个神奇的 UTM 参数就可以啦。

互联网广告发展已经近20年，从PC到移动，广告主对广告效果的评判标准，也从早期的曝光、点击，向转化、注册、下载、销售等指标转移。

现在我就来帮初学者们梳理一下数据报告的制作方法。

将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的，并且还绰绰有余。

摘要：融合式基础架构系统为我们提供了很多有效地进行大数据分析所需的资源，包括处理Hadoop的能力以及大规模存储能力。

为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情，现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。

在SQL中数据操作语言主要有三种，分别为DML、DDL、DCL

Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到生产的过渡变得更容易。

AI、区块链、IOT、VR等新技术在不断更迭出新，会对互联网产品经理这一岗位提出什么样的挑战？

摘要：从BAT了解数据化运营体系 过去的运营体系弊端： 过去运营的方式存在几个比较严重的问题：1)运营模式比较单一，很难适应互联网快速变化的节奏，不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十一、828、双12、黑色星期五等;2)摸不清自己的用户，不清楚自己产品的老用户是谁、什么习惯，也没有针对的运营来拉动新用户，导致最后很难挽留住用户。比如我做移动电台，我…

本文第一部分介绍产品数据分析中最基础的两个分析模型；第二部分结合案例来谈谈这些模型在实战中要注意的关键点。

本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。

如果说“客户成功”是企业成功的外部基础，那么“员工成功”就是企业成功的内在基石。自2015年Airbnb任命“员工体验全球负责人”后，截至今天，领英上关于“员工体验”的职位已经多达368万。“员工旅程分析”，必将成为HR工作新常态中的重要技能。