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…

制作数据可视化界面的6大误区，你中枪了吗？

未来5年，BI不会只停留在对历史数据的多维统计。通过与不断普及的算法与算力融合，会实现更自动、更智能的数据探索、实时预警、未来预测、自动诊断以及行动建议。在使用体验上，也一定会日趋“傻瓜”化，强调敏捷、易用与行业场景化，并且不断接入整合更丰富、更细颗粒度的数据源，进一步延展数据驱动决策的应用场景。

今天为大家解析散点图的做法。

由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。

您会大量使用图表，仪表和地图（统称为数据可视化组件）来显示数字。新的数据可视化方法可以快速发展以满足各种需求，但其本质是相同的-有助于轻松理解复杂数据。它们有助于识别和区分特定的关注领域，汇总数据并集中于相关参数进行整体分析。

最近有很多人问我有没有一些好用的数据可视化工具，领导催着要可视化结果，可是很多工具都不怎么好用。

数据可视化常用的数据分析图表总结。

关于数据可视化的认知，您有什么见解？

技术的世界日新月异，一不小心就会跟潮流脱节。而CTO们不但要监督系统的维护与开发，还要管理员工——时间永远不够用。So，技术高管应该优先考虑哪些关键技能？十个来自福布斯科技理事会的高管，给出了他们的建议。

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。

本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。

所有电商公司都拥有海量数据，这些数据正在改变公司与客户的交互方式。

流量明星和大IP只能作为噱头，如果没有口碑保证，那么高票房只能是昙花一现。不过对比往年贺岁档的影片质量来看，2018年各位导演也算是良心制作了，毕竟大过年还要到处路演宣传也是不容易啊！

很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让我们开始吧！

大家都说现在春节越来越没有了年味儿，很多人对过年也不像小时候那样期待了，但是还有一些人他们可能只有在春节的时候才可以回到家跟自己的亲人团聚，这些人就是春运的一份子，大概只有春运的时候才会使大家感觉到所谓的“年味儿”吧。

如今数据科学家正式成为21世纪最性感的工作，人人都想来分一杯羹。 这也意味着会有一些冒牌货。这些人自称数据科学家，却不具有相应的技能。 这不见得是有意欺骗。数据科学是崭新的领域，目前对此岗位也缺乏被广泛认可的描述。这意味着许多人会认为自己是数据科学家，仅仅因为他们常跟数据打交道。 “冒牌数据科学家通常是某一个特定学科的专家，且坚信他们的学科才是唯一真正的数据…

商业智能 BI 分析平台构建重点

商业智能 BI ( Business Intelligence) 简单来说就是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，将企业中不同业务系统（ ERP、CRM、OA、BPM 等，包括自己开发的业务系统软件）中的数据进行有效的整合，并利用合适的查询和分析工具快速并且准确的为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持

我2007年浙大研究生毕业后加入百度，先在百度知道做了一年的后端研发，2008年底开始负责日志统计的一个小团队，开发了一套基于Hadoop的日志统计平台，之后一直围绕数据这一方向，覆盖数据的采集、传输、建模存储、查询分析、数据可视化。今年4月份从百度离职创业，做一款针对互联网创业公司的数据分析产品Sensors Analytics，有兴趣的可以到sensor…