04 2016 档案

传统媒体人应有的数据思维和方法论
摘要：传统媒体人应有的数据思维和方法论可能是因为媒体人长期需要保持对新闻的敏感性，对社会热点的持续关注，有时候也需要间中制造一些社会热点，或许这就是媒体人的职业病，也正式因为这种职业特性，使得传统媒体人对于社会热门概念有着异常的敏感性和关注力，直到“新媒体”、“互联网思维”、“大数据”等概念被创造和... 阅读全文
posted @ 2016-04-28 09:51 刘小子 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
传统媒体人应有的数据思维和方法论
摘要：传统媒体人应有的数据思维和方法论可能是因为媒体人长期需要保持对新闻的敏感性，对社会热点的持续关注，有时候也需要间中制造一些社会热点，或许这就是媒体人的职业病，也正式因为这种职业特性，使得传统媒体人对于社会热门概念有着异常的敏感性和关注力，直到“新媒体”、“互联网思维”、“大数据”等概念被创造和... 阅读全文
posted @ 2016-04-28 09:51 刘小子 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据时代　树大数据意识
摘要：大数据时代　树大数据意识一，大数据及其特点1.什么是大数据？美国首屈一指的咨询公司麦肯锡给大数据的定义是：大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。全球最大的电子商务公司亚马逊的大数据科学家给出了一个更简单的定义：任何超过了一台计算机处理能力的数据量。而维基百科中只有短短一句... 阅读全文
posted @ 2016-04-27 13:45 刘小子 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据时代　树大数据意识
摘要：大数据时代　树大数据意识一，大数据及其特点1.什么是大数据？美国首屈一指的咨询公司麦肯锡给大数据的定义是：大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。全球最大的电子商务公司亚马逊的大数据科学家给出了一个更简单的定义：任何超过了一台计算机处理能力的数据量。而维基百科中只有短短一句... 阅读全文
posted @ 2016-04-27 13:45 刘小子 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据分析防御威胁,中小企业安全的选择
摘要：大数据分析防御威胁,中小企业安全的选择随着ICT技术的发展，企业的信息化程度越来越高，对信息的依赖性也越来越强。如今，无论是和互联网相关的IT新兴企业，还是在互联网冲击下转型升级的传统行业，都把信息技术作为企业最核心的生产力和竞争力。无数成功案例表明，充分利用互联网进行营销宣传和品牌传播的企业... 阅读全文
posted @ 2016-04-26 13:48 刘小子 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据分析防御威胁,中小企业安全的选择
摘要：大数据分析防御威胁,中小企业安全的选择随着ICT技术的发展，企业的信息化程度越来越高，对信息的依赖性也越来越强。如今，无论是和互联网相关的IT新兴企业，还是在互联网冲击下转型升级的传统行业，都把信息技术作为企业最核心的生产力和竞争力。无数成功案例表明，充分利用互联网进行营销宣传和品牌传播的企业... 阅读全文
posted @ 2016-04-26 13:48 刘小子 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据的五大进化趋势
摘要：大数据的五大进化趋势仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成了决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。无论是消费者，传统企业还是互联网创业公司，对大数据趋势的洞察和把握都是改变命运的重要思考。为了方便大家理解大数据将如何改变我们生产和消费数据的方式，GigaOM作者De... 阅读全文
posted @ 2016-04-25 14:05 刘小子 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据的五大进化趋势
摘要：大数据的五大进化趋势仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成了决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。无论是消费者，传统企业还是互联网创业公司，对大数据趋势的洞察和把握都是改变命运的重要思考。为了方便大家理解大数据将如何改变我们生产和消费数据的方式，GigaOM作者De... 阅读全文
posted @ 2016-04-25 14:05 刘小子 阅读(545) 评论(0) 推荐(0) 编辑
企业如何从大数据中获取价值
摘要：企业如何从大数据中获取价值有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素： 一 .具有清晰可达的业务数据目标 企业已经根据业务目标设置了清晰可达数据目标，如不同业务逻辑和场景下的访问量，访客，页面浏览量，交互度、忠... 阅读全文
posted @ 2016-04-24 13:46 刘小子 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
企业如何从大数据中获取价值
摘要：企业如何从大数据中获取价值有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素： 一 .具有清晰可达的业务数据目标 企业已经根据业务目标设置了清晰可达数据目标，如不同业务逻辑和场景下的访问量，访客，页面浏览量，交互度、忠... 阅读全文
posted @ 2016-04-24 13:46 刘小子 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑
常见的几种“分析”概念
摘要：常见的几种“分析”概念在业务实践中，有很多“分析”概念会让大家感到疑惑，从而直接影响从业者的职业规划，其包括职业定位、发展路线等。因此有必要将几种最常见的“分析”概念进行介绍，为大家今后的职业定位和发展提供帮助。1.数据统计数据统计是对最初级的数据从业者的定位，其含义如其字面意思——统计，具体... 阅读全文
posted @ 2016-04-23 14:03 刘小子 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
常见的几种“分析”概念
摘要：常见的几种“分析”概念在业务实践中，有很多“分析”概念会让大家感到疑惑，从而直接影响从业者的职业规划，其包括职业定位、发展路线等。因此有必要将几种最常见的“分析”概念进行介绍，为大家今后的职业定位和发展提供帮助。1.数据统计数据统计是对最初级的数据从业者的定位，其含义如其字面意思——统计，具体... 阅读全文
posted @ 2016-04-23 14:03 刘小子 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
简单有效的数据分析才是王道
摘要：简单有效的数据分析才是王道越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业... 阅读全文
posted @ 2016-04-22 13:10 刘小子 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
简单有效的数据分析才是王道
摘要：简单有效的数据分析才是王道越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业... 阅读全文
posted @ 2016-04-22 13:10 刘小子 阅读(100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
金融行业拥抱大数据的切肤之痛
摘要：金融行业拥抱大数据的切肤之痛大数据给金融行业带来了巨大变化，大数据处理和存储技术提升了数据处理效率，降低了信息系统运成本，金融企业正在利用大数据技术查询历史交易数据，存储和处理客户行为数据，让实时数据展现和数据处理成为现实。金融企业过去数据的利用方式集中在数据仓库，行数据和列数据作为主要应用方... 阅读全文
posted @ 2016-04-21 14:34 刘小子 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
金融行业拥抱大数据的切肤之痛
摘要：金融行业拥抱大数据的切肤之痛大数据给金融行业带来了巨大变化，大数据处理和存储技术提升了数据处理效率，降低了信息系统运成本，金融企业正在利用大数据技术查询历史交易数据，存储和处理客户行为数据，让实时数据展现和数据处理成为现实。金融企业过去数据的利用方式集中在数据仓库，行数据和列数据作为主要应用方... 阅读全文
posted @ 2016-04-21 14:34 刘小子 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据时代下 用户数据不可一概而论
摘要：大数据时代下用户数据不可一概而论现如今，大数据已经成为这个时代的统治者，大数据时代，也是物联网的时代，随着云存储和云计算的发展，以智能手机、智能家电、可穿戴设备为代表的智能终端的普及，通过各种智能终端上传和收集的用户数据将越来越多，对用户数据的分析和挖掘及利用，将是大数据的商业价值所在，蕴藏和... 阅读全文
posted @ 2016-04-20 15:34 刘小子 阅读(111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据时代下 用户数据不可一概而论
摘要：大数据时代下用户数据不可一概而论现如今，大数据已经成为这个时代的统治者，大数据时代，也是物联网的时代，随着云存储和云计算的发展，以智能手机、智能家电、可穿戴设备为代表的智能终端的普及，通过各种智能终端上传和收集的用户数据将越来越多，对用户数据的分析和挖掘及利用，将是大数据的商业价值所在，蕴藏和... 阅读全文
posted @ 2016-04-20 15:34 刘小子 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
你必须知道的关于大数据的七个概念
摘要：你必须知道的关于大数据的七个概念在大多数人根本不知道大数据(BigData)到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在 21 世纪掀起一场惊涛骇浪。根据研究机构IDC(国际数据资讯公司)的分析，这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料，成了人人关心的重... 阅读全文
posted @ 2016-04-19 15:22 刘小子 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑
你必须知道的关于大数据的七个概念
摘要：你必须知道的关于大数据的七个概念在大多数人根本不知道大数据(BigData)到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在 21 世纪掀起一场惊涛骇浪。根据研究机构IDC(国际数据资讯公司)的分析，这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料，成了人人关心的重... 阅读全文
posted @ 2016-04-19 15:22 刘小子 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS中的聚类分析方法总结
摘要：SAS中的聚类分析方法总结说起聚类分析，相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。按照正常的思路，我大概会说如下几个问题：1. 什么是聚类分析？2. 聚类分析有什么用？3. 聚类分析怎么做？下面我将分聚类分析概述、聚类分析算... 阅读全文
posted @ 2016-04-18 13:56 刘小子 阅读(738) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS中的聚类分析方法总结
摘要：SAS中的聚类分析方法总结说起聚类分析，相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。按照正常的思路，我大概会说如下几个问题：1. 什么是聚类分析？2. 聚类分析有什么用？3. 聚类分析怎么做？下面我将分聚类分析概述、聚类分析算... 阅读全文
posted @ 2016-04-18 13:56 刘小子 阅读(1429) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析的关键是制定聪明的决策
摘要：数据分析的关键是制定聪明的决策有一句经典语录：“我的广告费有一半浪费掉了，但我不知道是哪一半。”，来自于JohnWanamaker，1900年代早期的一位美国百货商店商人。数据分析可以找出到底哪一半投资是浪费掉的，让您可以最大化顶线（即增加营收）或最小化底线（即降低成本），从而优化您的投入产出... 阅读全文
posted @ 2016-04-17 13:55 刘小子 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析的关键是制定聪明的决策
摘要：数据分析的关键是制定聪明的决策有一句经典语录：“我的广告费有一半浪费掉了，但我不知道是哪一半。”，来自于JohnWanamaker，1900年代早期的一位美国百货商店商人。数据分析可以找出到底哪一半投资是浪费掉的，让您可以最大化顶线（即增加营收）或最小化底线（即降低成本），从而优化您的投入产出... 阅读全文
posted @ 2016-04-17 13:55 刘小子 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑
想使用 MongoDB ，你应该了解这8个方面!
摘要：想使用 MongoDB，你应该了解这8个方面!应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最... 阅读全文
posted @ 2016-04-16 13:51 刘小子 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
想使用 MongoDB ，你应该了解这8个方面!
摘要：想使用 MongoDB，你应该了解这8个方面!应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最... 阅读全文
posted @ 2016-04-16 13:51 刘小子 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据代表未来，投资力度增强
摘要：大数据代表未来，投资力度增强大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标，可广泛作用于几乎所有行业，必将掀起一场新的革命。目前，大数据已经迎来了高速发展的黄金成长期，我们看好其发展趋势，推荐投资者提高对其中孕育机会的关注度。从源到流看，大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程；按... 阅读全文
posted @ 2016-04-15 13:45 刘小子 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计学和数据挖掘的异同探讨
摘要：统计学和数据挖掘的异同探讨1． 简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关... 阅读全文
posted @ 2016-04-14 13:46 刘小子 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计学和数据挖掘的异同探讨
摘要：统计学和数据挖掘的异同探讨1． 简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关... 阅读全文
posted @ 2016-04-14 13:46 刘小子 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
让大数据成为一种基本的使用和操作能力
摘要：让大数据成为一种基本的使用和操作能力大数据重构消费者主权“大数据”之“大”，不仅仅源于其体量的庞大，更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面，从大数据分析中获得竞争优势，已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样，开始为企业提供重要的生产因素。我们会... 阅读全文
posted @ 2016-04-14 13:44 刘小子 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
让大数据成为一种基本的使用和操作能力
摘要：让大数据成为一种基本的使用和操作能力大数据重构消费者主权“大数据”之“大”，不仅仅源于其体量的庞大，更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面，从大数据分析中获得竞争优势，已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样，开始为企业提供重要的生产因素。我们会... 阅读全文
posted @ 2016-04-14 13:44 刘小子 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【七】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【七】6.5 SASEM数据挖掘-----预测模型１ 问题定义目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。数据集：SAMPSIO.DMAGECR数据集大小：1000变量数目：21（20个输入变量，1个目标变量）变量描述 该损失矩阵将产生和第一个损... 阅读全文
posted @ 2016-04-12 14:34 刘小子 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【七】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【七】6.5 SASEM数据挖掘-----预测模型１ 问题定义目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。数据集：SAMPSIO.DMAGECR数据集大小：1000变量数目：21（20个输入变量，1个目标变量）变量描述 该损失矩阵将产生和第一个损... 阅读全文
posted @ 2016-04-12 14:34 刘小子 阅读(1169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【六】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【六】6.3 决策树决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集，然后将另外的规则应用在子数据集中，数据集不同相应的规则也不同，这样就形成第二层数据集的划分。一般来说，一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组。1 问题背... 阅读全文
posted @ 2016-04-12 14:33 刘小子 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【六】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【六】6.3 决策树决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集，然后将另外的规则应用在子数据集中，数据集不同相应的规则也不同，这样就形成第二层数据集的划分。一般来说，一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组。1 问题背... 阅读全文
posted @ 2016-04-12 14:33 刘小子 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【五】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【五】SAS——预测模型6.1 测模型介绍预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时间为关键属性的关联知识，可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中。从预测的主要功能上看，主要是对未来数据的概念分类和趋势... 阅读全文
posted @ 2016-04-11 13:43 刘小子 阅读(480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【五】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【五】SAS——预测模型6.1 测模型介绍预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时间为关键属性的关联知识，可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中。从预测的主要功能上看，主要是对未来数据的概念分类和趋势... 阅读全文
posted @ 2016-04-11 13:43 刘小子 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【四】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【四】今天主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。1 聚类分析介绍1.1 基本概念聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据... 阅读全文
posted @ 2016-04-11 13:42 刘小子 阅读(346) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【四】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【四】今天主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。1 聚类分析介绍1.1 基本概念聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据... 阅读全文
posted @ 2016-04-11 13:42 刘小子 阅读(991) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【三】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【三】从数据挖掘概念到SASEM模块和大概的流程介绍完之后，下面的规划是【SAS关联规则案例】【SAS聚类】【SAS预测】三个案例的具体操作步骤，【SAS的可视化技术】和【SAS的一些技巧和代码】，至于像SAS的数据导入导出数据处理等一些基本的代码，不作大的讲解。到时候会穿... 阅读全文
posted @ 2016-04-10 14:23 刘小子 阅读(441) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【三】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【三】从数据挖掘概念到SASEM模块和大概的流程介绍完之后，下面的规划是【SAS关联规则案例】【SAS聚类】【SAS预测】三个案例的具体操作步骤，【SAS的可视化技术】和【SAS的一些技巧和代码】，至于像SAS的数据导入导出数据处理等一些基本的代码，不作大的讲解。到时候会穿... 阅读全文
posted @ 2016-04-10 14:23 刘小子 阅读(566) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【二】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【二】 从SAS数据挖掘实战篇【一】介绍完目前的数据挖掘基本概念之外，对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后，我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇【二】SAS工具的应用。首先来看一下SAS大概的一个软件界面。（这里面实际操作性较强，建议都打开软件，stepby... 阅读全文
posted @ 2016-04-10 14:21 刘小子 阅读(493) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【二】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【二】 从SAS数据挖掘实战篇【一】介绍完目前的数据挖掘基本概念之外，对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后，我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇【二】SAS工具的应用。首先来看一下SAS大概的一个软件界面。（这里面实际操作性较强，建议都打开软件，stepby... 阅读全文
posted @ 2016-04-10 14:21 刘小子 阅读(1003) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【一】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【一】1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生需求是一切技术之母，管理和计算机技术的发展，促使数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的迅猛发展，信息量也呈几何指数增长，如何从巨量、复杂的数据中获取有用的信息，成为了信息技术研究领域的一道新课题。在这样的背景下，数据挖掘技术诞生并成... 阅读全文
posted @ 2016-04-09 10:02 刘小子 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS数据挖掘实战篇【一】
摘要：SAS数据挖掘实战篇【一】1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生需求是一切技术之母，管理和计算机技术的发展，促使数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的迅猛发展，信息量也呈几何指数增长，如何从巨量、复杂的数据中获取有用的信息，成为了信息技术研究领域的一道新课题。在这样的背景下，数据挖掘技术诞生并成... 阅读全文
posted @ 2016-04-09 10:02 刘小子 阅读(1163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据挖掘基础：分词入门
摘要：数据挖掘基础：分词入门谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过... 阅读全文
posted @ 2016-04-08 14:37 刘小子 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据挖掘基础：分词入门
摘要：数据挖掘基础：分词入门谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过... 阅读全文
posted @ 2016-04-08 14:37 刘小子 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
移动营销，为什么小数据反而比大数据更有用？
摘要：移动营销，为什么小数据反而比大数据更有用？我们在谈论移动互联网的时候，总是赋予了它太多的想象力。但对绝大多数移动用户来说，手机在生活中的地位是一个工具的集合，人们使用手机的自然行为更多的是借助手机来解决日常生活中的种种琐碎。那些激情，刺激，充满了挑战，像詹姆斯邦德一样掏出手机拯救世界的情景，只... 阅读全文
posted @ 2016-04-07 13:56 刘小子 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
移动营销，为什么小数据反而比大数据更有用？
摘要：移动营销，为什么小数据反而比大数据更有用？我们在谈论移动互联网的时候，总是赋予了它太多的想象力。但对绝大多数移动用户来说，手机在生活中的地位是一个工具的集合，人们使用手机的自然行为更多的是借助手机来解决日常生活中的种种琐碎。那些激情，刺激，充满了挑战，像詹姆斯邦德一样掏出手机拯救世界的情景，只... 阅读全文
posted @ 2016-04-07 13:56 刘小子 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
非一般的数据挖掘机：关联规则法
摘要：非一般的数据挖掘机：关联规则法机器学习中的许多数据挖掘方法主要是针对数值型数据的，算法也很偏向数理方法（例如支持向量机）。而分类数据（非数值型数据），其本质不过是简单的计数，针对这类数据的一个简单实用的方法就是关联规则挖掘法，谷歌的MapReduce也为这类算法提供了很好的软件构架。下面我们就... 阅读全文
posted @ 2016-04-06 13:11 刘小子 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据面试可能遇到的问题
摘要：大数据面试可能遇到的问题1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余... 阅读全文
posted @ 2016-04-05 13:26 刘小子 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据面试可能遇到的问题
摘要：大数据面试可能遇到的问题1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余... 阅读全文
posted @ 2016-04-05 13:26 刘小子 阅读(1418) 评论(0) 推荐(0) 编辑
企业如何选择合适的大数据安全方案?
摘要：企业如何选择合适的大数据安全方案?有几项技术可以解决非结构化数据的安全，但是一旦数据离开网络，这些安全技术就会因为不能控制数据迁移后的环境而失去效果。这些技术有一个共同点，安全控制绑定在数据本身之外，例如网络或者计算机周边设备。不管数据传输至何处，只有一种技术能完全保护数据的访问。它对元数据建... 阅读全文
posted @ 2016-04-05 08:06 刘小子 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
企业如何选择合适的大数据安全方案?
摘要：企业如何选择合适的大数据安全方案?有几项技术可以解决非结构化数据的安全，但是一旦数据离开网络，这些安全技术就会因为不能控制数据迁移后的环境而失去效果。这些技术有一个共同点，安全控制绑定在数据本身之外，例如网络或者计算机周边设备。不管数据传输至何处，只有一种技术能完全保护数据的访问。它对元数据建... 阅读全文
posted @ 2016-04-05 08:06 刘小子 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析师经常遇到的13个问题
摘要：数据分析师经常遇到的13个问题1、最早的数据分析可能就报表目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢?数据分析完... 阅读全文
posted @ 2016-04-03 14:22 刘小子 阅读(1104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据科学家做到这些，百万年薪不是梦
摘要：数据科学家做到这些，百万年薪不是梦定义你自己你是一个数据科学家？还是只是一个需要运用数据来做市场营销或者其他专业化工作的人？答案的不同决定了你在公司的自我定位和形象。如果你只是一个完全的数据科学家，那么你想进入市场岗位或是具体操作岗位几乎是不可能的。如果你是一个营销经理或业务主管，那么学习数据... 阅读全文
posted @ 2016-04-02 14:10 刘小子 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据科学家做到这些，百万年薪不是梦
摘要：数据科学家做到这些，百万年薪不是梦定义你自己你是一个数据科学家？还是只是一个需要运用数据来做市场营销或者其他专业化工作的人？答案的不同决定了你在公司的自我定位和形象。如果你只是一个完全的数据科学家，那么你想进入市场岗位或是具体操作岗位几乎是不可能的。如果你是一个营销经理或业务主管，那么学习数据... 阅读全文
posted @ 2016-04-02 14:10 刘小子 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据如何驱动产品和运营？
摘要：大数据如何驱动产品和运营？一、大数据思维在 2011年、2012年 大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：【案例 1：输入法】首先,我们来看一下输入法的例子.我 2... 阅读全文
posted @ 2016-04-01 15:07 刘小子 阅读(141) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据如何驱动产品和运营？
摘要：大数据如何驱动产品和运营？一、大数据思维在 2011年、2012年 大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：【案例 1：输入法】首先,我们来看一下输入法的例子.我 2... 阅读全文
posted @ 2016-04-01 15:07 刘小子 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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