搜索引擎全网采集Msray-plus，是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；3：可从用户提供的网站列表数据中，全自动的提取出网站联系方式信息，包括但不限于邮箱、手机/电话、Q
数据分析就是像是做饭一样，正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取，只有把食材准备好，经过我们的加工，可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱，数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 法律大数据专题文章计划： 《大数据解读2014年中国裁判文书公开》为本次系列文章的主题，本文通过业界成熟大数据技术，希望对公开裁判文书分析、统计，从而对裁判文书公开情况量化评估。本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网全网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文为之（一），主要内容是对2014年全国及关注热点地区的裁判文书总体公开效果进行量化分析；专题之（二）通过大数据分析2014年全国民事案
我以维克托·迈尔·舍恩伯格肯尼思·库克耶所著的《大数据时代》为基础，又参考了其它书籍文献，结合我以前学习过的数据仓库和数据挖掘知识，把内容进行了提炼和总结。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Excel是我们工作和生活中都会用到的一个工具！ 不管你是做什么工作，肯定都会接触到这个软件；抛开工作，我们自己的生活中肯定也会用的到，比如用它来记账，做行程安排等等。 用好Excel，不仅可以帮助我们工作更高效，被领导高看一眼，有利于升职加薪，也能帮助我们更好地打理自己的生活，绝对是每个小伙伴学了都有好处的~~ 所以，博文视点邀请到资深Office培训讲师、《Excel数据分析可视化实战》一书的作者凌祯老师，于3月1日晚20:00做客博文视点
昨日，IBM与腾讯达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作，通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持，为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地，同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中，IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据，进行精准的大数据分析，获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个
今天继续分享如何写数据分析报告。之前2期举的例子都是监控数据，监控数据是连续观测，会很明显的看到曲线变动。于是很多同学便问：“静态数据的报告该咋写”。尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。
“每天一个数据分析师”内容奉上，请享用。原创内容 转载请注明来源 人物档案 王润烨，学统计出身，大学期间接触到数据分析，并参与实施了一些项目，结识了许多从事数据分析和挖掘的朋友。环境使然，他自己也成了
敏捷园区解决方案是华为推出的SDN在园区网络中应用的典型部署方案，华为敏捷园区解决方案使用敏捷控制器搭配敏捷交换机，同时配合客户具体应用，灵活实现敏捷园区网络的目标。
语音/对话式交互是一件非常有挑战性的设计，极少有业务能一蹴而就。笔者所在的公司，过往开发了十几个多轮语音交互技能，平均算下来，首个BOT上线后，差不多得有半年时间进行迭代，才能够有稳定的，比较好的数据表现。
明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。
前 言 5月12日一场互联网领域的“巨震”席卷全球，wannacry蠕虫式勒索软件已惊人的速度席卷上百国家，所到之处，哀鸿遍野，寸草不生（词穷编不下去了），上一张来自malwaretech的全球
上一篇《一文看懂：搭建活动分析体系》分享以后，有小伙伴问：那做活动分析，是不是也有模型呢？答：不但有，而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型，以至于每年都有新词冒出来，诸如：AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等，看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。
其实数据分析就是我们单细胞天地发布的全网第一个单细胞转录组课程所精炼了常规单细胞转录组数据分析主线，就是5大R包， scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop，然后10个步骤：
世界读书日 世界，是一本书 再帅气的容颜都会有老去的一天，唯有我们读过的书会积累在我们的身体里成为财富！ ——沈剑 又到了一年一度的423世界读书日 也到了大家囤书的好时候 既然要囤书 就要囤经典书，囤好书 鉴于很多经典好书大家可能已经买过了 所以本期书单主要以近期重量级新书为主 并辅以过于值得回味的经典书 希望可以帮助大家在知识的海洋中尽情地遨游~~ 对了，文末还有福利哦！ ---- 01 量子计算 本书是量子计算与量子信息领域的经典著作，是量子信息领域及物理领域被引用次数高的图书之一，
其实，各行各业都有自己的分析师，比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师；统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
很多同学在问：数据分析有没有标准思路，有没有分析思维模式。答案当然是：有。但绝不是大家日常在公众号看到的各种炫酷名字。什么SOWT，PEST，二八法、切割法、多维法、业务法……这些名字炫酷有余，可解决真实商业问题的时候没一个靠谱的。今天我们正本清源，一次性跟大家解释清楚：哪些数据思维的常见误区。
看到这篇文章，感觉对数据分析一些点总结蛮好的，分享给大家。数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西：
报告正文： 大家好，我是来自猎聘网的单艺，很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受，可能会偏虚一点，偏方法论述一些，希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景，数据分析的背景比较杂一点，有的是从工程上过来，有的是从数学统计，有的是从物理、心理学、社会学，他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘，也有比较多的工程经验，我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情，包括
金磊 杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 前脚投简历，后脚就被精准裁员。 一位网友最近就爆出了这样一段真实经历，而且还称被领导教育了一通： 别以为你上班干啥我都不知道，你啥时候想走我都一清二楚！ 随之引发热议的，便是背后的一个神奇服务—— 离职倾向分析。 这位网友怀疑，他所在的公司便采用了来自深信服的这项服务。 简单来说，就是员工在公司用了哪个软件、打开了多少次、是否投过简历等等，都会被看得一清二楚。 于是乎，一石激起千层浪，网友们纷纷抛出质疑：这真的不会侵犯个人隐私？ 截至目前，深
数据猿导读 最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的增长模式，『买』 的模式：买流量、
都非常成功，培养了非常多的技能树优秀小伙伴，形成了华语圈最大的生物信息学交流社群，而且这些组学实战，我都录制了完整视频在B站免费发布供十万人学习：
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
新年伊始，很多同学都会想着：我要好好学习数据分析，今年做好工作/找个好工作。怎么学才能学好？这里推荐用KSA方法，理清目标，分解任务哦。啥？你说之前没听过？今天我们系统讲解下。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。（简单理解就是：提取相关数据，运用相应算法，得出实用结论）
做数据分析的同学，很多都听过：人、货、场的分析模型。然而，这东西又是个只闻其名，不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析？今天我们系统讲解下。
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
本民工并非产品经理，仅作为非典型用户，从个人痛点角度提功能建议，想到啥说啥，思考并不成熟，请各位产品经理高抬贵手，别用PRD标准来挑毛病，欢迎交流拍砖。
根据 TIOBE 公布的最新一期编程语言排行榜，Python 荣获 2021 年度编程语言称号。 Python作为编程语言，简单、高效、易学，可使用的范围很广。在大数据、人工智能、数据分析、爬虫等领域，Python 都有无法替代的作用！ 比如著名的豆瓣、知乎网，就是用Python开发的。 通过爬虫工具，抓取高分电影的影评、招聘网站的职位、美食餐厅的坐标； 面对海量数据，Python 可以通过 vlookup 函数，数据透视、模糊筛选等函数快速得出你想要的结论，还能生成漂亮的可视化图表。 至于制作热力图、
2018世界杯鏖战正酣，在国内看直播的小伙伴想必也看得很过瘾，那么国内的小伙伴是如何收看到流畅、清晰的直播呢？腾讯视频云直播平台作为助力本次世界杯国内直播的重要PaaS平台，期待给大家带来优质的体验。
本文长度为3500字，建议阅读7分钟 2016年7月7日清华大数据思享会公共管理大数据系列在清华数据创新基地（清数D-Lab）成功举办，本次思享会邀请拓尔思副总裁刘瑞宝进行了名为“大数据助力政府转型”的主题内容分享，刘瑞宝结合自己在公共管理大数据领域的多年经验，分享自己对大数据助力政府转型的思考与实践，以下内容是分享的第一部分为大数据与政府转型之间关系。 演讲全文： 大数据如何助力政府转型将主要从五个模块来阐述，首先是大数据与政府转型之间的关系。大数据在政府转型中做些什么、为什么政府转型中要应用到大数
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
数据猿导读 今年双11之后，一份《双十一网购大数据分析报告》备受业界关注，并被多家媒体转载、引用。一时之间，报告发布方——星图数据也被推到了大众眼前，引来关注无数。近日，数据猿记者走访了星图数据，了解
在《#凯哥讲数据中台#数据中台的使命，愿景和六大核心能力中》，我提到，数据中台的愿景是"打造数据驱动的智能企业"。
虽然Power BI Pro的账户不是很贵（反正我没有买，都是注册了个免费的结果微软一再延长我的pro用户体验时间……所以我就站着说会儿话……）。
数据分析从业这么多年，既有庆幸也有焦虑，庆幸的是能进入互联网行业，吃到行业红利从而有一个较高的起薪，焦虑的是数据分析的门槛并不高，而且有明显的职场天花板。
做一道好菜需要食材，好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材，这里的各类数据就是我们的食材，选择优质的数据，经过深加工清洗，去伪纯真这个过程需要耗费很长时间，也需要更多的实践经验。根据多年经验，要想运用好数据，首先要研究学习对各种类型的数据进行处理（如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等）。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘，首先得有数据食材，对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜，正如开车，那种车都能到达目的地，技术不同效率不同，安全系数也不同。
仲志成，iCDO原创志愿者 在互联网数据领域，归因模型常被提及。如何用对数据，如何真正让归因模型产生价值，作者为我们总结了8个坑。让我们一起来看看自己有没有落入某个坑中~ 台上一分钟台下十年功，准备的充分不一定能成功，但准备的不充分没多大可能成功！ 使用归因模型前，要做好哪些准备工作呢？笔者总结出了8个，并不是这8个中的每一条都适用于每一个人，但每个人应该都会从这个8条中找到自己适用的部分。 先简单介绍一下归因模型。 在互联网数据领域，归因模型主要是指：一种、一组规则或算法，用于确定用户通过多个渠道访问时，
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题：业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？来举个例子：
1、相关关系比因果关系更重要 老王开了个包子铺，有时做少了不够卖，有时做多了没卖完，两头都是损失。老王琢磨着买包子的都是街坊，他们买包子是有规律的，例如老张只在周六买，因为闺女周末会来看他，而且闺女就爱吃包子。于是老王每卖一次就记次账，谁在哪天买了几笼包子，并试图找出每个街坊的买包子规律。 数据虽然越记越多，但老王啥规律也没找出来，即使是老张也都没准，好几个周六都没来买，因为他闺女有事没来。有个人给老王支招，你甭记顾客，就记每天卖了多少笼就行，这个法子明显简单有效，很容易就看出了周末比平时会多卖两
中国唐宋时期的思维方法毫不过时，如今中国在“大数据时代”寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史，重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。
从数据中，挖掘出业务机会点，是很多公司对数据分析师的要求。然而到底啥是机会点？到底要怎么挖？很少有人详细讲解过，也让很多同学困扰。今天结合一个具体问题讲解一下。 问题场景：某电商平台，运营部门要求数据分析师挖掘用户运营机会点。数据分析师开心地报告“发现用户购买4次以后，用户消费就很高了，建议让每个用户买4次”……之后惨遭业务批判：“你分析了屁！” 问题出在哪里呢？ 01 错误示范 “发现用户购买4次以后，用户消费就很高了”这是一句典型的就数论数的废话。用户买得多，消费自然就很高呀！闭着眼睛都知道，还要分析
作者：Donna Ferguson 翻译：朱潇男 校对：Shawn 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 不管你是否是某一超市的积分会员，你的支付方式是信用卡还是现金，那些大型超市都了解你的一举一动。 我们都知道超市会通过分析我们的购物信息来进行精准推送-包括一些个性化的购物券及优惠等等。比如说你几个小时前刚刚购物完，现在正准备坐下来看部电影的时候，发现已经有广告推送给你-而且是跟你刚刚买的东西紧密相关的，这时你会有何感受？ 或者，Tesco（乐购，英国
作为一名数据分析师，可能经常会抱怨自己整天在接一些临时数据需求，根本没时间去做分析。所谓的临时数据需求更多的都是取数，一会领导要你看一下这个数，一会业务部门又要那个数，是不是感觉自己活生生就是个提数机器哈。我们先不论这种情况合理不合理，既然做了就要把这件事尽可能的做好，今天给大家分享一篇傅老师写的《关于如何能把数据取准确》。以下为分享正文：
虽然我不是很懂足球，但是c罗还是知道的，最近关于他和可口可乐的新闻比较火。源于他在发布会上的时候一个小举动，在发布会上的时候他将面前的赞助商可口可乐的产品移走，公开号召大家“多喝白水”。事件发生后，C罗的巨星效应再次引发巨大影响，可口可乐的股价一度下跌、40亿美元的市值一度蒸发！ 关于股票，作为一个程序员，我也喜欢在股市里面晃荡，无奈总是当成韭菜收割了。每一次都是卖涨买跌，处处碰壁。但是作为一个有一定阅历的程序员本能告诉自己，只要掌握了大量的股票数据，就可以在信息渠道落后的情况下，分析出机构大概率的在布局哪些股票，从而在机构拉涨停之前，提前进入分一杯羹。于是，开始编写了爬取股票数据并进行数据分析的程序。所以今天我们就来通过python获取一些当天的数据来分析下。
数据分析离不开数据。百科对数据（data）的定义：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
当今人工智能方向越来越卷了，系统化学习能够让你高效的利用时间，达到事半功倍的效果。今天给大家推荐10个优质原创公众号，助你在系统化学习的路上一臂之力。 小白学视觉 哈工大博士创建的公众号，专注于计算机视觉技术。每天更新技术讲解、招聘信息、论文解读等内容。博主出版《opencv 4快速入门》，已经加印十余次。 公众号开源了《Python视觉实现项目71讲》、《pytorch常用函数手册》等资料，关注公众号免费下载！ 点击上方名片可关注 深度学习与图网络 图神经网络你有了解过吗？深度学习与图网络公众号专注深度
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系，可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段，他写道：“我们在哪里丢失了知识中的智慧？又在哪里丢失了信息中的知识？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？ / Where is the knowledge we have lost in information？）。
陈宇认为大数据是哲学层面上的问题，属于统计学范畴，部分揭示了大数据产业的本质，但是实际上大数据这个概念自身就有着不同的诠释。利用数据进行军事分析，产品定位，交通管理，风险管理，精准营销等等，其实在几十年前就有了。最早的保险产品就是来源于偶然事件的概率分析，其参考历史数据分析，依据计算出的概率来，来对保险产品进行定价。中国古代的军事学家孙膑在战争中，通过逐步减少行军灶坑来迷惑对手，利用其师弟庞涓对数据信任，制造其带领军队溃败的假象，最后在对方轻敌冒进的前提下，突袭了对手，赢得了战争胜利。因此数据分析其实在很久远的古代就存在了。为什么过去的数据分析换成了时髦的名称大数据了呢？
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