一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912
无人机虽然是现代科技时代发展的产，物但其发展历程却已经有百年之久。早在1939年德国人就研发了一款无人机的鼻祖——使用无线电遥控的无人轰炸机，可以携带一吨重的炸弹，著名的V－1导弹就是以这款无人轰炸机为基础研发的。
人类一思考，上帝就发笑；世界杯一来到，上帝笑得血压也升高。倒不是足球踢得多欢乐，而是世界杯预测太恶搞。 我略微总结了下，剔除掉贝利和大校这种声名卓著的反向指标，煞有介事的世界杯预测大致可以分为五类：一是实力决定论，以高盛和德银等投行为代 表，将FIFA排名、过往战绩、近期表现、球员身价、赌球赔率、国家经济等一系列数据综合反映出的球队实力作为预测依据，用计量模型计算出看上去精确至极 的概率，只不过，计算结果有较大差异，比如，高盛预测巴西夺冠，德银则更看好英格兰。 二是条件决定论，
做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的
以前搞大数据的，随便会搭建个hadoop就叫大数据工程师了，现在不行了，需要掌握的工具越来越多，大数据的工作也被逐渐分解到不同的数据岗位上，这是一件好事，优胜劣汰。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
近年来，基于向量进行召回的做法在搜索和推荐领域都得到了比较广泛的应用，并且在学术界发表的论文中，基于向量的 dense retrieve 的方法也在不少数据集上都战胜了 sparse retrieve，吸引了越来越多的关注。在内网的不少文章中也都介绍了各种不同的模型和算法，但是目前我们还没有看到比较系统的介绍向量召回评估体系的文章，在这里我们抛砖引玉，对搜索在将向量召回应用到搜索方向过程中积累的召回评估方面的内容，进行了梳理和归纳，希望能对大家有所帮助，也希望能引出更多关于召回评估的好的方法和思路。
故事背景： 在一家超市中，通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增
6月23日，养码场联合袋鼠云、3W举办了以数据智能实践为主题的线下技术沙龙。干货满满，场主吐血整理！
小编最近在研究后台的设计，涉及到数据统计分析模块的数据的呈现方面，搜集学习材料的时候发现这篇文章，推荐给有需求的童靴们共同学习。在文章中，原作者跟大家分享数据可视化常用的五种方式，希望能给大家带来思路的拓展。 概念 借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。 数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们
本文我们来谈谈近几年机器学习在服务器运营领域的一些实践。
在大数据领域我们都知道，开发是最简单，任务的合理调优、问题排查才是最重要的。我们在之前的文章《Flink面试通关手册》中也讲解过，作者结合线上出现的一些问题，总结了一些任务调优需要注意的点。
目录 一、大数据治理与业务创新的关系 二、大数据治理的关键步骤 三、大数据治理的主要成果 一、大数据治理与业务创新的关系 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数据等。 这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信
长期以来，创业投资的方法被当做一门艺术在一个相对小的圈子内流传。富有经验的VC往往喜欢将自己的成功归因于这门艺术的历久弥新，而识人术又是这门艺术的重中之重。一个初创公司的团队(team)，还是产品(product)，抑或是市场/产品吸引力(traction)，都会被作为重要指标而影响每一个VC的投资决策。 对于一个初创公司而言(尤其是尚处早期的团队early-stage startup)，除了有可能实际存在的产品外(算上半成品及开发原型)，剩下的指标都可以说是虚无缥缈。人们早已习惯了如此的筛选机制：投资人在
本文解释了回归分析及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还
因为标题长度有限，所以把Face Recognition简写成F R，论文题目应为《Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks》 1 需要解决的问题（Problem） 从稳定的到大的变化的状态（例如：姿势、光照、表情变化），使用深度学习方法所得到的特征仍存在缺陷。 2 所使用的方法（Method） 作者提出了一种基于张量的融合结构，能够有效的融合面部识别特征（FRF）与面部属性特征（FAF）。为了解决普通模型参
作者简介：吴树生，腾讯高级工程师。负责SNG大数据监控平台建设。近十年监控系统开发经验，具有构建基于大数据平台的海量高可用分布式监控系统研发经验。 导语：监控数据多维化后，带来新的应用场景。SNG的
测试脚本采用High_Performance_Throughput，Pair数量为100，Pair数量被设定在100是因为我们在测试中发现一个现象，比如，我们在测试1514B大小的数据包吞吐量时，一个Pair可能只有20Mbps左右，但随着Pair数量的增加，吞吐量也会随之上升，并最终达到吞吐最大值，Pair继续增加，吞吐量也不会出现大的变化。使用100Pairs还有另外一个效果，多Pair在Netstat中看到的效果就是多TCP连接数，在多连接数下，高强度的吞吐测试对设备性能和稳定性都是一个考验。
目前，很多企业已经意识到，由于业务人员看不懂系统中存储的数据，所以难以通过大数据来提升业务创新能力，本文就来谈谈解决这个问题的方法——业务元数据管理。（同系列文章请点击王轩的文章《面向业务的企业元数据管理》） 目录： 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 二、业务元数据——数据背后的业务上下文 三、基于本体的业务元数据管理实践 四、总结与展望 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 大概70多年前的一个情人节，ENIAC诞生在了美国宾夕法尼亚大学，从此人类开启了在计算机“智能化”上的探索，“语言识别”、“图像识别
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。随后，又因直观地反
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
很多人在刚开始步入数据分析师或进入大数据行业时，肯定会接触到“报表工具”和“商业智能BI”这两个词。但许多人不理解这两者的概念和区别，认为报表工具就是BI工具，BI工具就是报表工具，这种认识当然是不正确的。造成这种错误观念的主要原因是这两种分析工具在大数据时代都是相辅相成的，两者的功能有些重叠，要想弄清楚两者的区别，就要从报表工具和BI工具的应用场景来分析。
在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
标题图来源：pexels 自治理念 一、趋势 在科幻电影中未来的太空飞船上往往有着人工智能角色，协助人类掌控飞船各方面的状况，或是为飞船上的每个乘客提供贴心的服务。这样的科幻场景离我们现实也不算太远，汽车的自动驾驶能力实际上就是这样一种智能化探索方向。而在我们所关心的大数据平台中，其实也急迫需要这样一个类似大脑的角色，以腾讯大数据平台现阶段的情况为例，我们有着10万+机器的存算集群，上面每天运行千万级别的离在线任务，我们的用户、大数据组件研发者、运维专家们可能会消耗不少精力去处理一些非业务逻辑相关的问
最近在做数据统计学相关的一些课程，看到数据相关性的时候，想可以找一些实际的案例可以再课程中作为案例给学员操作，于是我找了 儿童升高和体重的数据，来做相关性的数据分析，我们来看原始的数据
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
从古希腊、古罗马到日不落帝国，到当今的美利坚合众国，自古以来强盛的王朝似乎从来都是和发达的体育分不开的。但是身处科技、金融、军事、体育强国的美国现在似乎是把体育玩到了一个新的境界，那就是：“大数据驱动的体育”。 NBA是美国各个职业体育中的佼佼者，虽然在总营业额上次与美式足球NFL和职业棒球MLB列第三位，但是由于所需要的球员数目远远少于前面二者，NBA球员的年平均工资（515万美金，2012年数据），中位工资（230万美金）都远远高于所有职业体育项目。NBA的成功商业运作背后有着非常成功的IT支持。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 标题：Consumer Spending and the Cross-Section of Stock Returns 作者：Tarun GUPTA, Edward LEUNG,Viorel ROSCOVAN 来源：Jou
大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲，大数据这个“圈”太乱了，一点不比“贵圈”好。
它揭示了表面看似无关的数学领域之间的深层联系，是数学界的伟大奇观之一。而这也指出了数学之美的另一个组成部分：数学模式必须在某种角度上是有趣的。
1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法，简单来说就是从已知事件测定未知事件。 上图展示了时间序列的一般趋势，时间序列数据的趋势变动可分
In大数据时代，跟随相关技术的日新月异与成熟，在这样的背景下，前端和后端又能玩出什么新花样呢？在18年的双11活动中，天猫的可视化大屏可谓玩花了技术控们的眼睛。
9 月 21 日至 22 日，为期两天的 CCAI 2019 正在秋意浓浓的中国青岛胶州隆重举行。本次会议选址室外体育馆召开，为原本严肃的学术会议增添了几分活泼、惬意的色彩。
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
3月18日，腾讯大数据举办了2018年线下沙龙—深圳站，吸引了深圳互联网圈众多运营&推广的小伙伴踊跃报名参加活动，共同探讨主题：互联网用户增长与运营之道。
我们邀请了三位资深运营人，从“人性驱动、大数据赋能、社群裂变”三个方向，和您分享他们的经验和心得。
深度学习有哪些神经网络 一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种： 监督学习（supervised learning） 无监督学习 （unsupervised learning） 半监督学习（semi-supervised learning） 强化学习（reinforcement learning） 监督学习 是指用已经标记好的数据，做训练模型来预测新数据的类别。 无监督学习 是指不需要提前对数据进行标记，直接对它们进行聚类。 半监督学习 是指同时用了有监督学习的方法和无监督学习的方法。准确来说是同时用来
在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律，其中，应用最广的是聚类算法。
在教完深度学习系列后，吴恩达 (之后称大神) 最近在继续完成他原来编写的《Machine Learning Yearning》一书 (翻译成机器学习秘籍)。该书现在只完成到第 19 章 (总共有 55 章)，我读完目录总结出该书要讲的七个要点，如下：
涉及关键字：一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。
广告、增值服务、佣金，是互联网企业最常见的三种盈利手段。在这3大经典中，又以广告所占的市场份额最大，几乎是绝大部分互联网平台最主要的营收途径，业务的重要性不言而喻。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
微信正式上线“微信指数”，但微信指数数据从哪里来？目前官方是这么个说法：1、捕捉热词，看懂趋势；2、监测舆情动向，形成研究结果；3、洞察用户兴趣，助力精准营销。之前张晓龙说过好几次，少就多，所以，微信指数能否作为一个搜索引擎的逻辑概念，从哪里调取数据来源？微信公众号的文章？还是微信嵌入进来的各种第三方网站的内容来源？或者是其他？微信派给出了一个提示：基于微信的大数据分析，微信指数能够帮助大家看到关键词在微信内的热度情况，热度情况有且只限于微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成的综合分析。 我们
<数据猿导读> 永洪科技高级副总裁王桐在2016年信息通信大数据大会上发表了以“运营商大数据运营能力升级之路”为主题的演讲。他讲到，对于运营商行业来讲，大数据会带来革命性的影响。增长的天花板已经可以看
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
