智能手机的笨拙已经不能满足消费者解放双手的需求。因此，便于携带的智能手表受到了消费者的青睐，而技术的不断创新也使得智能手表的功能越来越强大，转变甚至取代了智能手机的功能。
数据猿导读 恒丰银行探索的精准营销系统打通银行内外部数据，并利用人工智能技术，对数据进行深度挖掘，打造个性化理财推荐系统，预测客户需求和价值，实现细分客群精准触达等大数据驱动的银行业务场景的可持续化营销。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席
导读：随着移动互联网和人工智能技术的发展，智能化营销正渗透到各行各业。如何衡量和预测营销干预带来的"增量提升"，而不把营销预算浪费在"本来就会转化"的那部分人身上，成为智能营销算法最重要的挑战。我们以Uplift Model为基础，构建营销增益预测模型，帮助商家锁定营销敏感人群，驱动收益模拟测算和投放策略制定，促成营销推广效率的最大化。本文将分享营销增益模型的原理和常见的建模及评估方法，并以淘票票智能票补为例介绍Uplift Model技术的实践经验。
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
作者 CDA数据分析师 1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布（和各位年龄相仿）。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！ 如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生，
自“阿尔法狗”（AlphaGo）完胜人类围棋顶尖高手后，有关人工智能（AI）的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾，人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展，而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。
作者简介 李健，携程度假大数据开发总监。2013年底加入携程，在攻略社区及度假负责自然语言处理、图像、推荐等领域的开发管理工作。 写在前面 在人工智能时代， AI技术会以提供更精准更高效的方式在流程改进、沟通费力度下降、沟通效率提高、成本降低及收益提升等众多方面全面改变目前的商业模式、推动业务发展。携程度假的智能云客服平台在这方面做了很多有益的尝试，大大提升了携程度假客服的效率和用户体验。 一、智能云客服平台概述 在智能云客服平台上线前，在包括IM/微信、在线客服和电话客服在内的多个服务渠道的各个行为阶段都
本项目案例由珍岛集团投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
边缘安全加速平台 EO（Tencent cloud EdgeOne，下文简称为 EdgeOne）基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案，可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航，提升用户体验。EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务。
《互联网电视用户行为调查》，收集并分析了10826个调查样本，为你讲述关于互联网电视的一个可能未来。 （注：由于调查通过网络取样，因此结论更贴近于网民群体的选择——即互联网电视最大的潜在消费群体。）
《互联网电视用户行为调查》，收集并分析了10826个调查样本，为你讲述关于互联网电视的一个可能未来。 （注：由于调查通过网络取样，因此结论更贴近于网民群体的选择——即互联网电视最大的潜在消费群体。） 互联网电视不再陌生 超40%调查者表示“经常看” 在10826名参与调查的网友中，43.3%的被调查者称经常使用互联网电视，24.6%的调查者会偶尔使用，这也就意味着高达67.9%的调查对象使用过互联网电视，而仅有6.3%的调查者表示没听说过互联网电视。 这组数据说明，互联网电视已经从最初的极客、小众产品逐
今年初启动的京东大脑项目，其诞生与刘强东“效率是订单的核心竞争力”的理念一脉相承，目前主要产品是个性化推荐，已经覆盖PC端和移动端（618的数据，京东APP+微信+手Q三个平台占到订单总量的60%）。京东集团研发部研发总监杨光信用“一二三四”来概括京东大脑的全景。 一个目标，即用人工智能（AI）技术提高京东电商的运营效率。 解决连接用户和商品的两个主要问题：如何让用户最快地找到最合适的商品，如何让各种各样的商品最快地找到最合适的消费者。 服务对象为三类主体：为京东用户提供个性化的体验，为供应商实产品设计、精
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
磊科路由器后门是由趋势科技的安全研究人员[1]在2014年发现的，当时给出的暴露数量在200万台以上。在5年后的今天，我们的威胁捕获系统每天依旧可以捕获到对于该漏洞的利用。因此，我们将在本文中对其暴露情况和漏洞利用情况进行分析。
改变正在发生，未来会有更多。保险市场由大型的国有企业和传统产品主导，这些产品几十年来还没有实质性改变。听起来有点耳熟？ 人们已经下注了。风险投资家普遍认为保险行业已经非常成熟，已经到了被颠覆的时刻。纽约的一家保险科技公司Lemonade的创始人仅仅通过谈话就完成了史上金额最大的种子轮融资。 这不仅仅是关于创业群体。沃伦巴菲特（Warren Buffett）表示，自动驾驶汽车的到来将会损害伯克希尔旗下Geico的保费收入。 有足够的数据可以证明这是真的。巴菲特一直提到2015年毕马威发布的一份报告，该报告预
Uplift Modeling在智能营销中非常重要，一般来说个性化营销人群中存在四类：
本次大赛要求参赛者基于提供的讯飞 AI 营销云的海量广告投放数据，通过人工智能技术构建来预测模型预估用户的广告点击概率。比赛提供了 5 类数据，包括基础广告投放数据、广告素材信息、媒体信息、用户信息和上下文信息，总共为 1001650 初赛数据 和 1998350 条复赛数据（复赛训练数据为：初赛数据+复赛数据）。
自然语言处理被誉为人工智能皇冠上的明珠，也是现在深度学习的两大热门方向之一。学术界每年生产数量惊人的自然语言处理研究论文，而且每隔一段时间就会出现一个里程碑成为圈内榜一话题。我们关注自然语言处理，通常关注的是模型结构和公式推导，理论研究当然很重要，不过，我认为另一个话题同样重要，就是理论创新怎样成为产品迭代的驱动力。
数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。
摘要：为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选，详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。 当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛
认识人工智能，还需要理清几个概念之间的关系：人工智能是一个大的概念，是让机器像人一样思考甚至超越人类；而机器学习是实现人工智能的一种方法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是机器学习的一种实现方式，通过模拟人神经网络的方式来训练网络；而统计学是机器学习和神经网络的一种基础知识。
在新闻媒体，随时都能遇到各种突发事件，纵使人有三头六臂，有时也难免有“漏网之鱼”。
行业增长放缓，技术价值被严重低估和浪费，如何实现个人技术价值最大化？本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点，旨在帮助您将深入掌握副业（创业）项目开发的完整流程，并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业（创业）项目开发与运营的核心技能，您将拥有实现创意转化的强大能力。
对互联网广告来说，让不同的用户看到不同的广告是一件特别基本、也特别重要的事。比如，会吸引一位男性游戏爱好者的广告，内容很可能是电竞显示器、专业游戏键盘，而且他也很可能真的去购买广告中推荐的商品；可要是广告推荐的内容是香水、口红，他既不了解、也不感兴趣，这个广告推荐的机会就白白浪费了。
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
2019年4月，美国政府要求中国一家人工智能公司碳云智能（iCarbonX），出售其在PatientsLikeMe公司的多数股权。
在阿里、腾讯不断布局新零售的大背景下，人们开始越来越多地将新零售看做是未来的一个主要发展方向。但是，有一点值得关注的是，对于新零售的布局似乎主要是一场由互联网巨头主导的游戏，而资本似乎渐渐退出了人们的视野。阿里和腾讯都是在不断投资线下大型的零售商超，永辉超市、大润发、三江购物等传统线下商超都开始被这些互联网巨头收入囊中。 新零售萌芽的背景是什么？ 为什么会出现这样一种状况呢？因为在经历了互联网时代和移动互联网时代的发展之后，以阿里、腾讯为代表的互联网巨头基本上已经将线上渠道铺设完毕，流量也基本上集中在了他们
AI 科技评论按：现在，越来越多的企业、高校以及学术组织机构通过举办各种类型的数据竞赛来「物色」数据科学领域的优秀人才，并借此激励他们为某一数据领域或应用场景找到具有突破性意义的方案，也为之后的数据研究者留下有价值的经验。
其中，数据对于算法模型的效果至关重要：以深度学习为核心的AI，为了避免发生过拟合或欠拟合的情况，需要使用大量数据来进行模型训练，从而使模型达到更好的拟合优度，这对于解决场景问题无疑大有裨益。
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略，以此提升营销的准确率，实现ROI（收益与成本控制）的最大化。
摘要：近年来，随着移动互联网和大数据的发展，基于精准定向目标的实时竞价（RTB）广告投放模式逐渐成为移动广告领域的热潮。RTB 广告投放流程中，需求方平台（DSP）如何通过精准地预测广告点击率为广告主出价，以保证优价购买优质流量是各DSP 平台所关心的问题。本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据，从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。通过7 个自变量（广告交易平台和竞价底价，用户手机型号、网络状况和手机运营商，广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析，发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%，是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大，全插屏广告点击率是非全插屏广告的近2 倍，苹果手机上RTB 广告点击率（25%）远超于其他手机型号。因此DSP 平台在竞价时可以优先考虑在优质流量时间内，如下午和晚上，在苹果手机APP 上投放更多全插屏广告。该研究也为后期DSP 平台能精确地预测广告点击率从而进行合理出价提供支持。
在19年9月下旬结束的"安泰杯"跨境电商智能算法大赛中，来自京东零售的法国南部队伍成功从1960支队伍中脱颖而出，在复赛阶段成功逆袭到第一，并通过答辩获得冠军。在接近2千只参赛队伍中他们如何取胜，并成功压制住植物的反击，他们获胜方案又有什么可取之处？本文将会给出完整的赛题解析和解题方案介绍。
日前，经过蹩脚主持的冗长尬聊，小米手环5走向台前，整场线上发布最大的亮点除了新手环五彩斑斓的颜色外，就是把之前小米手表上的压力管理功能引入到了手环上，还加入了女性健康模式，当然还有低价，普通版和NFC版本相差40元。
我们正在经历一个变化的时期，对该行业的当前和未来充满不确定性，但是与此同时，我们意识到数字资产管理在时尚、奢侈品和美容公司的整个供应链中的根本重要性。
这年头几乎每个人都在这样那样抱怨性能。数据库管理员和程序员不断发现自己处于这种情形：服务器遇到了瓶颈，或者查询起来没完没了，这种情况并不少见。这种郁闷对我们所有人来说司空见惯了，解决方法不一。 最常见的一幕就是看一眼查询后，责怪程序员在查询方面没有做得更好。也许他们原本可以使用合适的索引或物化视图，或者干脆以一种更好的方法重写查询。 而有时候，如果公司使用云服务，你可能要多启用几个节点。在其他情况下，如果服务器被太多慢腾腾的查询搞得不堪重负，你还要为不同的查询设置不同的优先级，那样至少比紧迫的查询（比如首
如何科学地划分用户群体？如何在聚类中同时考虑用户特征和社会关系？如何利用好多个视角的数据获得一个更加全面的用户聚类结果？5月29日（本周五）晚上7点开始的Wiztalk线上直播中，北京邮电大学的石川教授介绍其发表于WWW2020上面的两篇论文，为以上问题给出先进的解决思路，欢迎各位聆听。 关于Wiztalk Wiztalk是腾讯高校合作中心组织的系列产学融合知识分享讲座，鼓励用更加科普式的知识传播方式，讲解近代及当代技术发展中的大事件，让读者能够系统性了解在过去、现在、未来中，科学研究如何为人类的社会
已经有不少朋友从后台咨询我怎么学习恶意样本分析？有做渗透测试的，有做大数据分析的，还有做应急响应、安全服务的，一直想给大家写一篇关于如何学习入门恶意样本分析以及在当前企业安全的环境下，做恶意样本分析到底有什么作用？因为只有知道它有用，你才会花时间去学习。
编辑导语 GMIC北京2016，百度发布突破式创新产品4K地图，未来开放SDK;友盟+：对采样数据说no，打造全域精准营销;乐视云推出面向汽车的移动直播SDK，全面布局智能汽车生态;APICloud集
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
在上一篇《客户体验管理（CEM）如何在中国有效落地》文章中，我们提到：在中国电商高速发展的大环境下，电商平台上沉淀了大量真实的在线咨询和购买评价数据，成为中国区零售品牌获取客户体验反馈的重要渠道。其实云听CEM开始做客户体验管理也是因为我们服务过数十家零售品牌客户，他们都优先选择从电商评论采集与分析开始，再逐步覆盖全触点全渠道的客户体验。
日前微博与知名市场调研公司赛诺联合发布《2016年智能手机微报告》，从一个超级App的视角呈现中国智能手机市场的全貌。在我看来，微博发布的智能手机报告对于行业可以说是雪中送炭，它让我们看到一个更加真实
边缘安全加速平台 EO (TencentCloud EdgeOne)基于腾讯云遍布全球的边缘节点，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等边缘一体化服务，可帮助客户更快速、更安全、更灵活地响应用户请求。
京东零售集团坚持“以信赖为基础、以客户为中心的价值创造”这一经营理念，在不同的消费场景和连接终端上，在正确的时间、正确的地点为3亿多活跃用户提供最适合的产品和服务。目前，京东零售集团第三方平台签约商家超过21万个，实现了全品类覆盖，为维持商家生态繁荣、多样和有序，全面满足消费者一站式购物需求，需要对用户购买行为进行更精准地分析和预测。基于此，本赛题提供来自用户、商家、商品等多方面数据信息，包括商家和商品自身的内容信息、评论信息以及用户与之丰富的互动行为。参赛队伍需要通过数据挖掘技术和机器学习算法，构建用户购买商家中相关品类的预测模型，输出用户和店铺、品类的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体。同时，希望参赛队伍通过本次比赛，挖掘数据背后潜在的意义，为电商生态平台的商家、用户提供多方共赢的智能解决方案。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数
在日常工作当中，经常遇到基于Spark去读取存储在HDFS中的批量文件数据进行统计分析的案例，这些文件一般以csv或者txt文件格式存在。例如，存在这样一份消费者行为数据，字段包括消费者姓名,年龄,性别,月薪,消费偏好,消费领域,购物平台,支付方式,单次购买商品数量,优惠券获取情况,购物动机。
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