人物 今天向大家介绍沈浩老师。他是传媒大学新闻的教授，调查统计研究所的所长，数据挖掘的专家，数据可视化追逐者，商业智能的探索家，在大数据应用方面有丰富经验。有幸参加过沈老师的大数据应用方面的培训，收获颇多，希望大家以后多关注沈老师（新浪微博：@沈浩老师）——Froc，沉淀智慧工作室创始人。 文：沈浩 转自：数据化管理 正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好
今天把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型
《广东大数据青年人才培养计划》第一期学员企业录用，正式名单如下表： 姓名职位单位杨征数据分析师广州泰迪智能科技有限公司施兴数据分析师广州泰迪智能科技有限公司 祝贺以上学员！ 广州泰迪智能科技有限公司是一家专业从事大数据挖掘软件基础研究、培训、咨询服务及数据挖掘应用开发的高科技集团公司。公司开始运作于2005年，是国内目前具有较强实力的数据挖掘系统研发及咨询服务商之一。 公司主导成立的中国AI创业研发俱乐部，是国内具有较大影响力和知名度的人工智能专业组织，其旗下网站：智能中国网 （www.5iAI.com），
随着高清IP摄像机的普及，视频监控系统平台的视频接入和存储也越来越多，如何有效利用这些视频资源，挖掘其潜在价值，是用户当前面临的首要问题。未来无疑是智能化的时代，海量数据挖掘的时代，一个更加便捷的时代。这一切的前提都依赖于智能算法、数据挖掘技术不断突破和成熟。盈力科技步态识别技术的应用，为海量视频数据的深度挖掘提供了一个新的技术手段。
BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术，支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。
对于离线场景，最典型的就是数据仓库。它和传统的数仓不太一样。因为传统数仓它只能解决中小规模的数据存储与分析问题。大数据这一块要能承接海量的数据。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。 Spark相对于Hadoop的MapReduce而言，确乎要跑得迅捷许多。然而，Spark这种In-Memory的计算模式，是
“如何在激烈的移动社交市场竞争中脱颖而出？”这是当前移动社交应用领域众多开发者们所面临的现实问题。在产品功能特性同质化越来越严重的形势下，动用最小的研发资源实现“附近的人”，进而将更多的团队资源投入到产品创新，是大家的深层诉求。 据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK服务，其覆盖Android和iOS两大主流平台，所有功能免费。开发者只需花10分钟集成SDK之后，便可无视各项复杂的技术挑战，轻松实现“附近的人”。 腾讯社交LBS提供何种服务？ 首先，社交LBS服务主要围绕
大数据（big data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
“如何在激烈的移动社交市场竞争中脱颖而出？”这是当前移动社交应用领域众多开发者们所面临的现实问题。在产品功能特性同质化越来越严重的形势下，动用最小的研发资源实现“附近的人”，进而将更多的团队资源投入到产品创新，是大家的深层诉求。 据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK服务，其覆盖Android和iOS两大主流平台，所有功能免费。开发者只需花10分钟集成SDK之后，便可无视各项复杂的技术挑战，轻松实现“附近的人”。 腾讯社交LBS提供何种服务？ 首先，社交LBS服务主要
随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术日益出现，不断的使传统行业产业链进入到互联网的世界，从而开始这让互联网技术的使用范围辐射得更加的广泛，而正是因为有了这些技术的出现，使大数据成为了它们的基石，万物互联，数据挖掘，机器学习都是大数据的应用场景！
【导读】转眼之间春节假期已所剩无几，大家是否也开始制定新一年的学习计划？本文就为大家推荐一个机器学习书单，其中大多数可以免费观看，并附上pdf链接。书单内容包括但不局限于：机器学习、深度学习、数据挖掘
最近的市场行情有点好，很多人都出来梭哈了，无论是互联网公司的腾讯员工，还传统企业的大爷大妈，有的甚至拿出自己的积蓄，一下子都投入....
① 海量数据 : 自动化的数据收集工具 和 成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ;
新智元推荐 来源：专知 编辑：克雷格 【新智元导读】转眼之间春节假期已所剩无几，大家是否也开始制定新一年的学习计划？本文就为大家推荐一个机器学习书单，其中大多数可以免费观看，并附上pdf链接。书单内容包括但不局限于：机器学习、深度学习、数据挖掘、贝叶斯理论、统计学习等。都是领域内最好的学习资料，绝对值得阅读，大家可以根据自己的研究方向自行选读。 机器学习是人工智能的应用，它使系统能够自动地从经验中学习和改进。在这篇文章中，我们列出了一些最好的免费机器学习书籍，绝对值得阅读。 1、Mining of
大家好！我是Aaron，目前就职于某互联网公司，从事大数据研发工作，我从事互联网行业多年，今天很高兴能够认识大家，也很荣幸能够站在这里和大家分享我们这个大数据时代，听完接下来的分享,相信您一定会有所收获。
作者：Ron Zacharski 第一章：简介 内容： 寻找事物 本书结构 阅读完本书后你可以做些什么? 为什么数据挖掘很重要?哪些内容可以为我所用? 标题里的“Numerati的古老艺术”是什么意思
何为客户细分？是技术，更是艺术 客户细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔史密斯提出的,其理论依据在于顾客需求的异质性和企业需要在有限资源的基础上进行有效地市场竞争．是指企业在明确的战略业务模式和特定的市场中，根据客户的属性，行为，需求，偏好以及价值等因素对客户进行分类，并提供有针对性的产品，服务和销售模式．按照客户的外在属性分层，通常这种分层最简单直观，数据也很容易得到． 其实各个行业、各个角色都在不同的时期来划分不同的人群，有的性别划分（男and女），有的根据用户的粘性划分（活跃and沉默），但遇到
作者：Matthew Mayo 编译：keiko，万如苑，松清波 我们在这篇文章中推荐了10本学习机器学习和数据科学的书，让你的秋季阅读计划顺利扬帆起航。 关键词：Books, Data Science, ebook, Free ebook, Machine Learning 还有什么比免费的机器学习和数据科学读物更适合用来享受秋天的呢？ 下面的免费书单中从统计学基础知识，到机器学习的基本概念，再到更重点的大框架内容，对于高深的话题也有所涉猎，最后以一本总结性的书结尾。既有经典名著，也有当代的作品，希望你
2012年2月，美国《纽约时报》发表了一篇主题为“大数据时代”的文章，称大数据时代已经来临，数据分析大师们正在获得更多发展机遇。 大数据是全球新型工业化进程的必然产物，与计算机科学技术的发展息息相关。所谓大数据，一般是指规模巨大的数据集，这些数据由于存储量和结构规模庞大，无法用现有的软件系统和统计模型进行分析和处理，无法完成数据的撷取、分类、关联和趋势等方面的分析，更难以达到数据分析运用于经营和管理等方面的目的。从统计学的角度来看，大数据包含四个基本特点：一是数据的体量庞大，从TB级别跃升到PB级别；
2005年，国际电信联盟的一份报告中描绘了“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。 这么美好的图景里面，我们——学过统计、用R用SAS跑模型、努力学习Python（【统计师的Python日记】已经更新到第6天了→第6天：数据合并）、平凡又伟大、美丽又善良的数据分析师，主要参与哪个环节？ 不是部署报警器，也不是研发智能洗衣机，本质上就是跟你白天刚刚做的工作：整理、分析、建模、预测。本着学习的态度，数说君收集了一些资料
数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4. 对商业和业务逻辑敏感，
当前，金融业正经历从“互联网 +”到“智能 +”的跃变，催化银行信息服务向智能化方向发展。知识图谱技术作为人工智能领域的重要研究方向，在信贷、普惠等业务领域的海量数据挖掘与关联分析有良好的应用前景。中国工商银行软件开发中心（以下简称“工行软开中心”）整合行内外数据与信息，运用知识图谱技术打造面向信贷全流程的数据处理与知识挖掘服务，提升信贷运营精细化、智能化水平，为银行风险防控、营销拓客等业务提供决策支持，助力银行在信贷领域达成战略目标。
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。
对于Lady来说，我信了你的邪！我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。 本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。 本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
一、人工智能 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。 二、数据挖掘 数据挖掘（D
大数据指无法用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大体量数据集合。
致力于为机器学习、深度学习、数据挖掘等AI技术的“初学者”或者“爱好者”，进行基础理论与实战技能的介绍和学习。我们团队成员既有各个著名院校的在校硕士生、博士生，也有BAT一线资深工程师，我们会竭诚为您服务！
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
摘要 大数据能力特有的性质，使其正在成为大型银行真正的核心竞争力。银行大数据能力表现在多方面，但大数据思维和数据挖掘能力是最关键、也是最重要的。数据挖掘对银行竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、风险管理、流程优化、网点选址和人力资源管理等方面。大数据价值的实现，关键在于挖掘分析能力。数据挖掘可以推动商业银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化、促进风险经营的精细化专业化。银行数据挖掘能力建设的关键是行动，行动中需要考虑许多因素，包括挖掘分析工具和方法、数据获取和管控、业务流程、计算
大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队长期以来一直致力于钻研和积累各种大数据技术，曾获得cikm2014数据挖掘竞赛冠军，也开发过智能文本内容审核系统、作弊监测系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将达观在大数据技术实践时的一些经验与大家分享（达观数据联合创始人 纪传俊） 📷 CIKM
“如果把北京一天滴滴的轨迹数据放在一起，要覆盖北京所有道路差不多四百次，数据非常大、非常完整。”
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;
【CDA第十二期】深圳7、8月数据分析师培训时间安排 @时间-北京/成都 ： 2015年7月18日-8月9日/@北京 or 远程 周六日（共8天） @时间-上海： 2015年7月25日-8月16日/@上海 周六日（共8天） @时间-广州： 2015年7月25日-8月16日/@广州 周六日（共8天） 价格：全程：6900（现场）/ 4900（远程） 大数据，一个热的发烫、众人论调、甚至有些让人厌恶的词眼。是忽悠？是炒作？还是一个难题！聊了3年的“大数据”，似乎每个人都爱上了或被迫关注到这样一个技术的巨大商业
1.震惊！40个国家研发杀人机器人 缺失法律约束 英国武器制造公司BAE的董事长罗杰•卡尔（Roger Carr）称，尽管在去年有人呼吁禁止自动化武器，例如特斯拉公司的CEO伊隆•马斯克（Elon M
吴振扬 （ 国网吉林省电力有限公司 , 吉林 长春 130000） [ 摘要 ] 大数据是目 前国内外各个领域的一个研究应用热点。 本文基于大数据技术， 阐述了 大数据技术对于电网发展的重要意义， 大数据挖掘技术的发展状况； 分析了 大数据挖掘技术的几种算法特点， 并通过比较选择聚类方法作为在电网状态监测与诊断中应 用的方法； 运用聚类算法展望将大数据挖掘技术应用于电网状态监测中的可能。 [ 关键词 ] 大数据； 电网； 挖掘； 数据； 监测； 预警； 诊断 [ 中图分类号 ] S222.5+5 [ 文献标识码 ] C [ 文章编号 ] 2096-1995(2018)04-0032-01 作者简介： 吴振扬（ 1987.08-） ， 男， 吉林市人， 汉， 研究生， 工程师 , 特高压与电网调度。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
数据挖掘工具是使用大数据挖掘技术从互联网的海量数据中发现、采集并挖掘出有有价值数据一种软件。利用特定的技术，例如：Hadoop、Spark……实现对互联网非机构化的大数据进行挖掘并获得正确、有价值数据的一种快速、便捷的方法。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对１０多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现： ■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运
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