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完成了日更百天计划,我打算盘点一下这4个月来写作的一点心得。既是对自己写作路程的回顾,也希望可以对刚刚开始写作的朋友有一些帮助。 因为自己的时间有限,文章主要发布在了个人公众号和简书上面,后来受邀开通了头条号,所以文章发布的平台一共有三个。 通过对三个平台数据的整理,我总结了一下新手入门需要经过的三个步骤: ……

大数据分析的五个基本方面……

硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,Data Mining有下列几项特性:……

很多时候我们看数据会用直觉:来判断哪里错误,哪里可以改进。 其实直觉说白了就是经验,数据看多了,也就有了直觉(经验)。 但对于一个新人来说,经验的确无法速成,直觉不能复制。 所以数据小白一开始看数据时,或许可以尝试这么做。……

网站优化要从数据分析入手,一切从数据分析中得出结论,从数据分析中得到网站的基本状况,从数据分析中得出优化方案和步骤!……

从理论到方法论,一步步教你如何入门精益数据分析……

本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路,提供帮助……

对于很多想要从事互联网数据分析的人来说,一大难点就是如何准备行业知识。一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业,即使有的学校有诸如 digital marketing 类似的专业,跟公司做的也还是差别不小。另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业,像 Facebook analytics data scientist 就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的……

最近很多同学咨询新手如何入门数据分析的事情,虽然网上类似的文章不少,但还是根据同学们的问题作了梳理回答。本文主要从职业选择角度解析数据分析适合的人群以及入门所需的基本准备。准备投身于这行的年轻人们,你真的想好了吗?我说的不一定对,Just do yourself!……

数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing;(数据预处理) 2. data interpretation;(数据解读) 3.data modeling and analysis.(数据建模与分析)……

   
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专栏作者
  • 傅一平
    统计网特邀认证作者
    浙江移动大数据中心 数据管理部经理 博士 毕业于浙江大学 10多年数据从业经验,专注于大数据采集、处理、建模、管理、变现及产业等研究
  • 黄成明
    统计网特邀认证作者
    黄成明 ,零售数据分析研究者,拥有15年的销售及数据分析经验,历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型,可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。
  • 数据海洋
    统计网特邀认证作者
    数据应用的实践者!
  • 秦路
    统计网特邀认证作者
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