张乐

相信大家进行这样的系统学习，Excel还不是小菜一碟吗！如果我们将这三步法运用到我们的其他学习生活中，效率是不是更高效呢

机器学习系统现在已经成为各种大数据应用中的标配，系统中没有机器学习环节都不好意思跟人打招呼。教你如何做机器学习的资料也有很多，但是本文有所不同，本文的重点在于告诉你不要如何去做，也可以说是机器学习中的“反模式”。

在信息时代的今天，大数据为用户获取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的帮助用户从海量内容中快速找到想要阅读的信息，或者从海量商品中快速找到想要购买的商品。

“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！～

本文以天猫流行男鞋TOP商家为实例，教你做竞品分析

何为数据产品？从广义上讲，一切以数据作为驱动或者核心的都叫数据产品（例如数据报表平台、DMP、搜索与精准化产品、风控产品等等），从狭义上讲，就是公司的内部数据平台。

一路走来，我把自己的经历按照时间线写下来，中间穿插我的经验，在记录自己工作的同时，希望能给想要进入数据分析师岗位的学弟学妹们一点点的小收获。

近日，国内首家威胁情报公司微步在线(ThreatBook)宣布完成A轮融资，本轮投资由如山创投领投，北极光与华软投资共同参与，投资规模达3500万元。

如果你在大街上或地铁里偷偷的拍摄陌生人，照片清晰度就会降低两到三倍。如果你上传从远距离拍摄的图像，那么该服务常常找不到照片中的人。

1.回归的多面性 回归类型 用途 简单线性 个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量） 多项式 一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式（一个预测变量，但同时包含变量的幂） 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量（不止一个预测变量）…

我们今天面临着诸多来自大数据和其他数据分析带来的困难，而数据科学正是对这些挑战的回应。

不是所有在这里提到的软件都会在你的工作中用到，但了解它们会让你拥有更多选择。

“数据能力”已经成为产品经理的重要基本能力之一。这里总结下产品经理使用数据的姿势和方法。

在机器学习领域，每个给定的建模问题都存在几十种解法，本文作者认为，模型算法的假设并不一定适用于手头的数据；在追求模型最佳性能时，重要的是选择适合数据集（尤其是“大数据”）的模型算法

BI建模的质量直接影响数据仓库项目的质量，所以在建模前，要对数据仓库的架构组成、大小以及模型功能有明确的定义。
影响BI数据仓库建模的因素众多，往往会随着项目的具体情况不同而变化。但有些原则是相通的，各种项目的实施过程都需要考虑，而一些常见的、项目人员容易不解的问题也同样需要重视。