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摘要：除了报表统计外，还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术，商业与银行中的欺骗检测，智能手机中语音识别等等技术，让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息，给人以满满的正能量。 01 数据场 学过物理的小伙伴，都知道世界充满了电场和磁场。了解过佛学的人，都知道世界充满了念力场与信息场，通过信息场，可以与更高一级的文明进行沟通。 有的人一出…

摘要：“不性感的大数据公司都不会成功。”中国第一家大数据资产运营商——九次方大数据公司创始人王叁寿说。 关于“性感”与公司或产品的关系，乔布斯也有同样的看法： “你知道公司现在的问题是什么吗？公司的产品外观非常糟糕，没有一点性感美学元素在里面。”乔布斯在1998年苹果的一次会议中也曾用“性感”一词诠释如何设计一款具有吸引力的产品。 一家“性感”的大数据公司，…

摘要: 微软在今天发布了 Visual Stuido R 工具，结合了 R 语言和 Visual Studio 的功能，且完全免费和开源。 R语言无疑是当今统计学和数据分析中最为流行的一种编程语言，微软近日正式宣布了适用于Visual Stuido集成开发环境的R工具，它结合了R语言和Visual Studio的强大优势，以更加方便和易于使用的插件形式提供，…

前言：数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程，最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的从业者称为数据科学家。数据科学家有其独特的基本思路与常用工具，秦陇纪全面梳理数据分析师和数据科学家使用的工具包，包括…

摘要：这篇文章来自于我和肖凯的新作《数据科学中的R语言》的前言。原书受篇幅和语言风格所限，前言经过了一些删减，在这里将全文和增补的内容发布出来。为了尽量避免为新书打广告的嫌疑，先提前声明我们会把书中一些自认为比较有价值的经验和见解发布到统计之都上，只是希望对数据科学和R语言有个基本的认识或者了解一些作者的建议和感悟的读者大可不必去买这本书，只有对具体案例和技…

Python菜鸟到Python Kaggler 如果你梦想成为一名数据科学家，或者已然是数据科学家的你想扩展自己的工具库，那么，你找对地方啦。本文旨在为做数据分析的Python人提供一条全方位的学习之路，完整讲述运用Python进行数据分析的所有步骤。当然，如果你已经有了一些知识储备，或者无需掌握全部的内容，可以按照自己的需求做出调整，也欢迎与我们分享你是如…

俗话说的好：工欲善其事，必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘…

过去几年以来，机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外，面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类框架全部为开源成果，但更重要的是它们在设计方面将最为复杂的部分从机器学习中抽象了出来，从而保证相关技术方案能够为更多开发人员服务。 在今天的文章中，我们将共同了解十三款机器学习框架…

摘要：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning. 《De…

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。作为该网站的首批特约博客，我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下： 数据导入——导入本地的或者web端的CSV文件; 数据变换; 数据统计描述; 假设检验——单样本t检验; 可视化; 创建自定义函数。 数据导入 这是很关键的一步，为了后续的分析…

在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中，发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。

在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5…

数据科学早已不是新鲜事物了，不过对数据质量的需求却是这几年才激增起来的。这可不是一阵时尚或旧词新用，而是一场革命。大至总统选举，小至总部设在厨房餐桌的小创业公司的各种决策，已不再是建立于直觉与猜想之上，而是植根于真实可靠的数据。 数据科学发展日新月异，如今各种数据工具已经形成了一个庞大的生态系统。我花了一个多月以尝试给这个生态系统勾画出一个清晰的轮廓，在接下…

摘要：分享大数据/数据挖掘/推荐系统等相关资源，小伙伴们还不赶紧收藏起来备用 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10/3131145.html 机器学习&深度学习经典资…