本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点，适合面试前突击和巩固基础知识。

指标的解读，包括日常看数，目标的达成情况监控，异常问题定位等等。指标对业务的执行进行好坏衡量或是建议指导，最关键就是指标的解读。指标的解读，并不等同于汇报指标的值+同比环比，更多的是需要反馈指标背后的业务问题或者流程问题，对于业务操作能有问题的发现和解决问题的建议。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。一个小时学会MySQL数据库。

现在我们需要快速看穿一个图表是否在撒谎，而这篇图文就是你贴心的指导手册哟。

本文介绍神经网络，包括对前馈神经网络和递归神经网络的简要说明，并阐述了如何构建一个检测时间序列数据中异常现象的递归神经网络。

随着运营种类的增多，针对不同的运营模块，对应的数据分析方法也不相同。那么，怎么通过精细化的数据分析使流量运营、用户运营、产品运营、内容运营的运营效果实现指数级增长呢？

创业公司如何搭建数据仓库？

本文重在介绍建立风控模型的方法，每个公司应该根据自己的实际业务情况和开发能力来选择合适的模型。这里列出来的模型仅为了说明问题，提供参考。

本文将重点探讨数据采集层中的ELK日志系统。

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。 一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解，这也是这两年多的时间里面，和很多金…

金融企业是大数据的先行者，早在“大数据”一词兴起之前，金融行业的数据量和对数据的应用探索就早已经“大数据”了。

条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。

对于企业而言，如果想在商业中保持竞争力，并不仅仅要依靠大数据分析。如果不事先评估数据质量以及他们希望达到的目标和利润，就很难判断出哪个数据分析项目会带来盈利。

一个项目到了汇总的时候，免不了形成一份相对完整的数据分析报告。

作者：冰不语 最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。 声明：由于本文的代码大部分是参考书中的例子，所以不提供完整代码，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法，感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。 最开始，当然还是要导入我们需要的包： # -*- coding=utf-8 -*- from…