大数据

大数据来了,我们该怎么办?

作者:舍恩伯格 2017年初,人工智能“Master”用连胜60局的战绩横扫了世界围棋界的各路顶尖高手,近日,加拿大和捷克几位科学家的一篇题为《DeepStack:无限注德扑的专业级人工智能玩家》的论文中,介绍了一种能在一对一无限注(任何人在任何时候可下任何数目筹码)德州扑克中击败人类玩家的新算法DeepStack。人工智能本质上是基于大数据的学习和训练,不管理你是否准备好

从“大数据”到“优体验”的六条制胜经验

“大 数据”风头正盛,而如何让大数据优化网络营销的方式日渐成为电商关心的话题。怎样从数据的大块头走向营销定位的精准,如何从数据中掘取优化用户体验的方 式?全球互联网营销资深博主Paul Dunay分享六条制胜经验,这六条“他山之石”,对本土“攻玉”能有一定参考价值。“大数据”势必大有作为。 毕竟,凭借海量数据对用户行为进行分析肯定是比只依据少量数据试图推断靠谱多了。毋庸置疑

小破公司到底要不要搞大数据?

题图 - 增长本篇的话题如题,讨论“关于小公司要不要涉及大数据的话题”。其实这个话题的产生,在上一篇《大数据跨界,从这里开始》文末也有稍微的提到过,源自于数据虫巢的私密读者群一个童鞋的疑问,当时的原文如下:我经常听一些产品这样说,运用大数据的公司PV要达到100W。这里所说的小公司,我们来稍微定义一下,首先人数嘛怎么也不能超过200百个吧,融资怎么也不能超过C轮吧,这个PV

推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比

推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价

四个多月的时间里,数据产品带给了我什么 | 上

文 | 汪榕人要有梦想,否则和咸鱼有什么区别前言:忙忙碌碌,四个多月过去了。这段日子对于我意义非凡,因为我完成了一个几年前的梦想——做一款有自己特色的大数据产品,并且它很优秀。最重要的是,这样的过程,带给我的除了情怀,更多是经历,堪比一年半载的成长。一、前戏看过我以往文章的朋友——《数据情怀这东西,你曾经拥有过?》。几年前,那时候我刚开始工作,曾经有一天,领导问每个人,你们

大数据公司是忽悠人的吗?大数据到底有啥用?

大数据这一概念,虽然火了很多年,但是仍然有很多企业,尤其是传统企业,对大数据一知半解,乍一听,以为你是卖数据的。大数据的应用领域其实很宽泛,拥有数据分析能力的公司也不少,甚至网络时代人人都提大数据,似乎不提大数据就显得没有逼格,然而大数据绝对不是海量数据积累这么肤浅,也绝不仅仅只是拥有上亿用户这么简单。那么问题来了,究竟什么是大数据?大数据到底能干什么?大数据到底能干什么?

数据化政务舆情的探索

前言之前也一直有在说关于互联网开放型数据落地的话题,详情参考[《闲话互联网开放型数据价值挖掘》一文。并且,再该文的末尾有提到,目前基于互联网开放型数据做价值变现的途径中,或许大数据与政务的结合会是一个有效的方向。所以,最近也一直在思考和探索这个方向,如何将大数据与政务处理结合起来(响应国务院号召嘛,用大数据提升政务的社会治理能力)。所以先拿小地方“开刀”,选择了江西·赣州·

BI 与大数据的区别

什么是 BI? 下面的定义,我们摘自百度百科: BI(Business Intelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组

产品做数据分析的话应关注哪些数据指标?

新增用户数?活跃用户数?留存?那么这些应该具体怎么看,怎么计算呢?处于怎样的指数范围内,才是比较良性的产品?a) 流量:分为站外流量来源和站内流量路径;站外流量,分为免费和付费,免费有自然流量和搜索流量,付费的则主要是一些广告投放的流量站内流量,主要指的用户在网站的行为路径,运营人员主要负责的就是把站内的流量运营好,增加用户粘性,提高流量变现。主要涉及的分析:Lan