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数据驱动精准化营销在大众点评的实践
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天，数据量呈指数增长，如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销，从而提高营销效能，成为营销业务部门的主要挑战之一，同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例，分享...
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老板问的指标都记不住，还想做百万年薪数据分析师？
作为一个数据分析师，你有没有经常遇到过这种情况，老板开会常常问你，今天的UV、PV、注册转化率、购买率.......是多少？一般情况下，普通数据分析师会说，“老板等一下，我看下报表。”但是优秀的数据分析师回答一定是，“老板，昨天我们的转化率是80%，今天是70%,我们分析认为原因是昨天我们新上线了一个新流程，我们应该...
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上海地铁一卡通刷卡数据挖掘
"游族杯"上海开放数据创新应用大赛本次大赛以城市交通为主题，运用交通管理部门和相关企业提供的开放数据，以产品（原型）为比赛对象，结合线上线下活动，面向全国征集改善城市交通和市民出行的数据可视化应用和解决方案。（www.kesci.com）通过挖掘地铁一卡通刷卡数据建立出行需求模型，用可视化方法展现出行特征，如地...
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用R做数据分析(4)——矩阵
矩阵的创建在R中用函数matrix()来创建一个矩阵，使用该函数时需要输入必要的参数值。matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL)1. data向量元素列表2. nrow行数3. ncol列数4. byrow 矩阵是按列优先的方式进行排序, 先列后行。byrow项控制排列元素时优先级按行。例...
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用R语言做数据分析(3)——向量
图一 R语言的数据对象类型简介图在本系列文章中，接下将分别介绍R语言的几种数据对象：向量、矩阵、数据框与列表、其它特殊对象；请大家在学习R语言的时候永远记住一个概念，R语言所有内容都是对象；一、向量基本概念R语言中最为核心的构成之一 1、向量构成的基本元素为：数值（numeric）、字符（character）、逻...
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用R做数据分析（2）——R包介绍
R语言的使用，很大程度上是借助各种各样的R包的辅助，从某种程度上讲，R包就是针对于R的插件，不同的插件满足不同的需求，截至2013年3月6日，CRAN已经收录了各类包4338个。一、 R语言包的安装1、通过选择菜单：程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。2、使用命令install.packages("p...
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用R做数据分析（1）——R简介
一、R简介R语言是由 Ross Ihaka、Robert Gentleman二位创建的，这也许可以解释为什么叫R语言。现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目。R是为统计计算和作图的一门语言和环境。是一个GNU项目，和S语言和环境很相似，S语言是由BELL实验室的John Chambers和他的同事开发的。R语言可以认为是从S语言衍生...
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21副GIF动图让你了解各种数学概念
“让我们面对它；总的来说数学是不容易的，但当你征服了问题，并达到新的理解高度，这就是它给你的回报。”——Danica McKellar数学是很难的学科，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们无可避免的要学习它。看看下面的这些 GIF 动图，它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。1、椭圆的画法2、杨辉三角问题(...
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数据生态链，数据人需要懂的~
数据是科技研究过程中的副产品，是行业发展的推动，但绝不是商业资源。一旦我们开始在没有严格标准、相应技术实力、以及对应认知环境情况下，进行数据交换，就如释放掉的魔鬼手中的双刃剑，根本不知道下一步会发生什么。数据不是认知，数据更不是真相。在数据生态链中，每个环节都有着各种不公开，也不为人知的「内幕」...
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面试干货！21个必知数据科学面试题和答案
最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。下面是答案。 Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。回答者：Matthew ...
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华为内部狂转好文，有关大数据，看这一篇就够了！
导读科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那就取决于你的想象力了。一、大数据的初步理解似乎一夜之间，大数据...
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大数据分析过程中经常遇到那13个问题
1、最早的数据分析可能就报表目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实...
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经典分析模型分享
SWOTSWOT模型是一种常用的战略规划分析方法，代表分析企业的优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunity）和威胁（threats）。适用场景：竞品分析，评估产品机会PESTELPESTEL模型是用来分析宏观环境的有效工具，包括6大因素：政治、经济、社会、技术、环境和法律。适用场景：竞品分析，评估产品机会，战略...
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大数据，数据不是越大越好
要了解任何事情，你需要跟踪它。这是因为你知道你在做什么——不管我们在讨论销售，物流，客户服务或其他什么——了解，是能做的更好的第一步。不幸的是，简单的跟踪数据不会让你走的更远。要让它变的有价值，你必须从中得到有意义的启示。收集数据是很容易的，但是能够切除噪声和把最无关紧要的事情处理掉却充满了挑战。这...
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日本麦当劳，用大数据来“淘金”
你我每天都生活在「数据之海」中，从个人浏览互联网、刷卡付账、移动支付到政府统计，点滴数据蕴藏无穷价值。麦当劳一直在实践中。 餐饮业也已经开始运用大数据分析来实现高效的营销，餐饮业等行业正在从庞大的客户消费中获得利益。 住在日本东京足立的千代，习惯周末早晨到离...