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数据分析师的基本素质

数据分析师的基本素质 1.1.4　数据分析师的基本素质 Mr.林看到小白斗志昂扬的样子非常高兴：别光说不做啊，要成为一名优秀的数据分析师，并非一件容易的事。虽然所学的专业与数据分析不相关，但你可以通过工作中的实践学习数据分析，需要付出大量的时间和精力，不经一番寒彻骨，怎得梅花扑鼻...

cdadata 8年前 (2016-02-22) 2840℃ 0喜欢

数据挖掘系列篇(11):网易云音乐的个性化推荐漫谈用过虾米、酷狗、QQ音乐、网易云音乐，个人感受网易云音乐在音乐推荐这块做的真心不错，特别是以“人”为角度的推荐，没有像虾米、酷狗推的那么乱。虾米还可以，但更多的是以歌搜歌的形式。刚注册了一个新的账号，避免有历史数据的干扰，听了...

cdadata 8年前 (2016-02-05) 3594℃ 4喜欢

数据挖掘系列篇（10）：大众点评的实时计算实时计算是目前在推荐、搜索广告等场景中经常需要应用的地方，它不像离线计算那样可以有长时间来准备数据，做数据处理。在实际的应用场景，要考虑到用户的感受。比如我在城西银泰搜索附近的商家，这个就需要实时计算距离来支持。还有像双十一这样的推荐...

cdadata 8年前 (2016-02-03) 3569℃ 0喜欢

数据挖掘系列篇（9）：今日头条的个性化推荐今日头条作为一种新型的新闻阅读方式，已经将传统的新浪、腾讯、网易、搜狐这些新闻媒体以一种大数据+新闻内容的方式呈现给用户。上线没几年，用户量已经发展到3亿累计用户，日活奔着3000万去。看到这样的数据，小编还是比较震撼。这几乎是目前A...

cdadata 8年前 (2016-02-02) 4276℃ 2喜欢

数据挖掘系列篇（8）：在线机器学习FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法介绍最近几个同事在做推荐平台的项目，都问到怎么实现FTRL算法，要求协助帮忙实现FTRL的算法模块。今天也是有空，赶紧来做个整理。明天还要去上海参加天善智能组织的FL...

cdadata 8年前 (2016-02-01) 6003℃ 2喜欢

数据分析系列篇（7）：十本数据分析推荐精读现在碎片化的信息太多，而没有太多系统的知识整理，买几本好书放在家里或者车上，没事的时候可以看看。找了几本书，基本的要求如下： 1）废话不要太多，读下来没任何印象； 2）有数据分析的技能介绍； 3）有当下的热点分析，有实际案例； 4）跨...

cdadata 8年前 (2016-01-28) 7057℃ 3喜欢

数据挖掘系列篇（6）：聚类算法概述本篇重点介绍聚类算法的原理，应用流程、使用技巧、评估方法、应用案例等。具体的算法细节可以多查阅相关的资料。聚类的主要用途就是客户分群。 1.聚类 VS 分类分类是“监督学习”，事先知道有哪些类别可以分。聚类是...

cdadata 8年前 (2016-01-27) 3816℃ 0喜欢

数据挖掘系列篇（7）：推荐系统综述以及美团推荐系统介绍其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。一堆features，一堆算法模型，一堆online、o...

cdadata 8年前 (2016-01-26) 3951℃ 1喜欢

数据挖掘系列篇（5）：分类算法概述数据挖掘这块重点就是介绍算法和应用案例，还有相应的开发语言R、excel、mapreduce、spark。前面重点介绍了数据挖掘主要解决的几类问题，而分类问题是数据挖掘中的重头戏。如果我们在高校里，常见的就是训练一群样本数据的特征，跑出模型，...

cdadata 8年前 (2016-01-26) 2813℃ 2喜欢

数据挖掘系列篇（4）：Netflix机器学习系统的构建经验有很多很好的介绍机器学习的教科书和课程,,甚至可以学习一些最复杂的特定的方法或算法，理解这些理论是一个非常重要的基础和起点。还有很多构建真实系统的实际问题，你可能闻所未闻。这篇文章将分享一些Netflix多年来构建大型...

cdadata 8年前 (2016-01-24) 3551℃ 1喜欢