大数据精选

从2014年5月29日发布以来，“小冰”已经更新到了第四代，年纪也从16岁长到了18岁。过去两年多时间里，小冰在微信、微博、美图等平台上积累了上千万的用户，对话量超过了200亿条。

对于金融行业而言，信息即是金钱，移动互联网和物联网的发展产生了前所未有的海量新型数据，然而金融机构对非传统数据的运用能力，远未能跟上科技的发展。

深度学习真的给我们带来影响了吗？

“推荐系统不是只有眼前的苟且，还有诗和远方的田野”。这也是在推荐和广告界被大量研究的EE问题（Exploit & Explore），Exploit就是眼前的苟且，Explore就是诗和远方的田野。

俗话说，“酒香不怕巷子深”;俗话又说，“酒香也怕巷子深” 。再后来，俗话还说，管他酒香不香巷子深不深，只要找个算盘技巧神乎其神的账房先生，即数据科学家，酒就可以大卖了。这叫做用数据驱动用户快速增长，说行话叫“Growth Hacking”。

怎么样从0到N来建一个大数据平台？

大数据时代的说法已经铺天盖地，人们常常以为那是商家、制造者们的新宝贝，和渺小的个体关系不大。单独的人，不过是微尘，虽是构成大数据的基础，但和自己没太大关系。

40年前，1976年7月28日3时42分53.8秒，一场7.8级大地震袭击唐山，顷刻间，山崩地裂，房倒屋塌，24万人罹难，16万人重伤，100多万人受伤，损失惨重，举世罕见……

奥运营销对于所有品牌来说都是一场“大考”，如何能够以小“搏”大抢出位，是每个营销人的痛点。

刷量成为APP推广的黑洞，使得企业的获取真实顾客的成本不断攀高。基于这一问题，比邻数据(LBAdvisor)推出了一款名为“量江湖”的APP推广反作弊工具。

首席数据官联盟在北京发布了2016年《中国大数据企业排行榜》，发布会上，首席数据官联盟发起人刘冬冬代表主办方致词，活动上首席数据官联盟发起人、中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海做了精彩解读。鲁四海为我们分析了中国大数据发展的10大趋势和5大挑战

机器学习从入门到放弃之逻辑回归

决策树故名思意是用于基于条件来做决策的，而它运行的逻辑相比一些复杂的算法更容易理解，只需按条件遍历树就可以了，需要花点心思的是理解如何建立决策树。

如你所知，最近些年，当媒体在描述某位大佬的时间分配时，花多长时间用于招聘是个日趋代表正确的决策：乔帮主说四分之一时间在招聘;雷军也表示80%时间曾用于招聘;谷歌首席人才官拉斯洛·博克在著作《重新定义团队》中则写道：他们把人力资源费用集中用在招聘而非培训上，因为一个最优的人才能胜过300个普通人;张瑞敏甚至一言概括为：“企业即人，人即企业”。

心生向往是因为机器学习在很多方面都已经展现出其魅力，在人工智能的领域比如说AlphaGo，计算机视觉领域的人脸识别,车牌识别，靠近生活的有推荐系统,用户画像，情感分析等等,都或多或少用到机器学习的知识。