数据分析

约数十年前，如果你的产品想要达到良好的用户体验，你只能祈祷你的直觉有效。但自从我们拥有数据分析的能力后，问题就解决了。我们不用在黑暗中摸索，问自己是否真的有人读了每隔一天寄送出去的广告邮件，以及多少人试用了新发布的产品功能。我们只要通过指标数字就可以得到答案。

大数据时代，CoolaData通过数据分析获取用户行为模式，发展只是时日问题。

本文使用R语言模拟美式橄榄球比赛数据分析

本文使用R语言模拟美式橄榄球比赛数据分析

在发生了一系列的枪击案后，人们都想知道如何才能保护好自己。平时生活中是否存在一些需要留心的警告信息?如何判断某个人是否为精神病患者?他/她是否为极端主义分子?

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”。

本文使用R语言模拟美式橄榄球比赛数据分析

对于数据分析来说，管理者的作用也很大，如果只是一味地高谈阔论，并没有根据公司实际情况来制定数据战略，很容易走弯路。本文主要从四个方面来分析，管理者在公司数据应用上常犯的四个错误。

人们的专注力真的在下降？

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。

优秀的数据分析师是解决方案提供者！这可以区别你是不是data搬运工！

看了我们的研究成果，你还觉得你在拖全市工资的后腿吗？心情是不是也好了很多呢？数据挖掘是不是很能保护你的心理健康呢？有没有感觉到自己其实很土豪呢？

老话说，“知己知彼，才能百战不殆”。

大数据对信贷风险管理的影响是巨大的，本文所述的也只是冰山一角。事实上，如果可以逐步建立以大数据分析逐步替代个人判断的新型信贷风险管理架构，围绕大数据分析对信贷风险管理架构进行重组与再造，势必会能提高金融机构信贷风险管理的有效性，进而平抑信贷不良率波动。因此，如何运用好大数据的众多“功夫”，推动金融信贷的良性发展，将会一直是今后热门的话题。

随着移动互联网时代的来临，从电子商务到互联网金融，人们在网络上产生的数据“足迹”越来越多，大数据已经成为当前金融机构加强风险控制的重要补充手段。