数据挖掘

数据挖掘有很高的专业门槛；然而用研、产品、运营们也不一定就会被数据科学家们“碾压”了。这篇文章不是数据挖掘教程，而是让用研、产品、运营及其它相关岗位的同学了解： 数据挖掘的特点； 数据挖掘可以做哪些事情、有什么应用价值； 要发挥数据的价值，你们应该怎么与数据挖掘岗协作，你们不可替代的价值在哪里。 文章有点长，良心出品，实在没时间看完全文的同学可以有选择地看。…

这是我在Tenant Assured上报告最初的样子，里面搜集了我的Facebook、Twitter、LinkedIn和Instagram数据。我已经修改了自己的个人邮箱和朋友信息。（Tenant Assured） 在反乌托邦科幻小说《玩家一号》（Ready Player One）中有这样的场景，剧中的主人公在一家大型科技公司网站上无意中看到了自己的档案。其…

Python 在数据科学领域越来越流行了。

本文作者系统介绍了用户体验评测指标体系的构建。

缔造年交易额超过3万亿的阿里，将对外开放最前大脑。在6月21日举办的“2016中国互联网大会”上，阿里巴巴高级数据产品专家邱坤东对外首次透露阿里数据正在研发的一个项目——大数据云分析。

滴滴打车的快车运营负责人孙枢，分享了“快车拼车”这一产品的诞生始末，以及在滴滴在不同城市运营的基本机制。

数据挖掘是一个很老的 topic，最早提出这个观点的是沃尔玛。当时叫 “海量数据”，也就是 “very large data”。

看到这个题目，你可能想问：“拒绝推断”是什么？这样专业的术语，与征信业又有什么关系？本周，我们从一个模型的改进方案出发，向你展示完善的征信体系的重要性。

建模无疑是大数据里面最艺术的部分，也是最令大数据从业者痴迷、得意的领域，一个好的模型就是一篇作品，是一首诗，令人心旷神怡。

本次分享会以产品为核心，按照产品发展的过程，依次详细分析产品策略研究期、产品概念评估期、产品研发期、产品测试期、产品导入期、产品发展期、产品成熟期、产品衰退期这8个产品发展的必经阶段所必须做的数据挖掘工作。针对产品每一阶段的不同特点，分享了数据挖掘的核心技能，并指出了每一阶段数据挖掘需要避免的坑。

想用趣味的方式给《趣味数据挖掘系列》做一个哲学的总结，哲学常较深奥，深则难得有趣。因为选题含原生态冲突，写起来就费思量。拟借用一个交通肇事频率分析的例子，又百语千言，颇难开头。硬着头皮Try，还是从故事讲起，很久很久以前，It was long long ago…

这篇突出资料性，先说三十年的十大算法，看数据挖掘的史上辉煌，再叙七年前提出的十大问题，证数据挖掘专家不是砖家；

在本系列之九的末尾提到，基因表达式编程GEP（Gene Expression Programming）是一种数据挖掘工具，是进化计算家族中较新的成员。

通常，用户使用产品前，鉴于对产品的认知和了解以及过往其他类似产品的使用经验，会对产品体验有所期望。当用户使用产品后，体验高于期望时，满意度会较高，反之则会较低。 简单地说，用户体验就是用户使用某个产品或者服务过程中的主观感受。良好的用户体验能够有效提升产品运营的质量，有利于维持用户黏性，提高用户忠诚度。 产品成熟阶段，用户体验评测主要用来评价、监测当前指定产…

个人对用户画像的理解是三个层次，可以说是三个步骤吧，从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述，再到抽象应用