如果将数据分析的产出作为产品来看，套用产品演进模型我们可以将数据分析分为五个阶段。

数据分析师最怕什么？数据错误！。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。

本篇文章介绍如果通过解读公司财报获取竞争情报，这种方法的优势在于数据相对比较靠谱。

本篇文章我们将在此基础上使用决策树模型对现有的RFM模型进行学习，并对新用户数据类别进行预测。同时还将通过计算同一类型中不同用户的相似度指数来为新用户进行内容推荐。

本篇文章使用python的聚类算法创建一个粗糙的RFM模型。

本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别。模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法。

numpy，pandas用于数值处理，DictVectorizer用于特征处理，graphviz用于模型可视化

本篇文章我们对数据分析职位的薪资创建了一个粗糙的分类模型，并使用模型对不同特征的职位特征和要求进行薪资分类预测。

数据分析师的收入怎么样？哪些因素对于数据分析的薪资影响最大？哪些行业对数据分析人才的需求量最高？我想跳槽，应该选择大公司大平台还是初创的小公司？按我目前的教育程度，工作经验，和掌握的工具和技能，能获得什么样水平的薪资呢？?

本篇文章我们通过分析和对比发现数据分析职位的需求主要集中在北上广深四个一线城市，在行风方面，移动互联网，金融行业和电子商务行业都对数据分析人才有着较大的需求量。

Tensorflow是Google开发的开源机器学习库。本篇文章我们将使用Tensorflow对线性回归模型进行训练，并使用模型对数据进行预测。

我们使用python抓取了2017年6月26日拉钩网站内搜索“数据分析”关键词下的450条职位信息。通过对这些职位信息的分析和建模来给你答案。

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本篇文章使用Python和OpenCV中的Haar特征分类器对人脸及眼睛进行检测和追踪。在开始之前，有几件准备工作要完成。

本篇文章通过R与excel的功能对比介绍如何使用R通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。