数据分析的重要意义已经得到各类企业的广泛认可与重视。组织需要利用这些工具对来自多种数据源的结论进行组织
由于数据偏差、系统内置偏见,不了解统计数据以及过度信任机器的决策者,还有其他众多的挑战,算法永远不会给
成功的企业数字化案例显然有自己的共同点:重视数据质量、重视数据上下文、以及建立有效的数据管理体制。而失
当下的时代可谓瞬息万变,去年还风靡一时的事物,新的一年可能已经鲜有人提及。而这一切的背后,则是技术进步
本文给出了几个通过数据分析和机器学习的方法检测业务系统中异常的案例。可以看出由于业务系统的功能不同,其
“把啤酒放在尿布旁,有助于提升啤酒销售量”是关联规则推荐的经典案例,今天,和大家聊聊“关联规则推荐”,
【零一】一定要认真读!对你有用的数据分析思维和技巧
当年在某互联网公司广告部门做邮件日报向老板们汇报业务动态时,积累了一些小心得,供新手,老司机自觉略过。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重
本文作者是一名地地道道的程序员,最大的乐趣就是爬各种网站。特别是在过去的一年里,为了娱乐和利润而爬掉了