预测是大数据核心价值

世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。

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大数据预测将会改变哪些行业?

世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。

大数据预测:4个特征,11个典型行业

本文作者罗超 编辑 reMake 世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结 […]

预测是大数据核心价值

世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。

大数据预测的典型应用领域

互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外,还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢?结合国内外案例来看,以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。

即将被大数据改变的十个行业:医疗 环境 交通

从夜观天象到气象预报,从童话里的水晶球到今日的科技预言家,从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测,人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。随着信息革命的深入,大数据时代的预测将更具可操作性和确定性,

2014年大数据行业深度梳理总结

大数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.

大数据分析案例 - 史蒂芬King

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中国股市的非有效性最适合做量化投资,未来“量化基本面分析法”将大行其道

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观察思考 我国大数据交易的主要问题及建议

数据的开放和流通是数据资源价值体现的前提和基础,我国数据交易市场仍处在发展的初级阶段,大数据在社会管理和经济发展中远未发挥应起到的作用。

如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析?

R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。   以下为原文: 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章,都是从统计的角度,介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来,从计算机开发人员的角度,介绍如何让Hadoop结合R语言,能做统计分析的事情。  

傅志华:大数据发展时代的7个挑战和8大趋势

文 | 傅志华 原载于其个人公众号:傅志华 大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。  

美国数据分析师分享面试经验 已获Amazon offer

在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋,也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。面试通常包含三种初筛的一种,以及全天的现场面试。这些面试充满压力,因为不知道会被问到什么, 而且对方通常期待你大秀智力,数据科学家正常情况下不太会做这种事(至少不会脱离上下文,仅凭记忆在电话中大秀智力) 。 你需要时间 如果你在考虑跳槽(或进入这个行业),我能给出的最好建议是现在就开始准备。你需要给自己大量时间, 避免填鸭模式。花点时间确保你能用自己的语言解释核心概念。

数据挖掘从业人员工作分析/相关岗位/职业薪酬 等详细介绍

作者:宿痕 今天下半年计划把数据分析、数据挖掘、机器学习这些东西都撸一把,很可能以后就没有时间再来撸了。希望各位也能互相监督,看看今年过年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。还有个消息就是计划11月底会把《数据分析侠A的成长故事》截稿了,出版社已经联系了,而且提了很多宝贵的建议,这些我都接受了,到时候再扩充些内容,也欢迎大家多提提建议,不怕意见多。:D 好了,废话不多说,11月份、12月份重点会把数据挖掘和数据分析搞两个系列,重点介绍他们分别是什么,在职场是什么情况,需要掌握哪些知识点,常见的有哪些坑,以及在各行各业都有哪些案例应用。

数据挖掘应用开发中的辩证法

数据挖掘应用的开发流程见下图,因为数据挖掘应用整个开发流程是一个探索的过程,所以各个过程之间不是严格分开的。    1、问题与数据      数据挖掘应用,是数据驱动的应用,不同的用户,因诉求不同,观察同样的数据,理解也不尽相同。在浏览数据时,建议不断问自己:用户是谁?分析的对象是谁?要解决什么问题?只有不断的提醒自己,才能保证分析过程的始终有一条清晰的主轴,这是在分析传统应用时非常不同的地方。

2016春运来了,如何通过数据分析来抢票!

2016年春运图定列车的火车票自2015年11月26日起开始发售,其中互联网、手机客户端、电话订票渠道的预售期为60天,车站窗口、代售点、自动售票机渠道的预售期为58天。 一年一度的春运又开始啦!!!想在网上抢到热门车次的春运车票,基本得靠“鹰的眼睛”和“豹的速度”。如何能求得一票呢,小编决定认真钻研,用自己多年的数据分析来实现自己的“抢票计划”。   ·抢票第一步:整理思路 先把思路理成一张5W2H图。 (5W2H图) ·抢票第二步:界定问题 1、为什么要抢票(Why)? 小编用马洛斯需求层次理论思考了一晚上,发现这个问题是多余的,抢不到票过年咋回去?

数据可视化,我应从何开启?

我喜欢数据,并将它广为人知。 如果您最近和我参加聚会,我在您耳边说的都是有关数据可视化工具或者最近使用的酷R包,对此我在这向您表示歉意。 如果您和我玩范特西游戏,欢迎您来到图表世界,这里有很多的图表。 不要为越来越频繁地听到下面的问题感到惊讶:“Nick,我想走向数据分析和数据可视化,我应该从哪里开始?” 不幸的是,没有一个完美的答案适合所有的人–每一个人的需求不同且人们已经知道的东西相差很大。但令我高兴的是一件关于最近科技/教育/商业环境事情: 来自不同职业道路和背景的聪明人都对自己说:“我需要从数据中得到更多”。 但是,在很多初学者沟通后,发现了的共性。

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在火車軌上拍婚紗照,差點被火車撞死

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