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數(shù)據(jù)分析

1669內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點、技術(shù)難點與應(yīng)用場景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1669 條

深度學(xué)習(xí)性能提升的訣竅

在今天的文章中我會列舉一些我認(rèn)為能夠提升性能的方法，這些想法不僅可以用于深度學(xué)習(xí)，事實上可以用在任何機器學(xué)習(xí)的算法上。

2016-10-25 13:46:25

深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)性能提升

數(shù)據(jù)分析如何幫產(chǎn)品實現(xiàn)用戶增長?

騰訊深度報告，2016年，75%的消費者仍計劃保持或增加消費支出。隨著人們收入水平的提升，消費者愿意花費更高的價格來購買提高生活品質(zhì)的產(chǎn)品與服務(wù)。對于商家而言，他們擁有多種機會吸引日漸成熟的消費者，解決他們對當(dāng)前生活的不滿。

2016-10-24 23:18:55

數(shù)據(jù)分析漏斗留存率

大數(shù)據(jù)的那些事(3):三駕馬車之坑人的MapReduce

我們先看看作為編程模型的MapReduce。所謂MapReduce的意思是任何的事情只要都嚴(yán)格遵循Map Shuffle Reduce三個階段就好。

2016-10-24 22:57:05

MapReduce Google 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)那些事(2)：三駕馬車之永垂不朽的GFS

但凡是要開始講大數(shù)據(jù)的，都繞不開最初的Google三駕馬車：Google File System(GFS)， MapReduce，BigTable。如果我們拉長時間軸到20年為一個周期來看呢，這三駕馬車到今天的影響力其實已然不同。

2016-10-24 22:50:56

GFS 大數(shù)據(jù)Google

大數(shù)據(jù)的那些事(1)：Google的后悔藥

不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)伊始，主要是因為Google這個公司。更加確切的說，不僅僅是因為Google的一系列的論文，更是因為Google以自己的一年又一年的財報告訴大家，免費的消費者們，結(jié)合大數(shù)據(jù)的技術(shù)，做成廣告平臺，就像開了印鈔機一樣。

2016-10-24 22:41:06

大數(shù)據(jù)Google

解決方案提供商應(yīng)該關(guān)注的28種最先進的存儲產(chǎn)品譯文

戴爾收購VMware的母公司EMC基本上沒有遏制廠商出席VMworld 2016大會的高漲熱情。的確，這次收購表明了VMware會如何繼續(xù)在存儲行業(yè)蓬勃發(fā)展，盡管主人由一家廠商變?yōu)榱硪患摇?/a>

2016-10-20 08:35:20

存儲方案提供商

如何選擇好的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具，驅(qū)動產(chǎn)品增長?

流量時代，獲取流量是相對容易的。企業(yè)關(guān)注的是如何找到更優(yōu)質(zhì)的渠道，通過獲取大量的流量來快速變現(xiàn)。通過新增、活躍、留存可能就能判斷一個產(chǎn)品的好壞，因此基本的統(tǒng)計工具(Umeng、Talking Data 等)就能夠滿足需求。

2016-10-18 14:13:21

數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型

Kafka和Twitter新開源的DistributedLog技術(shù)對比

我們在2016年五月開源了DistributedLog項目，引起了社區(qū)的廣泛關(guān)注。大家常常問起的問題之一就是DistributedLog與Apache Kafka相對比，各有什么優(yōu)劣。

2016-10-17 15:04:02

開源 Distributed Apache Kafk

6個用于大數(shù)據(jù)處理分析的最好工具

大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有一個興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化，并做出更明智的決策。

2016-10-17 13:56:48

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析

多維分析中的 UV 與 PV

對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來說，UV 與 PV 是兩個非常常見的指標(biāo)，并且通常都是分析的最基礎(chǔ)指標(biāo)。

2016-10-16 13:48:54

多維分析 UV PV

揭穿大數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)方面的最常見誤區(qū) 譯文

副本和快照等由平臺提供的機制不足以確保適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)保護、盡量縮短停機時間。

2016-10-13 09:14:03

大數(shù)據(jù)備份

構(gòu)建探索性大數(shù)據(jù)分析平臺，你準(zhǔn)備好了么？原創(chuàng)

面對海量數(shù)據(jù)，如何選擇數(shù)據(jù)決策，哪些數(shù)據(jù)分析指標(biāo)是我們所關(guān)心的，面對繁多的分析工具應(yīng)該如何去選擇，都會從本文中找到一些答案。

2016-10-11 15:32:26

探索性大數(shù)據(jù)

5種常用的相關(guān)分析方法

相關(guān)分析(Analysis of Correlation)是網(wǎng)站分析中經(jīng)常使用的分析方法之一，通過對不同特征或數(shù)據(jù)間的關(guān)系進行分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運營中的關(guān)鍵影響及驅(qū)動因素，并對業(yè)務(wù)的發(fā)展進行預(yù)測。本篇文章將介紹5種常用的分析方法。

2016-10-08 22:33:54

相關(guān)分析數(shù)據(jù)

GBDT：梯度提升決策樹

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree)，是一種迭代的決策樹算法，該算法由多棵決策樹組成，所有樹的結(jié)論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被認(rèn)為是泛化能力較強的算法。

2016-09-30 16:12:47

GBDT 算法決策樹

大數(shù)據(jù)分析本身的工業(yè)化

如果你真的想從數(shù)據(jù)中提取價值，并使你的公司像一臺潤滑效果良好的機器那樣順暢運轉(zhuǎn)，你必須具備規(guī)?；哪芰?，但規(guī)?；哪芰κ谴髷?shù)據(jù)最大的難題之一。

2016-09-30 16:06:23

大數(shù)據(jù)分析工業(yè)化

推薦系統(tǒng)常用的推薦算法

在知乎搜了一下推薦系統(tǒng)，果真結(jié)果比較少，顯得小眾一些，我們今天就來講一講推薦系統(tǒng)常用的推薦算法。

2016-09-30 15:03:13

推薦系統(tǒng)算法

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常見的八大排序算法

八大排序，三大查找是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》當(dāng)中非?；A(chǔ)的知識點，在這里為了復(fù)習(xí)順帶總結(jié)了一下常見的八種排序算法。

2016-09-30 14:23:16

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法八大排序算法

百度運用FPGA方法大規(guī)模加速SQL查詢

為了實現(xiàn) SQL 查詢加速，百度針對 TPC-DS 的基準(zhǔn)測試進行了研究，并且創(chuàng)建了稱做處理單元（PE）的特殊引擎，用于在基準(zhǔn)測試中加速 5 個關(guān)鍵功能，這包括篩選，排序，聚合，聯(lián)合和分組，（我們并沒有把這些單詞都像 SQL 那樣大寫）。SDA 設(shè)備使用卸載模型，具有多個不同種類的處理單元的加速卡在 FPGA 中組成邏輯，SQL 功能的類型和每張卡的數(shù)量由特定的工作量決定。

2016-09-18 15:54:57

百度 FPGA SQL

7個影響數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)建模錯誤

在這篇文章中，介紹了人們在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備分析建模時出現(xiàn)的一些常見的錯誤。如果被忽視，這些錯誤可能會阻礙你的分析，并影響你的見解。　　

2016-09-16 23:21:51

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)建模

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