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做完这些数据可视化,我找出了爆款视频的流行法则

中国有优酷,美国有“油管”(AKA Youtube)。在这个视频已经成为人们日常网络娱乐消遣的时代,大家一定都很关心这些视频网站都暗藏了哪些秘密?本期数据侠Sh...

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“首席增长官”诞生记——Growing or Dying | 数据科学50人·张溪梦

3年前网上流传一篇文章,将硅谷华人互联网和科技圈大牛按照金庸的“东邪西毒、南帝北丐”分了一遍,北美互联网界的“南帝”叫张溪梦(Simon Zhang),是位于硅...

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双11产出1.7亿张素材的“智能设计师”,是如何做到的?

阿里人工智能设计师“鲁班”,在2016年的双十一期间设计了1.7亿数量级素材,这样的产出,需要100个设计师不吃不喝连续做300年。依靠庞大数据量取得的惊人成果...

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约会不迟到?清华小哥哥教你拥有不堵车模式!

交通堵塞始终是人们出行的最大困扰,无论是突发事故还是糟糕的天气都能让你“迟到”得措手不及。为解决这一世界级难题,今年杭州云栖大会高德专场上,高德地图联合清华大学...

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坐拥海量数据的运营商大佬,如何走出商业变现之路?

10月26日,第一财经旗下DT财经发起的数据社群——数据侠联手复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所,共同举办了以“大数据商业应用解析与未来展望”为主题的公开课...

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清华团队·解析基于深度学习的城市交通预测

人工智能如今在诸多领域都取得了突破性进展,那么它该如何应用于充满挑战的交通场景呢?深度学习又是如何达到精准预测交通的呢?11月8日晚8点,DT君邀请到了清华大学...

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数据揭秘美国金融业“差评”地图

本期数据侠与纽约数据科学院合作专栏中,数据侠Eric就希望通过在Shiny应用建立的美国金服差评可视化项目,帮助到美国的金融机构,发现问题解决问题,成为服务好人...

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大数据预测打车费用的方法论:数据分析和机器学习,一个没落下!

随着科技发展不断推动各行业的信息化进程,纽约标志性的出租车小黄车们却拖了后腿。在Uber、Lyft等共享出行平台的竞争下,小黄车也开始和Google合作,让自己...

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数据如何驱动业务优化?这有一份产品人必读知识清单

数据时代,判断一个互联网企业成功与否的标准之一,就是衡量它各个环节的运营是否形成了“数据飞轮”。那么对于一个互联网从业者来说,是否具有数据意识、是否能够用数据发...

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NBA的三分球革命:数据揭秘“三分策略是否真有效”?

新赛季的NBA已经在本周打响了第一枪,热血的全球第一篮球联赛的热情高涨,同时高涨的还有大家对数据科技的追求。本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据专栏中,作...

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关于数字营销,你应该知道哪些才能事半功倍?

“门槛低、水很深”的数字营销之路到底该怎么走?数据驱动下的营销如何从量变到质变?市场数据储存、分析的常用工具有哪些?未来人工智能是否会取代营销从业者和数据分析师...

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那些抖音流量收割机的惯用套路,都在这份数据解析报告中了

抖音,一款让全民为之疯狂的短视频APP。在这个社交网络圈里,什么样的“抖友”可以一夜爆红?什么样的内容可以获得百万点赞?过去一年,抖音到底经历了什么?

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DT君世界人工智能大会见闻:医疗AI的大时代已至

赋能(Empower)是这个DT时代,最伟大的科技词汇之一。谷歌掌门人拉里·佩奇、阿里巴巴集团参谋长曾鸣等都提及,未来组织中最重要的功能已经越来越清晰,那就是赋...

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搜集了3100款App的数据,我发现了安卓用户的“潜规则”

不久前,苹果刚发布了新一代iPhone,其高昂的售价以及缺乏创新的设计,让不少果粉望而却步,把目光逐渐转向这些年越做越好的谷歌的Android系统手机。数据侠Y...

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分析了3个实战案例,我找到了精细化运营的数据方法论

9月13日,DT君邀请到了数数科技CEO吕承通,带大家了解数据驱动实现方法,并通过3个实战案例解析数据分析如何影响产品核心指标。本文为其演讲实录。

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打破消费降级“幻觉”,数据看方便面、榨菜和二锅头三驾“假”车

当我们看到「方便面、榨菜、低端白酒」,这个所谓「消费降级三驾马车」的正反两方辩论时,我们不妨去仔细想一想这三个产品背后,他的本质,到底意味着什么。

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影像数据揭秘下,一座城市到底能有几幅面孔?

如果一座城市的楼房、街道、汽车、人、树木、都可以被标记,并被转化为可量化的评分体系,那么人与空间的感知关系则会拥有更多可能。上周的数据侠实验室,DT君邀请到城室...

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这波教师节诚意干货,DT君不敢私藏

原本以为,离开学校就再也体会不到教师节浓浓的师生情谊了。但DT君工作了几年才发现,既便离开了校园,生活也处处是导师。

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数据看Nike与Adidas的“相爱相杀”,谁才是运动鞋的王者?

阿迪和耐克在全球的运动市场中,一直是最受欢迎的两个品牌。数据侠 Kelly Ho 想使用数据科学的方法,为两个品牌的运动鞋销售情况做一个理性分析,看看在鞋子的商...

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解开微软人工智能的情感密码 | 数据科学50人·李笛

李笛,微软(亚洲)互联网工程院副院长,微软全球资深合伙人,毕业于清华大学。2013年加入微软,同年创立微软人工智能情感计算框架。2014年带领团队推出 AI 情...

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