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劳力士到底还算不算奢侈品？

消费是中国、美国等大型经济体的主要经济增长力量，在消费者买买买的时候，都在考虑如何用低价买到好货。本期数据侠Samuel Mao就挖掘与分析了名贵手表零售网站上的劳力士手表的数据，洞察出了一些有价值的信息点，一方面帮你理解买名表的经济逻辑，另一方面为零售网站提供了一些服务的改善性思路。

2018-12-19

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蒋劲夫事件持续发酵，大数据分析中国家暴现状

大数据其他

这两天，“蒋劲夫家暴”事件直挂微博热搜，家暴事件再一次进入公众视野。矛盾并不是使用暴力的借口，道歉也并不能掩盖事件的发生。“蒋劲夫家暴”折射出来的其实是中国家暴的冰山一角，今天的数据侠就用数据为我们呈现这一严重的社会现象。

2018-12-17

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20000条数据告诉你，如何正确观看“高逼格”百老汇音乐剧

美国百老汇，歌剧迷们的天堂，从《猫》到《歌剧魅影》再到《妈妈咪呀》，每一部经典作品都享誉世界。如果你想去纽约一睹百老汇的华美，就需要读一读这篇给旅行者的百老汇音乐剧指南。数据侠Zhenggang Xu通过爬取旅游网站Tripadvisor上百老汇歌剧点评数据，进行深入分析，结果发现了很多有价值的洞察，快跟着Zhenggang Xu的图文了解百老汇音乐剧的秘密吧！

2018-12-17

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房价精准预测，大数据+机器学习帮你搞定

一提到房价，就“压力山大”！无论是首套房还是改善性需求，买在低点卖在高点都是一个可遇不可求的事儿，所以如果有位数据大侠能帮助设计一个预测房价的神器，岂不是“人生很值得”！本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据线专栏中，四位数据侠通过“数据超能力”试图利用Python通过机器学习方式来预测房价，快来看看他们是如何做得吧！

2018-12-14

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大数据“变现热”的冷思考

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，共同举办以“大数据商业应用解析与未来展望”为主题的公开课。

2018-12-12

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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背后，带给了我们很多思考。

2018-12-10

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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？

大数据其他企业存储数据分析

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。课上，数据侠联盟成员、中国电信大数据产品经理、2016年SODA大赛（上海开放数据创新应用大赛）冠军汪科科，以中国电信的海量数据为例，向复旦大学的同学们与数据侠社群的数据爱好者们介绍了大数据商业化的方法论。

2018-12-06

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数据揭秘美国金融业“差评”地图

金融数据库其他数据可视化微信

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，成为服务好人民的好机构。

2018-12-05

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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，让自己的服务变得更加以数据为中心。小黄车希望Google可以通过它们提供的数据，设计出一些新的功能从而进行出租车价格的预测。这些数据信息包括：

2018-11-30

1.2K0

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、是否能够用数据发现并解决问题，将决定了他是否能够成为一名合格产品人。

2018-11-23

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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，那就是赋能。

2018-10-18

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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。

2018-09-27

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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，看看在鞋子的商业世界中，这两家究竟谁更胜一筹。

2018-09-27

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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 情感机器人小冰，如今已经积累了6.6亿全球用户。如果说人工智能终将有理解人类的那一天，那么李笛和他的小冰团队就是现在走得最远的那个。

2018-09-27

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爬取了252家酒店的数据后，我发现了热门旅游城市酒店的秘密

外出旅游，酒店一定会占据一大部分开销。哪些酒店的价格是合理的？这个价格配得上它的地理位置么？这个价格和它对应的服务匹配么？数据侠 Johnnie 以纽约的酒店为例，尝试用数据一窥决定酒店价格的因素，做出一份出行居住指南。

2018-09-27

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我分析了国际一线化妆品原始数据，发现了美妆产品的营销套路

作为一个爱美的女生，数据侠 Gurminder Kaur 几乎每天都需要美妆产品为自己“保驾护航”。不过，与其总是作为一个消费者，她决定不如从数据的视角切入，分析一下这些美丽产品背后的秘密。她从化妆品官网上爬取了大量信息，用数据科学的方式为美妆进行了一次全景式观察。

2018-09-21

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担心被“暴雷”？不如做好数据的“为用之道” | 数据科学50人·李丹枫

李丹枫，【友盟+】CDO首席数据官，本科毕业于清华大学，在美国伊利诺伊大学（UIUC）电子与计算机工程专业取得博士学位。“用之为用之，不用为不用，是为用也”，从《论语》名句“知之为知之，不知为不知，是知也”中，李丹枫悟到数据科学重在应用落地的道理，这也主导了他这些年来对数据科学的探索方向。

2018-09-21

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崛起or阵亡？数据新玩法教你打好新零售之仗

大数据如何赋能新零售？DT君上周请到了《新零售：吹响第四次零售革命的号角》一书的作者范鹏老师，从新零售的诞生、商业模式的分析、到真实案例的探讨，让你看懂新零售的本质。本文为嘉宾的直播实录整理，感兴趣的朋友不要错过哦~

2018-09-21

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七夕来了，是时候喂一波“狗粮”了 | DT×NYCDSA

今天的狗粮，真的是狗粮哦！作为宠物爱好者，数据侠 Summer Sun 一直很关心自己宠物的口粮问题。她爬取了美国宠物市场上的食品信息，用数据分析的方法为自己的宠物做了一份科学的食物分析。

2018-09-21

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用数学思维，打破数据悖论 | 数据科学50人·吴明辉

吴明辉，明略数据、秒针系统创始人兼董事长，本科毕业于北京大学数学学院，北京大学人工智能实验室硕士。他从事软件工程开发和算法研究近二十年，是国内企业级服务领域里全能型企业家。他所创办的秒针和明略两家大数据公司，都已经成长为中国数据科学领域的独角兽企业。

2018-09-21

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