应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱： 1，有数不一定有据； 2，大而不全； 3，内生变量模糊了因果关系。...一要养成大数据思维，二要避开三大陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维：一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。...“车”的应用也已有案例，如美国一家保险公司为汽车加装了跟踪器，根据行驶数据来决定保险费率；米其林也会搜集与环境相关的数据，某智能芯片厂商为长途货运汽车提供的芯片，可以全球定位、调节物流和运输。...跨界思维：一切或可联。跨界有不同媒介、渠道间的跨界，如O2O和LBS，也有商业模式、数据应用的跨界。...三大陷阱 应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景？首先，描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次，预测。
小编邀请您，先思考： 1 如何让数据驱动决策？ “数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！ 1....信度与效度思维 这部分也许是全文最难理解的部分，但我觉得也最为重要。没有这个思维，决策者很有可能在数据中迷失。 信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。...简单来说，在数据分析的过程中，我们需要经常去寻找事情间的平衡关系，且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题，如市场的供需关系，薪资与效率关系，工作时长与错误率的关系等等。...远近度思维 现在与许多处在管理层的朋友交流后，发现他们往往手握众多数据和报表，注意力却是非常的跳跃和分散。如何避免呢？...一是上文说的通过相关思维，找到最核心的问题和指标；二就是这部分要说的，建立远进度的思维方式。 确定好核心问题后，分析其他业务问题与核心问题的远近程度，由近及远，把自己的精力有计划地分配上去。
“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！ 第一、信度与效度思维 这部分也许是全文最难理解的部分，但我觉得也最为重要。...没有这个思维，决策者很有可能在数据中迷失。 ? 信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。...简单来说，在数据分析的过程中，我们需要经常去寻找事情间的平衡关系，且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题，如市场的供需关系，薪资与效率关系，工作时长与错误率的关系等等。...第七、远近度思维 ? 现在与许多处在管理层的朋友交流后，发现他们往往手握众多数据和报表，注意力却是非常的跳跃和分散。如何避免呢？...随着维度的下钻和上卷，数据会不断细分和汇总，在这个过程中，我们往往能找到问题的根源。 下钻和上卷并不是局限于一个维度的，往往是多维组合的节点，进行分叉。逻辑树引申到算法领域就是决策树。
“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！ 第一、信度与效度思维 这部分也许是全文最难理解的部分，但我觉得也最为重要。...没有这个思维，决策者很有可能在数据中迷失。 ? 信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。...简单来说，在数据分析的过程中，我们需要经常去寻找事情间的平衡关系，且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题，如市场的供需关系，薪资与效率关系，工作时长与错误率的关系等等。...第七、远近度思维 现在与许多处在管理层的朋友交流后，发现他们往往手握众多数据和报表，注意力却是非常的跳跃和分散。如何避免呢？...随着维度的下钻和上卷，数据会不断细分和汇总，在这个过程中，我们往往能找到问题的根源。 下钻和上卷并不是局限于一个维度的，往往是多维组合的节点，进行分叉。逻辑树引申到算法领域就是决策树。
CEO和高管团队的思维方式能够在方方面面影响企业的运营和每天的决策，润物无声的改变一家公司。 你可能创业的时候是想做一家2B的SaaS公司。几年之后再看，突然发现自己就是一家传统软件或者2C的公司。...默许一线在销售阶段把牛吹大，先签进来再说，客户对产品的期望值属于售后“管理”的工作。这种做法会直接影响续费续签，甚至第一笔回款。 销售阶段推崇大单。...销售第一次与客户见面，通常就是打开PPT介绍产品。说了两个小时，才发现客户需求不对。 不仅是一线销售，CEO与重要客户的第一次见面，也是习惯性的先用PPT介绍产品技术。...没有过程数据的积累，对造成结果的原因也无法科学分析，造成决策拍脑袋的居多。 拍脑袋决策其实就是碰运气，最后烧掉的是大量的机会成本。...随着客户合作的种类越来越多，我发现在中国，做中小企业的话，2C思维的影响也非常大，也会让SaaS进入巨大的误区。 2C思维也有四个方面。
战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...它是一个复杂的思维操作过程，是信息搜集、加工，最后作出判断、得出结论的过程。...从心理学角度来看，决策是人们思维过程和意志行动过程相互 结合的产物。没有这两种心理过程的参加，无论何人也是作不出决策的。因 而决策既是人们的一个心理活动过程，又是人们的行动方案。...由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...三、作用和影响不同 1、战略决策的实施效果影响组织的效益与发展。 2、战术决策的实施效果则主要影响组织的效率与生存。
［主讲者简介］国家统计局中国统计信息服务中心大数据研究室江青主任。 本文选自2015年8月26日在“2015中国国际大数据大会主题论坛”上江青所做的题为《大数据与领导决策》的演讲。...今天交流的主题是“大数据与领导决策”，这次会议主题是大数据与智慧城市，这里面有非常密切的关联。今天跟大家从三个方面分享。...拍脑袋决策给不管是政府还是企业带来的危害是非常大的，我们知道这些是缺乏科学决策的依据的。...这种现象出现了若干年之后，我们现在发现有很多领导已经开始重视数据思维在他的管理和决策中的作用——怎么样来面对你的班子人才，你的思维如何改变，就变得非常的至关重要。...当一把手具备了大数据的思维，具备了数据解决问题的思维之后，其他的工作就变得相对简单。
资源监测，对系统基础设施的健康度进行监测，包括网络与服务器节点的监测，监测内容包括网络连接与拥堵状态、CPU 负载和内存及外部存储空间的使用状况等。...离线分析：通过大量数据进行模型或规则提取。 结果输出：将实时和离线分析的结果展现，供决策参考。...问题决策：根据上一步的输出，人为或自动给出下一步的行动判定，同时将判定记录保存下来，以便为后续决策提供依据。 数据存储：离线的原始数据、分析数据以及处理记录的保存。...四、如何衡量监测数据体系的能力？ 可以从 3 个维度来衡量： 正确性，即收集到的数据与事实的一致性。 全面性，即收集到的数据信息是否足以支持团队做出决策。...及时性，即数据的发生到能够支持决策所需要的处理时间足够短。 了解更多：https://t.zsxq.com/08AGFfCK3
你将学习编写程序，从数据生成图像，并使用在线发布的真实世界的数据集。 统计技巧 统计学科长期以来一直面临与数据科学相同的根本挑战：如何使用不完整的信息得出有关世界的有力结论。...统计学最重要的贡献之一是，用于描述观察与结论之间关系的，一致而准确的词汇。本文继续保持同样的传统，重点是统计学中的一组核心推断问题：假设检验，置信度估计和未知量预测。...虽然这些技巧经常留作统计学的研究生课程，但它们的灵活性和简单性非常适合数据科学应用。 为什么是数据科学 最重要的决策仅仅使用部分信息和不确定的结果做出。...然而，许多决策的不确定性，可以通过获取大量公开的数据集和有效分析所需的计算工具，而大幅度降低。以数据为导向的决策已经改变了一大批行业，包括金融，广告，制造业和房地产。...同时，大量的学科正在迅速发展，将大规模的数据分析纳入其理论和实践。 学习数据科学使个人能够将这些技巧用于工作，科学研究和个人决策。批判性思维一直是严格教育的标志，但在数据支持下，批判往往是最有效的。
毫无疑问，大数据时代已经来临，它正在悄悄地改变着人们的行为与思维，难以阻挡，无法抗拒。...与传统意义上的数据相比，大数据的“大”与“数据”都有了新的含义，绝不仅仅是体量的问题，更重要的是数据的内涵问题。或许，“大”与“数据”根本就不能分开，只有把“大数据”当作一个整体概念来理解才有意义。...这将极大地提高我们认识现象的能力，避免丢失很多重要的信息，避免失去很多决策选择的机会。 这里，我们自然就想到了大量观察与大数据这两个概念中的“大”的区别。...笔者认为主要要有如下三大变化: ( 一) 认识数据的思维要变化 前面已经提到，与传统数据相比，大数据不仅体量大、变化快，而且其来源、类型和量化方式都发生了根本性的变化，使得数据杂乱、多样、不规整。...以往，收集统计数据的思维是先确定统计分析研究的目的，然后需要什么数据就收集什么数据，所以要精心设计调查方案，严格执行每个流程，但往往是投入大而数据量有限。
回到我们日常面对的工作，目前很火的 增长 这个话题，本质上就是数据驱动的市场营销方法，讨论一个公司如何通过渠道数据分析来提升获客的能力，就是一个典型的围绕 g（需求量）开展的工作。...指的是 x 的发生通常伴随着 y 的发生，这当然意味着 x 与 y 互为因果的可能性，但是也有可能是一个隐藏在背后的推手，这个推手即会导致 x 也会导致 y，因此我们才发现了 x 与 y 之间的相关性。...同时，AI 在普及，甚至都普及到了去替代算法工程师日常的一些重复性工作的地步 – 大公司在开发机器学习、数据分析、日常报表的平台，不久的将来运营和产品都可以深度参与到数据驱动的一线当中。...这个时候，量化战略分析和最优化运营决策，也许就是未来奋斗在数据驱动一线同学的核心价值之一。...---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。
我之前也是这样的状态：作为某公司算法策略 manager，投入到公司内部的一些重要的机器学习项目里面，每天的讨论都在围绕着具体项目的预测精度，特征工程，线上部署与监控这些问题。...而且我讲的不是管理学的经验，而是科学的、数据驱动的方法论。比如，在海外，对标竞争对手的司乘体验水平，如果要达到 x% 的 market share 最少需要多少在线司机和发单？...滴滴的优势在于利用互联网大数据、精细化运营的手段极大程度上降低了交易成本：把司机和乘客从线下搬到了线上，通过秒级的分单调度匹配司机与乘客，通过平台统一定价节省了司机与乘客之间议价的成本，并通过司机服务分...多边平台有很多有趣的问题，例如低于成本的定价依然可以获得巨额的利润，又比如多边之间的网络效应带来的协同增长、萎缩；另外，平台的规模以及获取交易、用户行为数据的能力为机器学习算法提供了非常好的生态.......---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。有好的文章也可以联系我与大家分享，需要获取代码转载本公众号文章，可以直接在者文章下方留言。
那么好了，一大波人去学Spark，会用了感觉安全了。那么换个引擎呢？又来了是不是又要重新学？...二、业务数据思维 业务思维上，更多会考虑到业务本身的价值，具有较强的业务敏感度。...那么下来说下数据思维，数据思维更多的是发现数据与数据之间的关联性，事物与事物之间的联系，通过哪一类事物，我们可以通过数据处理、数据分析、算法分析等手段去应证，去推算。...三、产品思维 对于产品思维，很多人会想到，程序员总想砍死产品经理，改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、与业务打交道、与技术打交道 以及 事物的推动作用。...技术、数据、业务思维以及极高的情商才能够达到的。
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...:return: 数据集与特征集 """ dataSet = [[706, 'hot', 'sunny', 'high', 'false', 'no'],...:param dataSet: 数据集 :param labels: 特征指标集 :return: 决策树字典结构 """ classList = [example...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？
2014年读过的一本好书，才发现这本书对自己的影响深远，自己的很多决策和管理都深受此书影响。 大数据时代，我们能够获得的数据越来越多，这些数据的价值在哪里？ 答案是帮助做更有效的决策。...数据化决策 一书给出了量化不确定性、风险和数据价值的方法，一切都可量化。...如果一项量化工作至关重要，那是因为它会对决策和行为产生一些可感知的效果；如果一项量化工作不能影响或改变决策，那它就没有价值。 减少风险是计算量化价值的基础，也是选择量化什么以及如何量化的基础。...我们来看看书中数据化决策分析的一个问题： 顾客等待商家支持热线的时间越久，挂电话的概率就越高，这给业务造成了多少损失？ 一切皆可量化，包括幸福、健康和人生有关的价值。...一切兼是概率，一切都可数据化决策！ 大数据时代，开始我们的数据化决策旅程吧！
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...在快速变化的市场，快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则，也就是说，速度就是价值，效率就是价值，而这一切离不开大数据思维。...说明：用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。...人脑思维与机器思维有很大差别，但机器思维在速度上是取胜的，而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。例如美国一家媒体公司已用电脑智能软件写稿，可用率已达70%。
数据挖掘Top 10算法 C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART ---- 决策树模型与学习...决策树是一种基本的分类与回归方法。...为参数，参数 \alpha 权衡训练数据的拟合程度与模型的复杂度。...非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。 半监督式学习：输入数据部分被标识，部分没有被标识，介于监督式学习与非监督式学习之间。...』笔记一：决策树 『数据挖掘十大算法 』笔记二：SVM-支持向量机 『数据挖掘十大算法 』笔记三：K-means
有人说，在电子商务的王国，谁拥有数据，谁就先人一步。很多淘宝的卖家认为，销售数据不过是用来看看店铺赚的钱数罢了。...其实，只要你搞懂数据分析的方式，那么就能在销售数据中发觉许多隐含的秘密，从而能帮助你提升经营。 来源：天下网商
四、数据类型 原文：Data Types 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 每个值都有一个类型，内建的type函数返回任何表达式的结果的类型： type(3)...type(abs) builtin_function_or_method 这一章会探索其他实用的数据类型。 字符串 世界上大部分的数据都是文本，计算机中表示的文本被称为字符串。...通过将值分组在一起，我们可以编写代码，一次执行许多数据计算。 在几个值上调用make_array函数，将它们放到一个数组中，这是一种顺序集合。...数组也可以包含字符串或其他类型的值，但是单个数组只能包含单一类型的数据。 （无论如何，把不相似的数据组合在一起，通常都没有意义）。...当数组与单个数组合时，该数与数组的每个元素组合。 因此，我们可以通过编写熟悉的转换公式，将所有这些温度转换成华氏温度。
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