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  • 互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度(userid)建立一套用户标签体系外,还会基于用户使用设备维度(cookieid)建立相应的标签体系。
  • 火灾已经爆发后才知道救火,交通已经阻塞后才知道疏通,羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞,股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前,或者至少是刚刚发生的时候
  • 在大数据分析中,对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向,通过对用户行为进行分析,企业可以了解用户从哪里来,进入平台后进行了哪些操作,什么情况下进行了下单付款,用户的留存、分布情况
  • 本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多,此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类,但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
  • 从广撒网的广告形式到精准地捕捉到用户的需求,并且呈现给用户更加恰当的广告,给互联网公司带来了巨额的广告收入,这中间推荐系统功不可没。
  • 人工智能产品的构建过程分为三个阶段,每个阶段都有着不同的思考方式。从挖掘行业属性到模型的建立与调优,作者对每个阶段需要注意的问题进行了分析说明,供大家一起参考学习。
  • 所有的分析方法总结起来就两种:分类和对比,分类和对比,分类和对比,重要的事情说三遍,并且大部分的分析方法都是这两者的结合
  • 大数据时代的到来,让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产,已经成为业界的一种共识,企业也在快速探索应用场景和商业模式,并开始建设技术平台。
  • 企业如何做好数据运营与数据资产变现?企业的数据运营与数据资产变现,其实强调的是自己内生的力量,依赖自己的运营能力和自己的人才去完成这些事情。
  • 零售行业的大部分问题都可以从人、货、场三个维度思考。无论是线上、线下,人货场都是零售运营的核心要素。
  • 中台概念更多是一种方法论。它来告诉用户如何构建数据化服务体系,包括从数据集成、数据建模、数据开发、数据共享到数据质量、数据治理等。
  • 数据湖(DataLake)是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据,而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据
  • 存储库反而变成了一个缓慢、僵化的数据沼泽。大数据需要特殊的专长来分析数据。使用原始数据得出的结论在数据质量和治理方面发出了危险信号。
  • 数据湖是一个以原始格式(通常是对象块或文件)存储数据的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储。
  • 让数据产生价值才叫成功。早期有不少的公司引入了Hadoop,将企业的各种结构化非结构化数据加载至Hadoop环境当中,想让自己的数据发挥更大的价值,但这并不容易。
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