由此看来，在人口红利消失的互联网下半场，移动搜索、浏览器们要想重回舞台中央，重新成为移动互联网最重要的入口，他们就必须要紧紧抓住90后、00后年轻用户的心，为他们创造更多个性化、时尚的内容和服务。

从城市等级分布数据可以发现，分布在一线城市的狼人杀app用户不足10%。上海、重庆、北京和成都四个城市的用户占比均超2%，而广州和深圳两个一线城市则分别占据1.69%和1.63%，无缘前三。

深度学习是一组相对新颖的方法集合，它们从根本上改变了机器学习。深度学习本身不是一种算法，但是它是一系列可以用无监督学习实现深度网络的算法。这些网络是非常深层的，所以需要新的计算方法来构建它们，例如

快乐购对于移动办公的需求很强烈，若必须使用特定的设备来查看、分析数据，那么数据驱动将变得不切实际。手机、平板是忙绿的老板们最好的伴侣，所以，支持广泛使用的移动端成为推动数据驱动的重要条件。

机器学习可谓是无处不在，在日常生活中有大量相关实例，只是我们没有意识到。比如说，机器学习被用于搜索引擎、过滤垃圾邮件、面部识别、社交网络分析、市场细分、数据分析、欺诈检测和风险分析等。

此部分内容可以帮助你解决机器学习中最难的部分，即找到正确的估计器（Estimator）。下图可帮助快速查找文档与简介，更快了解问题并找到解决方法。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

Learning）：机器学习是基于喂入的数据去设计能够学习、调整和提升的系统的一种方法。使用设定的预测和统计算法，它们持续地逼近「正确的」行为和想法，随着更多的数据被输入到系统，它们能够进一步提升。

并不是所有画像都是有监督训练的画像，举个例子，用户的性别画像，是一个无监督的刻画，当你无法通过app端资料填写直接获取到的时候，你只能够通过其他数据特征的对用户进行分群。

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电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。

不等距分组又称异距分组，各组组距并不完全相等的分组。它适用于标志值变动很不均匀的情况。

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回到这几天的热点新闻，这是星巴克迄今最大的一笔收购协议。意味着，星巴克在中国大陆市场的所有门店都将彻底归自己所有和经营了。此后，星巴克将取得在江苏、浙江和上海共约1300家门店的100%所有权。

标准差与标准误的意义、作用和使用范围均不同。标准差(亦称单数标准差)一般用s表示，是表示个体间变异大小的指标，反映了整个样本对样本平均数的离散程度，是数据精密度的衡量指标；而标准误一般用

谈到“用户画像”，伙伴们一个个似乎都很熟练，什么用户属性、用户行为张嘴就来，但是你真的弄懂了用户画像的内涵和意义？用户画像包括哪些方面？用户画像的建构方法？在做用户画像的时候我们应该注意哪些问题？

它的准确与否对器具的不确定度、测量的不确定度以及所接收产品的质量有重要影响。然而在对标准偏差的计算中,

产生的话单记录、信令数据、上网日志等数据就可达到PB级的数据规模。电信行业利用IT技术采集数据改善网络运营、提供客户服务已有数十年的历史，而传统处理技术下运营商实际上只能用到其中不足1%的数据资源。

变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）

下图占比为抽样数据中指定时间内出现在特定地点的流量占比。借助流量占比，结合深圳人口，估算以上地区的流量。下图工作日的设备密度大于周末，如工作日海岸城在下午和晚上密度较大，周末则选择18点后去海岸城。

解：由于预定取考分居前15％的考生进行面试，即有85％的考生分数低于划定的分数线，由此可知，分数线在70～74这一组中。

“利用大量的社会、天气和政府数据预测供应链中断。”韦塞尔写道，“利用大量的用户数据在汪洋般的网站点击中识别个人用户。企业甚至开始利用海量的文字交流信息来开发能够和客户对话的电脑算法。”

在数据量较少的子集上，我们可以重复确定每个子集的中心Medoid，这边计算中心的方法有很多，包括上述讲到的K均值，PAM，也可以参考相似度比如常见的余弦相似，likelihood

一款以H5形式呈现的音乐播放器，可以搭配蓝牙音响一起使用。只需要将手机与音响通过蓝牙方式链接后，通过浏览器或者微信打开即可。播放器具备播放/暂停、播放列表、搜索等核心使用功能。

根据他们的回答，你设想的回应：如果没有特别的假设，你应该感到担心。因为每个模型背后都应该有假设。除非你假定样本代表了某个群体，或者之前搜集的数据对于当前的情况仍然具有代表性。

创意想法固然重要，但如何把创意转化成SaaS产品才是创业者需要关注的核心。这个转化的过程简单来说，就是把你的创意结合技术最终设计成一个你想要的SaaS产品。

U形分布的特征是两端的频数分布多，中间的频数分布少，比如，人和动物的死亡率分布就近似服从U形分布，因为人口中婴幼儿和老年人的死亡率较高，而中青年的死亡率则较低；产品的故障率也有类似的分布。

用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

通过相关的电子轨迹核实发现，车主的弟弟当晚的轨迹与嫌疑车辆的轨迹完全吻合，且当晚过后，电话关机，故最终锁定嫌疑人。交警随即正面接触嫌疑人，后嫌疑人到公安机关自首。

但是，接下来的一短时间的销售停滞下来了，原来，当时购买CD系统的人是以Hi-Fi发烧友为主，大部分的人依旧偏好已融入生活的LP。在美国也是VHS录像卡带一枝独秀，人们找不到理由将他换掉。

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dark』（即使漆黑一片，你也可以把奥利奥泡一泡），发布后立即获得大量传播，不到两天时间被转发近15000次，获得近20000个赞。这真是以最小成本获得最佳宣传，堪比几百万美元打个电视广告。

联璧港作为场景SaaS应用整体解决方案服务商，是国内首家集B2D，B2B和B2C服务于一体的的综合性开放平台，提供数据、SaaS增值、开发支持、SaaS运营、SaaS孵化、智慧物联等多项优质服务。

给大家分享一下这个市场的整体表现（截止到2017年5月，市场用户规模已经突破了7000万），第一梯队中摩拜单车、ofo的各自表现，以及第二梯队中酷骑单车、小蓝单车、哈罗单车、永安行四个玩家的表现。

另一方面，人们可以通过以难度递增的顺序来构建内容，就像大多数教学书籍中一样。例如关于回归，书中以最基本形式的回归开始，并加以越来越多的变化和最复杂形式的回归。以下是结构性排名前五的书籍。

用它迅速查阅大量数据，以揭示隐藏的规律、未知的联系、市场趋势、顾客偏好等等有用的商业信息。这样一来，我们就能预计客户需求或欲望，由此改进服务，或是在问题出现之前，就将其查明并削弱，由此改进管理决策。

在这篇文章中，作者对KDD过程作了一个更详细的归纳。这篇涉及更多细节的版本的文章是“从数据挖掘……”，但我觉得这篇文章表达的内容不够清晰。这篇涉及更多关于KDD过程的细节的文章经过一点修改如下：

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用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

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这些说明什么呢？就是随着大数据和机器学习的进一步进展，这个世界出现了新的智慧生物！大数据和机器学习在改变、重构和颠覆很多企业、行业和国家以后，终于到了改变人类自身的时候了！人类的演进出现了新的分支！

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留存是转化漏斗里承上启下的关键，一头连着拉新和激活，把用户沉下来，另一头牵着转化和口碑，让真正沉下来的用户，来更好的转化和传播。留存才是一种持续增长的心态，只有留存做好了，漏斗才不会变“漏洞”。

在任何优化项目中，创造有价值的假设是最具挑战性的部分之一。假设来自于一个长期的过程，包括数据采集、分析、信息编译、定位瑕疵、问题和低效。它的目的在于教会你一些东西，不仅仅是你认为能够学习到的。

建议大家养成一个习惯，经常计算指标间的相关系数，仔细思考相关系数背后的逻辑，有的是显而易见的常识，比如订单数和购买人数，有的或许就能给你带来惊喜！另外，“没有相关关系”，这往往也会成为惊喜的来源哦。