八月 | 2016 | 数盟社区
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可视化,别把简单内容复杂化

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来源:极客头条 1、可视化是为了炫技还是为了更好地传递信息? 数据太过庞杂和交互过于烦琐都是做移动端新闻可视化需要避免的点。从我们的操作案例来说,能否保证用户体验是判断一个可视化新闻成功与否的重要标准,而实现这个标准的关键,是不能徒增用户的阅读成本。 我们观…

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破解人工智能神话:这些忧虑都是错的

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来源:机器之心 人工智能未来如何, 它对于人类又意味着什么都是当下的热门话题   人工智能未来如何, 它对于人类又意味着什么都是当下的热门话题。关于人工智能未来对工作市场的影响;达到人类水平的人工智能是否以及何时会出现;这又会不会引发智能大爆发;对于这样的未…

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2016年中国智能交通产业的大数据应用分析

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来源:网络大数据 中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息。 大数据行业发展规模分析 中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅…

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终极对决:R 与 Excel 在数据分析当中的优劣势对比

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Excel是一款不错的数据分析工具,但是,如果你只有这一款工具,则会大大影响你的工作效率。相比之下,R 更好用,而且提供的工具集模块更完整。而缺点在于不是非常易于上手,用户一开始相对要花很多时间学习使用。如果坚持下去,就会有所收获,不仅对数据更了解,还提高了自己…

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大数据背后的神秘公式(下):“贝叶斯革命”

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贝叶斯公式在联邦党人文集作者公案和天蝎号核潜艇搜救中大显身手后(详见大数据背后的神秘公式(上):贝叶斯公式),开始引起学术界的注意和重视,而其上世纪八十年代在自然语言处理领域的成功,向我们展示了一条全新的问题解决路径。计算能力的不断提高和大数据的出现使它的威…

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帮助企业开始采用大数据的7大工具

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来源:网络大数据 几乎每一个行业厂商都希望过渡到一个数据驱动的方法。不过,虽然许多企业擅长收集数据,但了解数据却是比较困难的。以下介绍的这七个工具可以提供帮助。 今天许多企业都在努力解决一个大问题:如何管理我们的数据?在收集资料的同时,如何分析和理解更…

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不可不知 | 有关文本挖掘的14个概念

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作者:杜尔森·德伦(Dursun Delen)来源:《大数据掘金 挖掘商业世界中的数据价值》,中国人民大学出版社出版我们所处的信息时代以急速增长的数据信息收集、储存和转换成电子格式为特征。大量的商业数据以杂乱无章的文本形式储存。 据美林公司(Merrill Lynch)和高德纳公司(Gar…

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大数据背后的神秘公式(上):贝叶斯公式

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数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤,这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系?答案是,它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。 作者:王晓峰 来源:36大数据    大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤,这些看起来彼此不相关…