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在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进......

就这样，大数据领域蓬勃发展了好几年，有很多伙伴执迷于技术，成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据，成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴，热衷于工具系统开发......

数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。MichaelHammer（《ReengineeringtheCorporation》一书的作者）曾说过，......

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前，将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方......

很多公司在采集数据时，会采集到很多脏数据，比如模拟器刷量、羊毛党刷量。如果未做反作弊识别，很难将这部分数据过滤掉；另外一方面，在采集数据时，没有做到标准化、规范化上报。那么在做数据......

移动互联网技术的快速发展，移动终端的广泛普及，催生了大数据技术。今天，无论是个人的日常生活，还是企业的业务发展，都和数据密切相关，大数据技术正成为新发明、新产品和新服务的创新源泉。......

所谓“数据驱动”,就是企业内部运转的一个接一个的“数据循环”,通过数据分析和价值发现改善客户、产品、基础设施、盈利方式等核心环节,形成独特的竞争优势,最终实现整个企业乃至供应链的快速运......

产品经理最开始之前考虑的更多是在核心竞争力上，那个时候可能用的更多是左上角。但是逐渐，可能会挪到右下角，作为产品，能否给公司挣到钱。也可能，是在中间，公司内部团队、对外合作公司，哪......

供应链充满了不确定性。如果企业想减少可能的风险，并与零售商和客户建立良好的关系，则需要再次进行数据分析。在供应链中，大数据应用围绕着可追溯性、采购和仓储三个主要孤岛开展。......

BI之所以越来越重要，是因为无知是现代企业的最大威胁。一无所知的风险是巨大的，而一知半解可能比一无所知危害更大，因为我们会带着错误的认知做出决定和采取行动。......

BI核心目标是协助企业建立一个高度整合和自动化的管理决策分析系统，目的是为了帮助企业各层级各部门人员基于统一的业务理解和洞察，高效推进沟通和协作，不但能及时发现问题，并能深度分析历史......

「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。......

一般情况下，一个互联网产品，或是一个移动端产品在发展前期，主要会关注流量及用户量的增长。当流量，用户量做到一定程度时，就会考虑商业变现。......

价指标体系是指由表征评价对象各方面特性及其相互联系的多个指标，所构成的具有内在结构的有机整体。”简单来说，就是将统计指标系统性的组织起来。指标体系是由指标和体系两部分组成。指标主要......

这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。......

当一个企业要建立数据体系，它需要什么样的流程？当一个新的产品上线，它需要怎样建设业务的数据体系？这两个问题是否一些方法论去遵循？......

数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备......

要能做用户行为的分析，就需要有一套用户行为数据采集、传输、处理、分析的基础设施，而埋点和分析平台就是在做这件事。业界大多产品都是通过嵌入到多个终端的SDK来采集用户行为数据，而后续的......