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R语言中的igraph包绘制网络图: R语言中的igraph包可以很方便地画出网络图，在社交关系分析等领域发挥重要作用，下面介绍包中一个重要的函数graph_from_data_frame（）。; 分类: 编程语言 2016-4-26 22:28

使用RAW快速制作层次、网络静态图: 今天介绍一款小工具RAW，和之前介绍的ManyEyes很类似，我们后续会有关于类似工具的共性的总结。; 分类: 数据可视化 2016-4-23 07:40

大数据人推荐：常用数据挖掘工具简介: Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。; 分类: 分析挖掘 2016-4-21 07:09

想做数据分析师，这几个技能必须会！: 近几年美国公布的相关数据分析中，薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。 IT产业日益崛起，技术也被越来越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。; 分类: 分析挖掘 2016-4-20 07:24

大数据人推荐：60款顶级大数据开源工具: 说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测， ...; 分类: 分析挖掘 2016-4-19 07:43

易观CTO郭炜：混合云是大数据分析服务的“基石”: 大数据和云计算结合已经成为趋势。易观CTO郭炜在2016第八届云计算中国峰会上分享了在使用云服务时的几点体会。; 分类: 其它 2016-4-13 13:43

搞懂5种数据可视化方法，胜任90%热门信息图设计: 借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。; 分类: 数据可视化 2016-4-4 22:04

R语言与数据挖掘常用的包: 本文分为8个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。; 分类: 编程语言 2016-4-4 21:38

用rvest包来抓取Google学术搜索数据: 在这篇文章，主要展示的是如何抓取Google学术网页。示例展示的是用rvest包来抓取作者博士指导老师的个人学术数据。我们可以看到他的合著者，论文被引用了多少次以及它们的附属机构。Hadley Wickham在RStudio Blog中 ...; 分类: 编程语言 2016-4-4 07:45

几个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例: 马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都 ...; 分类: 分析挖掘 2016-4-4 06:36

干货分享：据说这是史上最全的大数据分析工具: 据说这是史上最全的大数据分析工具，拿走，不谢！数据可视化工具：百度ECharts：http://echarts.baidu.com/Cytoscape：http://www.cytoscape.org/图表秀：http://www.tubiaoxiu.com/数据观：http://shujuguan.cn/微 ...; 分类: 其它 2016-3-24 21:19

近200篇机器学习&深度学习资料分享: 本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章 ...; 分类: 机器学习 2016-3-24 13:27

推荐系统知识点汇总: 整理归纳一下《推荐系统实践》和《推荐系统导论》两本书的知识点，文中排版格式可能会有点乱，如有问题请指正。; 分类: 推荐系统 2016-3-12 22:46

用文本挖掘和机器学习洞悉数据: 文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。它可以帮组一个组织从基于文本的内容中获得潜在的有价值的业务洞察力，比如Word文档，邮件和社交媒体流中发布的帖子，如Facebook，Twitter，和LinkedIn。对于机器学习 ...; 分类: 分析挖掘 2016-3-10 22:36

FPGA击败GPU和GPP，成为深度学习的未来？: 最近几年，深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术，被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模 ...; 分类: 深度学习 2016-3-7 21:58

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