【商业分析师专栏】Business Analyst面试必须准备的63个问题
BA的面试一般分成behavioral和technical interview两种。有一些公司有时不会设置technical interview。下面我们来看看命中率百分之90的面试问题！
哪些因素影响了数据科学家的薪水呢？
Andres Gonzalez
“在我的职业经历中，目前为止我最感兴趣的部分就是网络数据收集项目。尽管在我们的数据科学拟真课中还有一些其他的更简明的项目，但网络数据收集提取是我最中意的。”
这个项目的目标是
找出最直接影响数据科学家薪水的因素。
那些年，我掉过的MYSQL 的那些“坑”
假如我有一个名为midterm_score的表
存放一所学校某年级所有学生的期中考试成绩，
有班级编号（class_code)，学生名称（student_name)和总分（score）共3个字段。
如果我现在想对每个班级学生的总分进行排名
使用文本挖掘技术分析Twitter用户对电影Rangoon的评价
使用一些建模分析手段来评价电影的成功已经屡见不鲜，这类预测模型常常使用注入电影制作成本，类型，主演，出品方等结构化数据作为输入。然而，在社交媒体日益发达的现在，人们时常会在Twitter，Facebook等网站上发表自己的意见和建议。社交媒体已然是衡量电影观众情绪的潜在工具了。
【深度长文科普】非NLP数据处理――词向量Word Vector
词向量 (Word Vector) 代表了人们在理解词与词，句与句，文章与文章之间关系的能力上的一大进步。与之前使用传统的表达词的方式相比，这项技术的进步在于机器可以得到更多关于词的信息。有了词向量这项技术，演讲识别和机器翻译才变得可能。在这篇文章中我会尽量用数据来解释词向量的概念，让不太熟悉自然语言处理 (NLP) 的人也能理解词向量的概念。
词向量是什么？
四大电子商务公司的人工智能大比拼
电子商务是零售业中较为兴盛的分支
2016年电子商务估值达1027亿美元
占美国零售业销售总额的8.3％
2016年零售业贸易总额约占美国国内生产总值的5.9
由于数字交易已成为了采购商品和服务的标准方式
行业领先的电子商务公司正在探索
如何通过运用人工智能来提升品牌竞争力
和增强客户忠诚度
100000个故事中的性别与动词分析：有一些很有意思的发现
受到我的同事 Julia Silge’s 最近一篇博客（what verbs tend to occur after “he” or “she” in several novels）的启发，我想用这个包含了100000个故事的数据及来分析性别和动词的关系。
我在之前的文章里探索过的Mark Riedl’s Wikipedia plots dataset很适合用来研究这个问题。这个数据集包好100000个关于电影、小说、电视剧和电视游戏的剧情。这些故事横跨几个世纪，由成百上千作者创作。但剧情介绍是由当代的观众撰写的，这意味着我们可以对这些千奇百怪的艺术形式进行统一的角色性别鉴定。由于这个数据集包含的是剧情介绍而不是原始的小说之类的，所以文本内容更多是“发生”了什么事，很少会出现某个角色“认为”或者“说”之类的表述。
