元宇宙（Metaverse）揭秘——数据科学将如何应用在元宇宙？
近来，元宇宙成为了大家讨论的一个热词。根据维基百科的定义，元宇宙是一个虚拟的世界，主要发展社交网络。元宇宙的技术和应用并不是现在才出现，它有长久的发展过程。那什么是元宇宙，元宇宙这个领域对我们的生活以及周围的商业机会会产生哪些影响？今天，我们就一起从几个角度来聊聊元宇宙。
如何用Tableau做象限分析（Quadrant Analysis）
如果你是数据科学生态系统中的一员，你一定听说过 Gartner 的魔力象限 (Gartner’s Magic Quadrant – MQ)。魔力象限是一系列的报告，包含对几家科技公司的市场研究和分析，也是这个领域最受期待的报告之一。Tableau 是当今业界广泛使用的优秀数据分析和可视化工具。在本文中，我们将学习如何在 Tableau 中创建象限图，深入探讨，并投入运用。
为什么谷歌把SQL当代码对待？你也应该这样做！
谷歌的数据工程师（Data Engineers）对待 SQL 的方式与软件工程师（Software Engineers）对待代码的方式相同。Google 在一个集中单一的代码存储库中，管理着基本上所有的代码。这种好的心态可以整合到所有公司的数据战略中。本文将介绍谷歌从将SQL视为代码中获益的方法，并讨论一些具体方式，让所有公司都可以从这些原则中受益。
Bridgerton（布里奇顿）：对现在Netflix 最受欢迎的电视剧的分析
自然语言处理 (NLP) 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。本文使用了 Python 和 Tableau 中的 NLP 技术，分析针对布里奇顿电视剧的 300,000 多条推文。通过对标签的分析，了解最受欢迎的Bridgerton话题标签、最受关注的Bridgerton角色、普通观众对Bridgerton的看法等等。
如何在2022年成为全栈数据科学家？
在 2021 年前，数据科学职位快速增长，特别是在新冠疫情高峰期间，许多行业都在利用数据科学的力量为其产品带来最大价值。在人工智能的帮助下，数据科学正在不断创新，如自动驾驶汽车、强大的产品推荐系统、虚拟现实和远程任务等，该行业需要更多的人才处理大量数据。数据科学会在 2022 年和未来几年还会一直如此受欢迎吗？
消费者决策建模：Conjoint Analysis联合分析
联合分析（Conjoint Analysis）是一种统计方法，用于了解属性的相对重要性/偏好，并量化消费者从产品的每个属性中获得的效用。了解消费者如何做出这些权衡，以及每个属性的效用非常重要。因此，我们可以用这个方法，根据消费者在做出购买决定时可能做出的权衡，建立模型。本文将带你全面了解联合分析，并通过实际案例带你了解如何建模。
简单有效的 5 步框架，掌握数据可视化！
数据可视化（Data Visualization）是信息和数据的图形表示。 通过使用图表、图形和地图等可视化元素，数据可视化工具可以让我们查看和理解数据中的趋势、异常值和模式。本文将从明确目的、分析数据、定义目标受众、开发可视化、测试和改进五步框架，带你了解如何实际操作数据可视化。
数据可视化你会了，那设计呢？ —— Tableau 中的设计思维
设计思维是一个以用户为中心的设计过程，有助于建立用户同理心，引导用户寻求突破性创新。同样，设计思维也可以通过使用商业模型画布（Business Model Canvas），战略性地构建新商业模型或开发商业模型的文档。商业模型画布极其具备利用价值，可用商业的重要方面，并对其创造价值进行原型化。本文将演示的如何使用Tableau实现这个概念。
