Retail Analysis的力量——商业分析在零售业的应用
本文话题：数据分析在零售业的应用。主要有以下几方面内容：什么是零售业的数据分析？零售业数据分析会用到哪些具体的技术？零售业数据分析可以帮助企业解决什么样的问题？零售业数据分析的具体应用有哪些？
8 种数据挖掘技术，让你成为更好的数据分析师
数据挖掘是从大量数据集中提取有价值信息的过程，它被用于发现数据中的趋势和模式，并对未来做出预测。可以使用许多不同的数据挖掘技术，每种技术都有自己的优缺点。我们将在本文中讨论的八种数据挖掘技术是：1. 异常检测（Anomaly detection）、2. 聚类分析（Clustering Analysis）、3. 分类分析（Classification Analysis）、4. 回归分析（Regression Analysis）、5. 选择建模（Choice Modeling）、6. 规则归纳（Rules Induction）、7. 神经网络（Neural networks）、8. 关联学习（Association learning）
斯坦福发布2022年AI指数报告，有哪些亮点值得注意？
近日，斯坦福大学发布了2022年AI指数报告（Artificial Intelligence Index Report 2022），该报告跟踪、整理、提炼和可视化与人工智能有关的数据，使决策者能够据此采取有意义的行动。AI指数是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所(HAI)的一个独立项目，AI指数指导委员会(AI Index Steering Committee)领导，该委员会是一个由来自学术界和工业界的专家组成的跨学科小组。
Correlation相关性 VS Regression回归：它们有什么区别？
在这篇文章中，我将用具体例子解释相关性（Correlation）和回归（Regression）这两个名词之间的区别。相关性表示的是变量之间的关系，而不是因果关系！在物理世界中，我们需要定义来衡量事物，一个好问题是：我们如何衡量相关性？而回归分析是一种数学技术，用于分析一些数据，包括一个因变量和一个（或多个）自变量，目的是找到因变量和自变量之间的最终函数关系。
苹果不让居家办公了？GAN之父 Ian Goodfellow 果断离职！
此前，Goodfellow曾在谷歌担任高级研究员，他还以生成对抗网络(GANs)的研究而闻名，这项技术近年来是机器学习领域最火的话题，甚至成为众多学者的研究方向，目前Goodfellow的论文引用量已经高达18万。近期，在给员工的电子邮件中，Goodfellow证实了即将离职的消息，虽然离职的官方原因尚不清楚，但Goodfellow透露，离职原因与苹果公司让员工回办公室工作的政策有一定关系。
2022年，FAANG公司数据岗位薪资一览
薪资透明度是一个实时的话题。在本文中，我想尝试使用数据进行薪资的分析。我之前在谷歌工作过，认识很多FAANG公司的人(Facebook, Apple, Amazon, Netflix，Google)。我将这些公司作为我项目的起点，查看了来自levels.fyi 和otta.com 等来源的4000多个数据点，为大家分析2022年FAANG公司数据岗位薪资水平。
构建数据科学管道的 4 个步骤
数据科学有很多内容要消化，但是当你退后一步再看时，你会发现，它们大多归都可以总结为相同的四个步骤，其中包括查询数据或获取数据、预处理数据、训练数据、然后部署模型。本文的目的，是介绍一个适用于每个数据科学项目的构建步骤。这不仅对初学者数据科学家有帮助，而且对产品经理、软件工程师，甚至可以为高级数据科学家都能带来新视角的帮助。
2022年，我们给数据科学初学者推荐这5本书
准备好学习更多货真价实的数据科学知识了吗？本文中，我将分享数据的初学者在第一次学习数据科学时可以选择的最佳书籍。这些书帮助成千上万的人学习了数据分析、可视化、高级编程技能、机器学习等等，甚至还帮助他们找到了工作！