Web 3.0时代到来！去中心化技术的互联网将是怎样一番景象
Web 3.0 是最新的互联网技术，它利用机器学习、人工智能和区块链来实现现实世界的人类交流。今天，我们就来讲这个最近比较流行的话题：Web 3.0。本文主要从Web 3.0演变的过程、主要内容、技术的栈，以及在Web 3.0的技术背景下数据科学、人工智能、大数据分析这几个学科有什么变化，需要做什么样的准备。
如何让你的 Python 图表动起来？
当今世界越来越需要数据。我们可以通过数据来预测股票价格、跟踪运动员的健康状况、研究某个城市的房价……想一想，你宁愿看一行又一行的数据还是几个总结它的图？像大多数人一样，你多半也觉得图表听起来更好。但如果在图表中添加动画，你会发现动画还可以为你的描述提供更多的意义。阅读完本文后，你应该就能为自己的图表创建精美的动画。
20个常用函数——用Excel做数据分析
Microsoft Excel是一个简单而强大的数据分析工具。Excel是各行业普遍使用的软件应用程序，可以被用于生成报告和业务见解。它是一款一体化数据管理软件，可以轻松导入、探索、清理、分析和可视化数据。目前，Excel包含了450多个函数，每年还在不断增加更多的函数。本文中，我们将介绍一系列数据分析中常用的函数。
你必须知道的数据科学的可视化技术
在应用统计和机器学习中，数据可视化（Data Visualization）可以说是最重要的技能之一。数据可视化是通过使用常见图形来表示数据的一种方式。它提供了一套重要的工具，以易于理解的方式识别对性质的理解、关系和数据驱动的洞察力，并且是业务分析的重要方面。在这篇文章中，我们将讨论一系列数据可视化图表。
广告行业(Advertising)都有哪些数据科学应用？
通过持续地评估绩效vs.成本、感觉vs.年龄性别、转化率vs.媒体类型等指标，广告机构可以决定如何动态分配活动资源，从而满足客户的目标。数据科学家们设计数据分析解决方案，能够从不断变化的数据中提取并提供有意义的见解。这些见解是为了支持活动生命周期中的关键业务决策，让客户了解他们目前活动的各种关键统计数据。
用 K-Means聚类算法(K-Means Clustering)分析客户
聚类是根据数据中的模式将整个数据分成组（也称为集群）的过程。在本文中，我将演示如何使用 K-Means 聚类算法，根据商城数据集（数据链接）中的收入和支出得分对客户进行细分的。通过了解更多用户，团队将更好地了解如何根据客户行为创建营销活动、促销、特别优惠等等。
手游vs网游！游戏行业如何通过数据分析让你上头？
数据分析已在许多行业中发挥了令人惊喜的作用，游戏行业也不例外。疫情期间，更是有数以百万计的人玩游戏，开发者和玩家都在利用分析来制作更好的游戏。在本文中，我们将一起讨论数据分析在游戏里产业里的一些应用、数据分析游戏用例和工作机会，给大家提供一些有用的资料和参考。
如何让你的Pandas函数更有用？
Pandas是数据科学系统中最常用的库。它的功能让复杂的数据清理和分析任务变得简单。但是，我们大部分人都会用默认设置的 Pandas 功能，这让我们无法充分利用它们。参数可以让函数们更灵活、更强大。此外，通过正确使用参数，我们可以在一个步骤中完成包含多个步骤的任务。在本文中，我们将通过一些实际案例来展示使用参数的好处。
