摘要: 如果你是數據分析領域的新兵，那麼你一定很難抉擇——在進行數據分析時，到底應該使用哪個語言，R還是Python？在網絡上，也經常出現諸如“我想學習機器語言，我應該用哪個編程語言”或者“我想快速解決問題，我應該...

摘要: 作為數據分析師，無論最初的職業定位方向是技術還是業務，最終發到一定階段後都會承擔數據管理的角色。因此，一個具有較高層次的數據分析師需要具備完整的知識結構。 1. 數據採集了解數據採集的意義在於真正了解數據...

上一回[Python][教學] 網路爬蟲（crawler）進階實務– 自動爬蟲（一）介紹了怎麼繼承已經寫好的CrawlSpider物件來達到根據規則自動爬網頁的效果，但是如果你要爬的分頁沒有特定的規則，或是只想抓取頁面中的特定連結又該如何處理呢？

  加入技術單位之後，在真正分析資料問題之前，常需要思考處理眼前的技術問題．有時候會天真地認為，只要解決技術問題，資料就已經分析完成．就像當我們披荊斬棘的來到城堡面前，奮力爬上城堡，打倒魔王，救回公主後，才發現要過著幸福快樂的生活，還需要學會如何與公主相處．

        這幾年除了Big Data被超級濫用之外，Insight也是個聽到爛掉的名詞。人們已經無法滿足於單純的分析，而是想更進一步取得Insight，像是Custimer Research變成Customer Insight、或是乾脆用Insight代替Analysis的說法也有。那到底什麼是Insight?

    BIG DATA在行銷研究中其中一個重要應用就是將消費者分群，再依照不同族群的特性擬定不同的行銷策略以達到更精準的行銷策略及更佳的行銷效益。這樣分群>擬訂策略>效益評估是個標準的行銷研究流程，這篇文章只會提到第一個步驟-分群其中的某種方式而已。

   很多人在談感情的時候，常常因為愛，所以付出許多；而通常付出越多，這份感情也更珍貴，也越捨不得放棄這段感情。這是基於人們本性上對於損失的厭惡(或者可說是沉沒成本謬誤)，所以當我投入越多的金錢或情感，這個關係也相對更為重要。而消費者與品牌的關係，是不是也會有這樣的聯結呢？

摘要: 數據可視化的道路上充滿了不可見的陷阱和迷宮，最近ClearStory Data的兩位數據可視化開發人員分享了他們總結出來的數據可視化開發的7個不宣之秘，普通開發者了解這些方法能提升視野，少走彎路。數據可視化， 特別是基 ...

摘要: 互聯網發展至今，數據規模越來越大，數據結構越來越複雜，而且對系統的需求越來越高。如果學習過數據結構，那麼都知道圖是放在最後一個結構，當你學習了圖，那麼應該感知到前面的鍊錶，隊列，樹都是在圖上面加了一些...

DATA MINING最重要的觀念也是最常用的功能就是集群(Cluster)和關聯(Correlations)。在分析資料時，可以透過消費者(或產品)不同的特性來加以集群或測量關聯，例如35-44歲消費者的消費模式類似的分群，或年紀越高購衣頻次越高這樣的關聯分析。集群或關聯本身操作都很容易，難的事前的準備工作，也就是將消費者(或產品)標上不同的特性。能蒐集的特性越多，能分析的東西也就越多。

摘要： Apache Spark是一個為速度和通用目標設計的集群計算平台。從速度的角度看，Spark從流行的MapReduce模型繼承而來，可以更有效地支持多種類型的計算，如交互式......

摘要:  1.Tableau Public：http://www.tableausoftware.com/Tableau Public是一款桌面可視化工具，用戶可以創建自己的數據可視化,並將交互性數據可視化發佈到網頁上。 

2.D3.js：http://mbostock.github.com/d3/D3是最流行的可...