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[RAAT]第二话:如果,定格初见~

有句很煽情很酸的文字,叫做“人生若只如初见”,然后再随意的填上几个星星点点的省略号就可以了。初见,嗯,那么多人事匆匆,初见也显得格外珍贵了。有的时候,是不是一别,就不知道何时才能再相见?

如果,如果,你是一个软件的开发者或者网店店主,那么,你和每一位顾客的初见,又是什么样子呢?这个时候第一印象——第一次使用体验或者第一次购买体验,往往是决定了这到底是个回头客还是一去不复返。顾客都是懒的,他不会那么主动的给你提供那么多反馈,那么,你可以怎么了解到他的更多信息呢?如果你自己开发一个软件,那么恭喜,每一次和用户数据交互的时候,你都可以记录一些信息。然后这些信息累加起来,就成为了你们之间的来往信息。[......]

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[RAAT]第一话:微博的数据该怎么玩呢?

引言(即废话):每当要准备presentation的时候,就会开始想一些问题。去年写的是【社会实验的特殊性】,然后有一系列的文字和最终的slides。现在,想多少从自己这大半年的工作经历出发,写一系列文章,就叫做 R as an analytical tool吧,简称RAAT。第一话,从微博入手好了;第二话,将由Joke童鞋过年时候问的一个问题引出;第三话,会是更偏向流程和实践的东西。这些我会一点点写,也可能有所改变,看到时候具体的想法了。

新浪微博也火了这么久了,但是对于吾等数据源控来说,这等数据简直不能被暴殄天物啊。怎么用来分析为好呢?

links类数据

微博有两大类links:

  • 粉[......]

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大数据的潮流?

一边是流浪的心,一边也是在思考一些现实中的问题。还是感谢昨天那位朋友耐心的跟我扯了一下午,说到了一个很有意思的话题,“我们为什么需要海量数据”?或者说, why and how does big data make a difference?

当时说的统计/计量分析的应用很简单,无非是做一些销量、价格弹性和资源投放的预测与优化罢了,典型的咨询业务。然后我就好奇的问了一句数据源,无非是nielsen或者iresearch的市场调查数据之类的,或者厂商自己的一些销量和价格数据。这些数据往往被aggregate到一定的程度,所以一般都是long panel(T>N),以城市为单位之类的。

这样的数[......]

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回顾了一下IT业发展史

如果说现在IT行业的大潮流是什么,除了云计算之外,怕就是移动互联网了。从来没有一个时期像现在这样,手机、电脑、平板相互之间如此相似。所有的终端似乎都要联入互联网,才显得有生命力(好吧,我那个非智能手机啊,呵呵)。Any time, any where,网络确实改变了信息传输的效率,和生活模式。

所谓忆苦思甜,今天就回顾了一下过去一个世纪的互联网发展史,或者简单的说,一系列的公司成长史和消亡史(每一次的心潮澎湃和英雄暮年)。其实大多数耳熟能详的公司的小故事都听过,但是若是说整理起来一起看一下,还真不曾这么系统过。最近一位制造业的朋友推荐了一本《浪潮之巅》,拖了一个多月没翻,但是再不读完我这还怎[......]

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数据人才的需求

一方面是现在工作的性质,会关注很多跟数据打交道的人和公司;另一方面也是自己直觉上体会到信息化浪潮之下对于数据分析人员的渴望。所以刚刚看到了微博上面的一个infograph,颇有感觉,在这里转一下并多嘴几句。

我最感兴趣的自然是背景这块儿,怎么计算机背景的为多啊?统计的倒是不怎么多。难道是计算性能是现在最大的瓶颈么?我是觉得,没有统计的直觉,也没有经济(好吧,带上商科)的思维方式,再多的数据分析出来也无感啊,不知道怎么应用的。数值结果不见得重要,重要的是怎么interpret和apply嘛。

我始终觉得,数据分析人才一定要有除了计算机和统计/数学之外某个学科的背景,最好是理工科的,最好再[......]

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