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Introduction to Semi-Supervised LearningLearning to Rank for Information RetrievalLearning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Process推荐系统实战Graphical Models, Exponential Families and Variational InferenceNatural Language Processing with Python
机器学习教材
The Elements of Statistical Learning统计学习基础统计学习方法Machine Learning(Kevin Murrphy)Machine Learning: An Algorithmic PerspectivePattern Recognition And Machine LearningBayesian Reasoning and Machine LearningProbabilistic Graphical ModelsConvex Optimization
数据网站
Monthly Bulletin of Statistics Online数据来源顾名思义来自各个国家统计局和组织World Development Indicators世界银行的数据CIA world factbook 中央情报局收集的数据IPUMS 普查数据的集成网站ICPSR Umich的数据中心收集的数据集Kaggle竞赛网站
量化
语言要求 效率语言CC, Java 快编程复杂度高维护难不支持向量计算 胶水语言Python, Ruby 实现简单编程复杂度高维护相对简单支持向量运算 科学类语言Matlab, R, S 支持向量计算快速验证想法 Alpha演算类语言Lisp Clojure查询类语言SQL Q
数据分析数据挖掘数据统计OLAP之间的关系
数据分析用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析以求最大化地开发数据资料的功能发挥数据的作用。提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。此方向更偏产品一些极大的依赖分析经验和对数据的敏感度。 代表人物 Justin Cutroni http://cutroni.com/blog/Joeghhttp://webdataanalysis.net/宋星 http://www.chinawebanalytics.cn/蓝鲸http://bluewhale.cc/ 数据挖掘据挖掘主要是面向决策从海量数据中挖掘不为人知、无法直观得出的结论。例如内容推荐、相关度计算等。此工作更注重数据内在联系数据仓库组建分析系统开发挖掘算法设计甚至很多时候要亲力而为的从ETL开始处理原始数据因此对计算机水平有较高要求。一般广度上不及数据分析但深度上更为深入。使用工具除海量数据库如Oracle分布式计算HadoopCJavaPython等编程语言外也有可能会用到第三方挖掘工具如Weka。更偏向于技术 代表人物 Jeff Hammerbacher编写《数据之美》探索推荐引擎内部的秘密 数据统计注于建模及统计分析通过概率、统计、离散等数学知识建立合理模型充分发掘数据内容。例如用回归分析充分利用网站历史数据进行评估、预测、反向预测、发掘因素。利用贝叶斯方法建立模型来进行机器学习、聚类、垃圾邮件过滤等。常用工具如SASRSPSS更偏向于数学在互联网金融医疗领域应用广泛OLAP建立数据系统的方法核心思想就是建立多维度的数据立方体以维度Dimension和度量Measure为基本概念辅以元数据实现可以钻取、切片、切块、旋转等灵活、系统、直观的数据展现。严格使用OLAP的一般都是些制造业、零售业等相对传统的行业作为BI的延伸对公司决策提供有力支撑
统计学分析-Python VS R
R主要在学术界流行python(numpy scipy)在工程方便比较实用。
性能 R处理文本文件很慢python很容易变得更快pypycython或者直接ctypes挂C库 并行计算 R v15 之后有了自带的parallel包使用挺轻松的Python有multiprocessing可以共享数据 学习曲线 R一开始还是很容易上手的查到基本的命令如果要自己写算法、优化性能的时候学习难度陡增。Python-挺好学的丰富的包供使用 画图 R自带的那些工具就挺好用ggplot这种非常优美的得力工具python 有matplotlib比R自带的好一些些界面基于QT跨平台支持 IDE Rstudio非常不错提供类matlab环境PythonVscodePycharm 建议 如果只是处理小数据的用R要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的用python
值得推荐的R语言的书
初学者入门
R in ActionThe Art of_R Programminglearning R
统计进阶
A Handbook of Statistical Analyses Using RModern Applied Statistics With S
科学计算
Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R
数据挖掘
Data Mining with R Learning with Case StudiesMachine Learning for HackersAn Introduction to Statistical Learning
数据绘图
ggplot2 Elegant Graphics for Data AnalysisR Graphics Cookbook
参考手册
R CookbookR in a Nutshell
高级编程
R Programming for Bioinformaticssoftware for data analysis programming with RAdvanced R programming
Python应学习的包
PandasNumpyScipyMatplotlibScikit Learn
大数据如何处理 UC Berkeley Course Lectures: Analyzing Big Data With Twitter 第一、分解数据需要根据具体情况分析可以把大CSV原始数据拆解成每年每个月的以yyyyMM.csv的格式储存那子文件的数据量就可以降一到两个数量级这样就可以用Matlab来处理同时也间接完成了索引的工作。 第二、如果数据实在是非常巨型100GB我建议采用非关系型数据库MonoDB等来处理 海量数据分成两块一是系统建设技术二海量数据应用。 系统建设技术现在主流的技术是HADOOP主要基于mapreduce的分布式框架。海量数据应用主要是数据挖掘和机器算法。
数据分析师的主要工作有哪些发展前景如何需要掌握哪些相关知识 商业智能商业智能商业智能 首先是商业检验智能技术。商业目标以及商务流程限定了你能选用的分析方法。其次是智能技术指导商业行为。业务人员不懂技术技术人员不懂业务。 数据和数据仓库 数据是数据分析的基础数据库是数据的承载数据仓库是有主题的数据库。数据质量又可以分成两大块“脏”数据的处理和数据来源口径的追溯。garbage in garbage out。报表首先是确定报表的目的这样才能定下报表是清单级还是汇总级其次选择字段。再次是对字段做维度聚类并做重要性排序。 数据挖掘BI图表数据挖掘的理解 算法 程序数据结构算法要成为一名高级分析师那肯定得有一定深度的研究。知道针对特定的数据集选用什么样的算法如何抽取样本抽取多大量的样本样本出问题整个项目都完蛋算法适用条件是什么比如线性回归的独立性、常方差、正态性怎么理解哪些必须满足。二是客户问到一些问题知道如何去解释比如用决策树计算出来的得分为什么很多样本得分是一样的客户细分中有没有算法可以使得同一个客户细分至两个不同的客户群三是你能写出针对特定问题的算法现实中许多问题拥有其他问题一样的共性也有它自己的个性某些时候针对个性的东西越强分析效果越好这就需要你手写算法解决。级的数据分析师算法与数据结构的知识必不可少。搜索排序树图之所以经典是因为它们简单有效而且通用。 统计学与其中的分析逻辑问题 经常发现两样事物是互为因果互相加强的“事物有普遍联系”和“作用与反作用”的哲学原理。 商业 菲利普科特勒《市场营销》斯蒂芬鲁宾斯的《管理学》 增值知识 分析师宽广的知识面必不可少没事看看心理学、历史、地理、人口统计学demography浏览一下知乎FT中文网。 数据信息图 http://infosthetics.com/http://flowingdata.com/http://visual.ly/ 资料 http://radar.oreilly.com/http://www.businessinsider.com 报告 http://vdisk.weibo.com/s/2YJeC
商业智能是利用计算机对数据大量快速处理的特点对众多商业数据做图与表的展现分析并通过统计学的方法对数据进行智能学习和挖掘辅助商业决策。商业智能的优势就在于它对海量数据的处理以及可规则化逻辑化这点部分继承了数学的DNA这些杂乱的数据让人去处理和挖掘有用信息基本是不可能的。
数据挖掘的系统教程是怎样的包含哪些教材
Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar, Introduction to Data Mining.Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques.Mining of Massive Dataset, by Anand Rajaraman and Jeff Ullman ( Derived from Stanford CS345)Programming Collective Intelligence, by Toby Segaran, August 2007.Beautiful Data by Toby Segaran, Jeff HammerbacherThe Text Mining Handbook by R. Feldman and J. SangerWeb Data Mining by Bing LiuThe Elements of Statistical Learning (统计学习基础) by Trevor Hastie etc有志于专门深入数据挖掘的某个细分领域最好直接读相关的survey论文和最新的直接看各大数据挖掘相关会议论文即可 ( KDD/SIGMOD/VLDB/ICDE/WSDM/ICDM etc)《数据挖掘概念与技术》作者:[加]Jiawei Han/Micheline Kamber 译: 范明/孟小峰 等《数据挖掘导论》作者: [美]Pang-Ning TanMichael SteinbachVipin Kumar 著数据挖掘技术——市场营销、销售与客户关系管理领域应用》作者: 美贝瑞《实用多元统计分析》
国内外与信息可视化相关的专业博客、论坛、社区有哪些
博客
http://eagereyes.orghttp://flowingdata.comhttp://www.mcwetboy.net/maproomhttp://www.liesdamnedlies.com/visualization/http://www.informationisbeautiful.net/http://infosthetics.com/http://indiemaps.com/blog/http://graphjam.memebase.com/http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/http://well-formed-data.net/http://www.visualcomplexity.com/vc/
可视化
http://www.biostat.wisc.edu/%7Ekbroman/topten_worstgraphs/http://www.improving-visualisation.org/case-studieshttp://infovis.cs.vt.edu/cs5764/lectures/Lies.ppthttp://sfew.websitetoolbox.com/http://colorusage.arc.nasa.gov/issues.phphttp://www.webdesignerdepot.com/2009/06/50-great-examples-of-data-visualization/http://old.siggraph.org/publications/newsletter/v33n3/contributions/davis.htmlhttp://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/http://www.infovis-wiki.net/
实际应用
http://www.nytimes.com/2010/09/13/technology/13roadkill.htmlhttp://www.dailymail.co.uk/home/moslive/article-1272921/Ten-greatest-maps-changed-world.htmlhttp://www.nytimes.com/2009/11/19/opinion/19silver.htmlhttp://www.nytimes.com/2010/05/28/nyregion/28map.htmlhttp://www.nzherald.co.nz/building-construction/news/article.cfm?c_id24objectid10671930http://wholemeal.co.nz/%7Emalc/darfield-earthquake-timeline/http://projects.nytimes.com/census/2010/explorerhttp://www.nytimes.com/2010/05/02/magazine/02self-measurement-t.htmlhttp://i.imgur.com/hmGgW.gifhttp://www.nytimes.com/2010/04/27/world/27powerpoint.htmlhttp://jec.senate.gov/republicans/public/index.cfm?pCommitteeNewsContentRecord_idbb302d88-3d0d-4424-8e33-3c5d2578c2b0http://faculty.uoit.ca/collins/research/index.htmlhttp://www.chrisharrison.net/projects/visualization.htmlhttp://bits.blogs.nytimes.com/2009/12/17/a-day-in-the-life-of-nytimescom/http://www.style.org/http://www.nytimes.com/2008/08/31/technology/31novel.html
数据集
http://snap.stanford.edu/data/index.htmlhttp://ngrams.googlelabs.com/datasetshttp://archive.ics.uci.edu/ml/http://kdd.ics.uci.edu/http://www.graphics.stanford.edu/courses/cs448b-04-winter/online_databases.html
论坛
http://processing.org/- processinghttp://processingjs.org/- processing.jshttp://www.vischeck.com/
数据分析师和数据科学家有何区别
Data Scientists往往可以独立完成一条龙的完整分析过程从数据提取整合、并进行分层进行统计或其他复杂的分析创造引人注目的可视化诠释和效果开发具有更宽广应用前景的数据工具偏向于data reseacher的有多见于大型IT企业百度大脑的data scientist们多属于这一类型他们搞的是比较前沿的深度学习平常会读大量paper可能自己也会发偏向于data creative的有各种企业都会储备会ETL懂模型、懂行业会展示沟通比较能够创造直接的价值偏向于data developer的也有但是很少他们不懂模型只要给他们算法公式他们就能用编程语言帮你实现实现算法是重要的技能但是这种不懂模型不懂行业的现在大多企业都不太会给这样的人data scientist的titledata reseacher发明/改进模型算法然后给R写package的data creative用R作分析的data developer觉得R太简单不屑于用的偶尔帮data reseacher给R写package的一个理想的data scientist应该是data developer、data creative、data researcher、data businessperson的结合Ta往往能够领导一个没有被清晰定义的问题的回答过程在这期间data scientist对于完整分析过程的把控能力能够帮助Ta主导项目的方向整合各方资源data scientist并不一定需要亲身参与到技术开发过程中但是Ta知道什么样背景的人能够胜任这些工作知道怎样组建适当的团队也知道什么样的模型或分析方法能够适用它们的优缺点都是什么怎样改进必要时懂得去查找学术界最新的研究成果并转化以及知道老板想要什么始终牢牢把握问题的核心及时纠偏。最后把这一套回答此类问题的方法流程化以应付以后出现类似问题。
综上所述data scientist应该是data developer, data creative, data researcher、data businessperson的结合但又高于这四者关键就在于Ta对于整个数据分析闭环的把控能力。有清晰定义的、循规蹈矩的Routine work不是data scientist的专长data scientist的专长在于formulate、quantify未清晰定义的问题data science这个领域本来就有协作性靠一个人单打独斗肯定不行但只有data scientist这样的“通才”才有能力领导那四种“专才”去解决棘手的问题。
R中重要的一些命令或包
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