数据分析思维课
郭炜
前易观CTO
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开篇词 (2讲)
开篇词 | 数据给你一双看透本质的眼睛
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导读 | 万物背后的规律都是数据
数据分析基础 (11讲)
01 | 平均值:不要被骗了,它不能代表整体水平
02 | 大数定律与小数陷阱:生活是随机还是有定数的?
03 | 数据的期望值:为什么你坐的飞机总是晚点?
04 | 随机对照试验:章鱼保罗真的是“预言帝”么?
05 | 直方图与幂分布:为什么全世界1%的人掌握着50%的财富?
06 | 数据分布:房子应该是买贵的还是买便宜的?
07 | 散点图和相关性:怎样快速从数据当中找到规律?
08 | 标准差:这人是不是“靠谱”其实看标准差?
09 | 数据抽样:大数据来了还需要抽样么?
10 | 指数和KPI:智商是怎么计算出来的?
11 | 因果倒置:星座真的可以判定你的性格吗?
数据算法基础 (8讲)
12 | 精确率与置信区间:两种预测,你究竟应该相信哪一个?
13 | 趋势分析与回归:父母高,孩子一定高么?
14 | 初识聚类算法:物以类聚,让复杂事物简单化
15 | 初识分类算法:分而治之,不断进化
16 | 关联规则:为什么啤酒和尿布一起卖?
17 | 蒙特卡洛与拉斯维加斯:有限时间内如何获得最优解?
18 | 马尔可夫链:你的未来,只取决于你当下做什么
19 | 协同过滤:你看到的短视频都是集体智慧的结晶
特别放送 (1讲)
编辑手记 | 让生活多一些科学,少一些神学
数据分析思维课
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19 | 协同过滤:你看到的短视频都是集体智慧的结晶

数据给你一双看透本质的眼睛,这里是《数据分析思维课》,我是郭炜。
学到这里,其实你已经了解了不少复合算法的使用,包括和时间相关的马尔可夫链,加速我们进行选择的蒙特卡洛和拉斯维加斯算法等等。
在实际算法的应用过程当中,还有一种通过集体智慧来构成的复合算法,它可以寻找大量人群当中的行为数据模型规律,达成普通算法从单体上无法达到的效果。这种算法当中,最著名的一个算法就是协同过滤算法。

协同过滤算法定义与场景

协同过滤算法顾名思义,就是指用户可以齐心协力,通过不断地和算法互动,在多如牛毛的选择当中,过滤掉自己不感兴趣的选择,保留自己感兴趣的选择。
协同过滤算法源于 1992 年,最早被施乐公司发明并用于个性化推送的邮件系统(施乐公司就是那个发明了 GUI 界面,被乔布斯发现并创造了 MAC OS 的公司)。最早这个算法是让用户从几十种主题里面去选 3~5 种自己感兴趣的主题,然后通过协同过滤算法,施乐就根据不同的主题来筛选人群发送邮件,最终达到个性化邮件的目的。
到 1994 年的时候,协同过滤算法开始引入集体智慧的概念,也就是用更多的人群和数据去获取相关的知识。它允许用户贡献自己的一些行为和反馈,从而创造一个比任何个人和组织更强大机制,自动给用户发送喜欢的文章。
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精选留言(1)

  • 那时刻
    技术改变我们的生活,带来更多的便利。但是不能主导我们的生活。我们应该把多一点碎片化的时间用来学习,学习这些技术的本质。
    2021-09-10
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