- 31 Dec 2014 » 1.3NumPy：创建和操作数值数据
Cloga：这份文档是euroscipy关于Python科学计算资源的一个教程。英文版地址为：http://scipy-lectures.github.io/，是学习Python科学计算生态体系很好的资料，因此，我会陆续将它翻译为中文，相关Gitbub地址为：https://github.com/cloga/scipy-lecture-notes_cn，完整的中文目录 本文的IPython版本 作者：Emmanuelle Gouillart、Didrik Pinte、Gaël Varoquaux 和 Pauli Virtanen 本章给出关于Numpy概述，Numpy是Python中高效数值计算的核心工具。 1.3.1 Numpy 数组对象 1.3.1.1 什么是Numpy以及Numpy数组？...
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- 22 Dec 2014 » 1.2Python语言-Python科学讲座笔记
Cloga：这份文档是euroscipy关于Python科学计算资源的一个教程。英文版地址为：http://scipy-lectures.github.io/，是学习Python科学计算生态体系很好的资料，因此，我会陆续将它翻译为中文，相关Gitbub地址为：https://github.com/cloga/scipy-lecture-notes_cn，完整的中文目录 本文的IPython版本 作者 Chris Burns, Christophe Combelles, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux Python中的科学计算 这里我们介绍Python语言。这里只会仅仅解决可以用于Numpy和Scipy的最低要求。想要更多的了解这门语言，请参考http://docs.python.o rg/tutorial 这个非常好的教程。也可以借助专门的图书，比如：http://diveintopython.org/....
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- 15 Dec 2014 » 1.1科学计算工具及流程-Python科学讲座笔记
Cloga：这份文档是euroscipy关于Python科学计算资源的一个教程。英文版地址为：http://scipy-lectures.github.io/，是学习Python科学计算生态体系很好的资料，因此，我会陆续将它翻译为中文，相关Gitbub地址为：https://github.com/cloga/scipy-lecture-notes_cn，完整的中文目录 本文的IPython版本 作者 : Fernando Perez, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Valentin Haenel 1.1 为什么是Python？ 1.1.1...
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- 14 Dec 2014 » Python科学讲座笔记目录
Cloga：这份文档是euroscipy关于Python科学计算资源的一个教程。英文版地址为：http://scipy-lectures.github.io/，是学习Python科学计算生态体系很好的资料，因此，我会陆续将它翻译为中文，相关Gitbub地址为：https://github.com/cloga/scipy-lecture-notes_cn 这份文档是关于Python科学生态体系的教学资料，关于Python科学计算的核心工具及技术的快速入门。每章包含1到2小时的课程，专业难度从新手到专家不断提升。 Python科学计算入门 科学计算工具及流程 Python语言 NumPy：创建和操作数值数据 Matplotlib：作图 Scipy：高级科学计算 获取帮助及寻找文档 高级话题 Python高级功能（Constructs） 高级Numpy 代码除错 代码优化 SciPy中稀疏矩阵...
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- 13 Dec 2014 » Google Tag Manger的几个应用实例
Google Tag Manager简介 Google Tag Manager是Google提供的一个代码管理工具，准确的说其实在页面上提供了一个容器，在这个容器中可以放置任意的HTML及JS代码。 可跟踪可量化是Digital Marketing的优势之一，随着而来的问题是需要在很多不同的页面上放置不同Vendor提供的监测代码，网站上要添加网站分析代码，转化页面需要添加Adwords转化代码或其他的Ad Network的转化代码，不同的代码有效期也可能不一致。代码管理工具应运而生，通过代码管理工具，网站分析师或者Digital营销人员可以自己管理页面上的代码，而不用每次都“劳烦”网站管理员。通过代码管理器可以有效的保证监测代码的一致性，也加快了响应速度。 其实Google在这个领域也只是一个追随者，凭借免费及巨大的用户规模而使Google Tag Manager更广泛的被大家所了解。简单做一下市场调查的话，会发现市场上其实有许多类似的产品： Dynamic Tag Management：Adobe的代码管理器...
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- 21 Oct 2014 » 在Heroku上搭建简单的Python Web 应用
开发一个小应用放在互联网上给大家使用是一件成就感很高的事情，不过支持Python的免费空间不是很多，虽然GAE支持Python，不过由于众所周知的原因，在国内是很难打开GAE，这篇文章为大家介绍一下Heroku，heroku是支持Python在数据量不大的情况下是免费。 涉及到的工具 git：分布式版本管理工具，这里推荐大家看一下廖雪峰的GIT教程 Virtualenv，Python的虚拟环境模块 Virtualenvwrapper，在Virtualenv之上封装了一些更简便的方法 Flask，Python的web框架 Heroku Toolbelt，Heroku提供的命令行工具 搭建本地的环境 安装Virtualenv和Virtualenvwrapper sudo pip install Virtualenv sudo...
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- 12 Oct 2014 » 使用Python获取GA数据
开通GA API访问权限 首先要为你的google账号开通GA API的访问权限，请保证这个账号同时也有GA账号的访问权限，访问https://console.developers.google.com 新建一个项目 使用现有的项目也是可以的，点击项目名称，进入项目中，我这里使用的项目是Cloga_GA 开启GA API 点击右侧的APIS，在其中找到Analytics API，点击off开启GA API 获取Client ID和Client Secret 点击Credentials>creat...
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- 26 Jul 2014 » 用Graphlab Create构建简易的推荐引擎
Graphlab Create简介 Graphlab Create是基于图形数据库的数据挖掘工具，底层是由C++编写 以保证最佳性能，同时提供了一个Python接口。 数据结构 SFrame：类似于Pandas及R的DataFrame，是由行列构成的表格化数据结构。 SArray：与Pandas的Series类似的数组结构 SGraph：Graphlab特有的数据结构，类似于NetWorkx的Graph，由节点和边构成 此外，Graphlab Create对Pandas提供了很好的支持，可以直接读取Pandas的DataFrame来构建模型。 支持的数据挖掘算法 recommender：用于构建推荐引擎 graph_analytics：用于进行网络分析，比如团体发现，寻找有影响力的个体或者虚假交易 clustering：目前支持K-Means聚类...
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- 30 May 2014 » Google Analytics 不同版本的JS方法介绍
经常有同学会问GA几个版本的方法有什么不同?为什么感觉差异很大?其实这个问题只要了解一点点JS编程基础知识就可以解答。可能有的同学会说我是做网站分析的，了解这些JS编程知识有用吗？我的观点是在没有认知负担的情况下，适当了解一下网站分析的工作原理对职业发展大有裨益。 常见的几种GA方法 先来看一下市面上常见的几种GA代码： 最新的UA代码 <script> (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){ (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o), m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m) })(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga'); ga('create', 'UA-xxxxxx-x'); ga('send', 'pageview'); </script>...
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- 26 Mar 2014 » 代友招聘-顶级4A数据分析，待遇福利一样顶级，急等你来！
本职位为4A广告公司核心职位，公司的待遇和福利在4A均为一流。 职位名称： 数据分析经理/总监 职位描述： 1、根据广告推广活动目标，为其建立合理的监控体系，全面衡量活动效果和提升用户体验； 2、从多种数据源组合数据进行深度诊断分析；在发现问题的基础上，能够对广告活动优化、业务机会提供高价值的策略和数据解决方案； 3、优秀的报告撰写和陈述能力。 岗位要求： 1、有互联网、广告相关数据分析工作经历； 2、对于网站分析工具有相当程度的掌握能力：例如： Webtrends, GA, 和Omniture。，熟练操作excel、SAS/SPSS、PPT等工具； 3、良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果 4、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，具备良好的商业敏感度和创新意识，快速识别商业问题和机会；...
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