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數(shù)據(jù)分析

1684內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，讓用戶(hù)更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1684 條

別做無(wú)效標(biāo)簽，三招讓“用戶(hù)畫(huà)像”精準(zhǔn)賦能增長(zhǎng)

本篇里審時(shí)度勢(shì)四個(gè)字出現(xiàn)了3次，這是把數(shù)據(jù)理論應(yīng)用到企業(yè)里很重要的一環(huán)。在企業(yè)里推動(dòng)項(xiàng)目需要找準(zhǔn)切入點(diǎn)，配合業(yè)務(wù)節(jié)奏，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)上效果，才能吸引大家的注意，提升數(shù)據(jù)分析的地位。

2025-06-26 04:22:00

標(biāo)簽用戶(hù)畫(huà)像 VIP用戶(hù)

基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)：計(jì)算空難事件概率

使用相對(duì)頻數(shù)法所得的概率是一個(gè)近似值，而非確切值。但隨著觀(guān)測(cè)次數(shù)的增加，相應(yīng)的近似概率趨于接近實(shí)際概率。這個(gè)性質(zhì)通常被稱(chēng)為大數(shù)定律。

2025-06-16 15:27:51

統(tǒng)計(jì)學(xué)空難事件計(jì)算

騰訊面試：Doris 物化視圖的使用場(chǎng)景是怎么樣的，有哪幾種數(shù)據(jù)更新方式？

本文將詳細(xì)介紹Doris物化視圖的相關(guān)知識(shí)，包括其基本概念、原理、優(yōu)勢(shì)、使用場(chǎng)景、創(chuàng)建和管理方法等。

2025-06-12 09:30:25

Doris物化視圖大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

五張圖，搭建完整的“數(shù)據(jù)指標(biāo)體系”

每一個(gè)視頻，有：播放次數(shù)、播放人數(shù)、人均播放時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員觀(guān)看數(shù)、10%/30%/50%/90%播放完成數(shù)、單個(gè)視頻發(fā)布后首日至第七日每日播放數(shù)據(jù)。還能分成：僅PC端播放、僅移動(dòng)端播放，PC+移動(dòng)端播放……同時(shí)由于是自己的平臺(tái)播放，所以能統(tǒng)計(jì)到每個(gè)用戶(hù)站內(nèi)其他視頻瀏覽行為。

2025-06-12 02:55:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

五個(gè) Python 操作，輕松搞定文本分析

本文將深入探討 Python 在文本分析中最常用的五個(gè)操作，幫助你掌握文本分析的核心技能。

2025-06-10 08:25:00

Python 文本分析數(shù)據(jù)分析

八張圖講透：“數(shù)據(jù)支持決策”的完整攻略

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策,需要的是業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)緊密配合，領(lǐng)導(dǎo)層參與推動(dòng)，才能實(shí)現(xiàn)的事。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，從來(lái)都不是一個(gè)神機(jī)妙算的世外高人，拿著數(shù)據(jù)口念咒語(yǔ)：“媽咪媽咪轟”就轟出來(lái)一個(gè)驚天地泣鬼神的結(jié)論，這是基本常識(shí)。

2025-06-10 04:11:00

數(shù)據(jù)決策分析

NumPy 實(shí)戰(zhàn)：十個(gè)高頻操作助你輕松搞定數(shù)據(jù)分析

本文將深入剖析 NumPy 中最常用且最重要的十個(gè)操作，幫助你快速掌握科學(xué)計(jì)算的核心技能！

2025-06-09 07:35:00

NumPy 數(shù)據(jù)分析數(shù)組

Pandas 數(shù)據(jù)分析：五大核心操作助你高效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

作為數(shù)據(jù)分析師日常工作的核心支撐工具，Pandas能輕松處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，執(zhí)行復(fù)雜轉(zhuǎn)換和聚合操作。本文將深入剖析Pandas數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用頻率最高的五個(gè)核心操作。

2025-06-06 08:35:41

Pandas 數(shù)據(jù)分析 Python

做數(shù)據(jù)分析十年，第一次見(jiàn)到靠譜的“歸因模型”

潛在用戶(hù)、新用戶(hù)、已開(kāi)戶(hù)用戶(hù)三類(lèi)人。三類(lèi)人需求差異明顯，客服服務(wù)政策也有區(qū)別。比如潛在用戶(hù)咨詢(xún)，本身屬于有潛在收益行為，因此是可以作為銷(xiāo)售線(xiàn)索轉(zhuǎn)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)跟進(jìn)的。

2025-06-06 03:22:00

數(shù)據(jù)分析歸因模型系統(tǒng)

用戶(hù)生命周期分析：三個(gè)關(guān)鍵階段，一個(gè)深層策略

如果用平均值的話(huà)，會(huì)把這些實(shí)際上是0的人平均掉，又是在制造虛假繁榮。如果剔除出去，只統(tǒng)計(jì)有消費(fèi)的人，顯然又會(huì)高估渠道價(jià)值。

2025-06-05 03:22:00

生命周期策略 CDP

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理解決方案

“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”是什么？相較于記錄了生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、交易和客戶(hù)信息等的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的信息涵蓋了更為廣泛的內(nèi)容。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒(méi)有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。

2025-06-05 01:22:00

數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容管理

這才是數(shù)據(jù)支持決策，而不是出個(gè)Excel報(bào)表

決策是個(gè)業(yè)務(wù)能力，理論上跟數(shù)據(jù)沒(méi)啥關(guān)系！就像小伙子去約會(huì)，如果他高大英俊，氣質(zhì)不凡，腰纏萬(wàn)貫。那即使他啥都不做，都有大把女生撲上門(mén)來(lái)，滿(mǎn)意度還賊高。

2025-05-29 02:23:00

Excel 報(bào)表數(shù)據(jù)

改到半夜！一篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告的“逆襲”

如果數(shù)量到位了，但轉(zhuǎn)化不好，這時(shí)候再考慮人的因素。在用戶(hù)中，有可能有些人有需求，可以識(shí)別出來(lái)，看推廣是否已觸達(dá)這些人群。這里一提及“有需求”很多同學(xué)可能自然聯(lián)想到推薦算法。

2025-05-26 02:42:00

數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景

七張圖詳解“用戶(hù)分析”：用戶(hù)策略、分層、標(biāo)簽

如果用戶(hù)行為本身發(fā)生得很隨機(jī)，則測(cè)算可以簡(jiǎn)化。比如啤酒、瓜子、礦泉水一類(lèi)零食，用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)可能完全是臨時(shí)起意，沒(méi)啥深入思考，也沒(méi)啥忠誠(chéng)度可言。此時(shí)只靠按單次廣告投放核算成本即可。

2025-05-14 02:10:00

用戶(hù)分析用戶(hù)策略分層

搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，這是我見(jiàn)過(guò)最完整的攻略

和很多數(shù)據(jù)分析問(wèn)題一樣，OSM等理論本身沒(méi)有問(wèn)題。問(wèn)題是不能把理論當(dāng)教條，不深入業(yè)務(wù)流程之中，不考了具體場(chǎng)景，是沒(méi)法搭建出好用的指標(biāo)體系的。

2025-05-09 02:22:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

如果沒(méi)有預(yù)測(cè)性AI，你的數(shù)據(jù)就浪費(fèi)了

企業(yè)數(shù)據(jù)分析正經(jīng)歷從描述性、預(yù)測(cè)性到規(guī)范性分析的躍遷，但數(shù)據(jù)質(zhì)量、孤島、治理漏洞和失控的云成本構(gòu)成轉(zhuǎn)型四大攔路虎。

2025-05-08 07:05:00

數(shù)據(jù)分析 AI CIO

Python 數(shù)據(jù)分析新手最常犯的五個(gè)錯(cuò)誤及解決方案

Python 數(shù)據(jù)分析中的許多常見(jiàn)“陷阱”源于將傳統(tǒng)編程習(xí)慣直接套用在向量化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上，或忽視了數(shù)據(jù)本身的特性和質(zhì)量。

2025-05-06 08:10:00

Python 數(shù)據(jù)分析編程

一文搞懂“預(yù)測(cè)模型”：建模思路，模型分類(lèi)，應(yīng)用場(chǎng)景

時(shí)間序列法就是模擬過(guò)去的走勢(shì)，然后按過(guò)去的走勢(shì)推演。這種做法和我們用肉眼觀(guān)察數(shù)據(jù)走勢(shì)，拍腦袋拍個(gè)數(shù)值沒(méi)有思路上的區(qū)別，僅僅是用公式替代了肉眼觀(guān)察，增加了精確度而已。

2025-04-29 01:55:00

預(yù)測(cè)模型建模思路模型分類(lèi)

九張圖，看懂?dāng)?shù)據(jù)分析如何由淺入深

如果平地一聲雷，甩一套新模板出去，不但培訓(xùn)需要時(shí)間，而且和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)不上，很有可能制造新的數(shù)據(jù)垃圾。因此更好的做法是，先基于現(xiàn)有分類(lèi)，梳理出邏輯，再培訓(xùn)，提升規(guī)范度。

2025-04-27 01:44:00

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)模板

五個(gè)案例快速熟悉 Pandas 常用操作

本文展示了Pandas在日常數(shù)據(jù)處理中最常用的一些功能，熟練掌握這些操作是進(jìn)行任何數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的基礎(chǔ)。

2025-04-24 10:20:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理

高效數(shù)據(jù)分析必備：Pandas 最常用的十個(gè)核心函數(shù)

本文介紹十個(gè)高頻函數(shù)，結(jié)合代碼示例，幫助您快速掌握核心功能。通過(guò)掌握這10個(gè)函數(shù)，您能高效完成80%的日常數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

2025-04-16 08:10:00

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

【小白掃盲】到底什么是數(shù)據(jù)（data）？

最近幾年愈演愈烈的AI浪潮，進(jìn)一步推動(dòng)了數(shù)據(jù)的價(jià)值提升。人工智能的三要素，其中一項(xiàng)，就是數(shù)據(jù)（另外兩個(gè)是算力和算法）。數(shù)據(jù)作為AI的“燃料”，其質(zhì)量和數(shù)量直接決定了AI系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。

2025-04-14 01:01:52

數(shù)據(jù)data 人工智能

一文看懂“深入的”數(shù)據(jù)分析：分析方法，MECE，業(yè)務(wù)建議

分析方法是相互穿插的。有常見(jiàn)的描述性統(tǒng)計(jì)、對(duì)比分析，也可以結(jié)合預(yù)測(cè)模型，也可以結(jié)合數(shù)據(jù)測(cè)試，判斷方法可行性。做數(shù)據(jù)分析，從來(lái)都不是一條無(wú)敵公式打天下，細(xì)細(xì)梳理業(yè)務(wù)，構(gòu)建邏輯，才體現(xiàn)水平。?

2025-04-03 05:10:00

數(shù)據(jù)分析分析方法 MECE

Pandas 數(shù)據(jù)分析全攻略：從入門(mén)到精通！

如果你想用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Pandas 絕對(duì)是首選！今天，我們來(lái)詳細(xì)講解 Pandas 的核心功能，助你成為數(shù)據(jù)分析高手！

2025-04-02 09:33:01

Python 數(shù)據(jù)分析 Pandas

這才是真正的用戶(hù)分析體系，而不是羅列DAU

做用戶(hù)分析，最怕：沒(méi)數(shù)據(jù)。大廠(chǎng)用戶(hù)畫(huà)像看著光鮮，和他們采集的用戶(hù)數(shù)據(jù)多有直接關(guān)系。不管什么企業(yè)，一定有：消費(fèi)數(shù)據(jù)。第一步可以從這里開(kāi)始。從消費(fèi)記錄里，可以區(qū)分出來(lái)：誰(shuí)是高消費(fèi)用戶(hù)。這是后續(xù)所有分析的起點(diǎn)。

2025-04-02 02:12:00

用戶(hù)分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

到底是什么是“數(shù)據(jù)湖倉(cāng)”？

根據(jù)畢馬威的報(bào)告顯示，86%的海外企業(yè)計(jì)劃統(tǒng)一其分析數(shù)據(jù)，以支持AI業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)。國(guó)內(nèi)也是如此。例如騰訊、B站、小紅書(shū)等頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都采用了數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)，用于不同程度的AI應(yīng)用。

2025-03-28 01:33:00

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)AI

六張圖詳解“toB分析”：客戶(hù)畫(huà)像、轉(zhuǎn)化路徑、LTC模型

toB的目標(biāo)客戶(hù)是相對(duì)固定的。如果你是互聯(lián)網(wǎng)廣告業(yè)務(wù)，目標(biāo)客戶(hù)就是游戲、電商、互金、汽車(chē)、其他互聯(lián)網(wǎng)APP；如果你是賣(mài)豬肉的，目標(biāo)客戶(hù)就是連鎖零售、餐飲業(yè)、批發(fā)商販。所以，toB業(yè)務(wù)分析，應(yīng)從清晰畫(huà)像開(kāi)始。

2025-03-27 03:00:00

toB分析客戶(hù)畫(huà)像 LTC模型

十段代碼讓你掌握Python Polars，高性能數(shù)據(jù)處理和分析工具

本文向讀者全面介紹 Polars 庫(kù)，從其獨(dú)特特性、便捷的安裝方式，到基礎(chǔ)操作與高級(jí)應(yīng)用技巧，還會(huì)探討它在實(shí)際項(xiàng)目中的廣泛應(yīng)用場(chǎng)景，助力讀者深入掌握并靈活運(yùn)用這一工具，為數(shù)據(jù)處理工作帶來(lái)質(zhì)的飛躍。

2025-03-26 00:07:00

代碼 Polars 技巧

一文搞懂“經(jīng)營(yíng)分析”：模型、策略、業(yè)財(cái)打通

對(duì)于服務(wù)類(lèi)產(chǎn)品，或者虛擬產(chǎn)品，該訪(fǎng)談同樣有用。比如手機(jī)游戲，為什么游戲產(chǎn)品/運(yùn)營(yíng)部門(mén)會(huì)看一大堆用戶(hù)行為指標(biāo)，就是要判斷：到底用戶(hù)體驗(yàn)好不好。這才是促成產(chǎn)品選擇的關(guān)鍵。

2025-03-12 02:00:00

經(jīng)營(yíng)分析模型策略

這才是真正的用戶(hù)分層，而不是看平均數(shù)

用戶(hù)分層看起來(lái)簡(jiǎn)單，可深入探討的話(huà)，需要牽扯的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)非常多。很多同學(xué)做起來(lái)很困擾，都是困擾在：領(lǐng)導(dǎo)讓我分高端用戶(hù)，到底是8000算高端，10000算高端，還是12000算高端呢？

2025-03-05 00:01:00

用戶(hù)分層平均數(shù)消費(fèi)

抄作業(yè)！手把手教你搭建運(yùn)營(yíng)分析體系

想要實(shí)現(xiàn)真正的運(yùn)營(yíng)策略分析，首先得把運(yùn)營(yíng)工作，從一個(gè)個(gè)孤立的，單點(diǎn)式活動(dòng)中解放出來(lái)，站在二層樓看問(wèn)題。把各種主動(dòng)動(dòng)作拉通，看清楚圍繞一個(gè)目標(biāo)的策略組合是什么，才能做到策略層面的分析。?

2025-02-26 07:40:25

運(yùn)營(yíng)分析體系運(yùn)營(yíng)策略

ClickHouse BSI與字典服務(wù)在B站商業(yè)化DMP中的應(yīng)用實(shí)踐

DMP（數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）為廣告部門(mén)提供B站用戶(hù)數(shù)據(jù)的管理。主要功能包括用戶(hù)標(biāo)簽收集存儲(chǔ)，標(biāo)簽市場(chǎng)建設(shè)，人群包圈選，人群畫(huà)像分析，人群/特征定向幾大功能模塊。

2025-02-26 01:17:57

ClickHouse DMP B站

用傅里葉變換解碼時(shí)間序列：從頻域視角解析季節(jié)性模式

本文將詳細(xì)介紹一些基礎(chǔ)但重要的概念，這些方法對(duì)于每位研究時(shí)間序列的數(shù)據(jù)科學(xué)家都具有實(shí)用價(jià)值。

2025-02-12 10:28:57

SARIMA 可視化分析 Python

從割裂到閉環(huán)：經(jīng)營(yíng)分析、財(cái)務(wù)分析、數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)框架

從2023年開(kāi)始，經(jīng)營(yíng)分析迎來(lái)了一波文藝復(fù)興。企業(yè)經(jīng)營(yíng)壓力加大，便開(kāi)始加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)績(jī)效的考核，加強(qiáng)對(duì)成本的控制，強(qiáng)調(diào)投入產(chǎn)出比，而非規(guī)模增長(zhǎng)。

2025-02-11 14:02:11

經(jīng)營(yíng)分析數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)分析

數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)方法之周期性分析法

周期性分析法，即通過(guò)數(shù)據(jù)，找出業(yè)務(wù)周期性。從而達(dá)到理解業(yè)務(wù)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題、避免誤判的方法。那么，該怎么發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)周期性呢？

2025-02-10 05:00:00

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)周期性

14個(gè)必學(xué)的Seaborn數(shù)據(jù)可視化技巧

通過(guò)使用pairplot、heatmap、lmplot等函數(shù)，能夠清晰展示數(shù)據(jù)間的關(guān)系和趨勢(shì)，幫助深入洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

2025-02-10 00:45:00

pairplot heatmap lmplot

經(jīng)營(yíng)分析的三個(gè)等級(jí)，你到哪一級(jí)了？

很多同學(xué)很郁悶：說(shuō)的是做經(jīng)營(yíng)分析，感覺(jué)就是把收入、利潤(rùn)、費(fèi)用數(shù)據(jù)算個(gè)同比環(huán)比，再寫(xiě)個(gè)“要搞高”而已。到底高級(jí)的經(jīng)營(yíng)分析長(zhǎng)啥樣？今天系統(tǒng)地跟大家解答一下。

2025-02-07 12:29:21

經(jīng)營(yíng)分析等級(jí)數(shù)據(jù)

用戶(hù)行為分析，這是我見(jiàn)過(guò)最實(shí)用的指南！

很多同學(xué)會(huì)說(shuō)：直接問(wèn)業(yè)務(wù)不就好了。問(wèn)題是，四個(gè)情況里，除了情況三是很明確的有KPI壓力以外，其他三個(gè)情況都很含糊，最后口頭表達(dá)的需求就是：“做個(gè)用戶(hù)行為分析看看”。

2025-02-06 11:52:44

行為分析 ID 交易訂單

一文帶您理解正態(tài)分?jǐn)?shù)變換 (Normal Score Transformation，NST)

正態(tài)分?jǐn)?shù)變換（NST）是一種將非正態(tài)分布數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的方法，主要通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并根據(jù)秩值轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布分位數(shù)。

2025-02-05 12:06:15

正態(tài)分?jǐn)?shù)變換 NST

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品分析的三大核心模型

?互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品（APP、小程序、H5、網(wǎng)頁(yè)）分析非常普遍，也讓很多同學(xué)覺(jué)得很棘手。每次都是列了一堆DAU/MAU、打開(kāi)率、跳失率、轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，卻很難得出結(jié)論。然后被領(lǐng)導(dǎo)批為：“分析不夠深入”。

2025-02-04 18:36:12

互聯(lián)網(wǎng)核心模型

搭建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系：從“跑數(shù)機(jī)”到“增長(zhǎng)引擎”

運(yùn)營(yíng)是個(gè)大工作，里邊的分支非常多。單獨(dú)看每一類(lèi)運(yùn)營(yíng)，都有一套自己的指標(biāo)體系。這就是開(kāi)頭說(shuō)的：“運(yùn)營(yíng)已經(jīng)自己有指標(biāo)了，我做了指標(biāo)他們不看”問(wèn)題的本質(zhì)所在。

2025-01-26 09:25:08

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系

如何快速提升數(shù)據(jù)分析能力

“做數(shù)據(jù)的，看不懂?dāng)?shù)據(jù)”是很多基礎(chǔ)同學(xué)痛點(diǎn)。在建立監(jiān)控指標(biāo)以后，應(yīng)首先了解業(yè)務(wù)考核的關(guān)鍵指標(biāo)（比如銷(xiāo)售收入、利潤(rùn)、新用戶(hù)數(shù)、活躍用戶(hù)數(shù)等）的常規(guī)走勢(shì)。

2025-01-26 00:00:10

數(shù)據(jù)分析 Python SQL

構(gòu)建【業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型】，這個(gè)方法絕了

業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型最大的優(yōu)勢(shì)，就是能徹底終結(jié)：“到底是預(yù)測(cè)不準(zhǔn)，導(dǎo)致業(yè)績(jī)不好；還是業(yè)績(jī)不好，導(dǎo)致預(yù)測(cè)不準(zhǔn)”這個(gè)雞生蛋、蛋生雞的問(wèn)題。它明確地告訴大家：就是因?yàn)闃I(yè)務(wù)沒(méi)做好，所以才預(yù)測(cè)不準(zhǔn)！

2025-01-16 08:50:33

業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型

TAG：定義自然語(yǔ)言查詢(xún)的高效解決方案原創(chuàng) 精選

TAG 模型的出現(xiàn)填補(bǔ)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢(xún)技術(shù)與現(xiàn)代語(yǔ)義推理需求之間的空白。通過(guò)結(jié)合 SQL 查詢(xún)和大語(yǔ)言模型，TAG 在復(fù)雜查詢(xún)、推理和結(jié)果生成方面展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力。

2025-01-07 07:00:00

數(shù)據(jù)分析自然語(yǔ)言查詢(xún)TAG 模型

一文看懂：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的四大類(lèi)型

評(píng)估型指標(biāo)體系的難點(diǎn)，主要是考慮問(wèn)題的全面性和指標(biāo)數(shù)據(jù)采集可行性。這里特別要注意：數(shù)據(jù)指標(biāo)可采集性。很多同學(xué)一提到評(píng)估，就會(huì)隨口說(shuō)：NPS、用戶(hù)滿(mǎn)意度、用戶(hù)意向之類(lèi)的指標(biāo)。

2025-01-03 09:30:01

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

五種被低估的非常規(guī)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法：數(shù)學(xué)原理剖析與多領(lǐng)域應(yīng)用價(jià)值研究

本文將詳細(xì)介紹五種具有重要應(yīng)用價(jià)值的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，并探討它們?cè)诿庖邔W(xué)（TCR/BCR庫(kù)分析）、金融數(shù)據(jù)分析和運(yùn)動(dòng)科學(xué)等領(lǐng)域的具體應(yīng)用。

2025-01-02 15:10:17

數(shù)據(jù)分析 Mood Friedman

后端開(kāi)發(fā)必備：ElasticSearch入門(mén)與進(jìn)階

Kibana 是一款 ES 的數(shù)據(jù)可視化和管理工具，可以提供直方圖，線(xiàn)形圖，餅狀圖，地圖。Kibana 還包含 Canvas 和 Elastic Maps 等應(yīng)用程序。Canvas 可以基于用戶(hù)創(chuàng)建動(dòng)態(tài)信息。Elastic Maps 可以對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。

2025-01-02 10:58:27

數(shù)據(jù)可視化工具

2025年數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)預(yù)測(cè)

世界涌現(xiàn)了各種數(shù)據(jù)庫(kù)及分析模式：數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、內(nèi)存分析和嵌入式分析。但開(kāi)源編排平臺(tái)開(kāi)發(fā)商Kestra的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Emmanuel Darras表示，到2025年，分析的標(biāo)準(zhǔn)將是數(shù)據(jù)湖屋（lakehouse）。

2024-12-31 15:18:56

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)建模

輕松拿捏！七種數(shù)據(jù)分析報(bào)告寫(xiě)作模板

數(shù)據(jù)分析報(bào)告，首先是一個(gè)報(bào)告，得有清晰的報(bào)告邏輯。至于數(shù)據(jù)，只是讓報(bào)告更可信，更真實(shí)。那做報(bào)告到底有幾種常見(jiàn)邏輯呢？根據(jù)一個(gè)人對(duì)報(bào)告內(nèi)容的熟悉程度來(lái)分，有7種類(lèi)型介紹如下。

2024-12-31 12:09:31

數(shù)據(jù)分析模板數(shù)據(jù)

SuperSonic：Chat BI 與 Headless BI 新一代數(shù)據(jù)分析平臺(tái)實(shí)踐

我們?nèi)诤?Chat BI 與 Headless BI，構(gòu)建了新一代數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為用戶(hù)提供了更高效、更智能的數(shù)據(jù)分析服務(wù)和體驗(yàn)。

2024-12-31 08:46:10

數(shù)據(jù)分析 Chat BI 數(shù)據(jù)解讀

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