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數據分析

1684內容??

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涵蓋數據分析相關研究熱點、技術難點與應用場景，讓用戶更好地學習、使用數據分析的各種工具。

共 1684 條

大數據時代應具備的思維方法

“十四五”規劃綱要提出，要將數字技術廣泛應用于政府管理服務，提高數字政府建設水平。

2022-02-25 15:49:13

大數據十四五應用

2022年企業應避免的十個大數據錯誤

本文介紹了企業在2022年應避免的十個大數據錯誤。我們一起來看一下都有那些吧。

2022-02-24 14:53:39

大數據安全數據集

九張圖，看懂數據分析如何由淺入深

很多同學被嫌棄：做的數據分析，沒深度。到底啥是分析深度？怎么才能做出深度？話不多說，直接上場景。

2022-02-24 11:49:18

數據分析業務數據

手把手教你搞定四類數據清洗操作

本文介紹數據清洗的相關內容，主要涉及缺失值清洗、格式內容清洗、邏輯錯誤清洗和維度相關性檢查四個方面。

2022-02-23 20:53:54

數據清洗模型

用 Pandas 做 ETL，不要太快

TL 的全稱是 extract, transform, load，意思就是：提取、轉換、加載。ETL 是數據分析中的基礎工作，獲取非結構化或難以使用的數據，把它變為干凈、結構化的數據，比如導出 csv 文件，為后續的分析提供數據基礎。

2022-02-22 09:25:11

Pandas ETL 數據分析

數據分析八大模型：漏斗模型

今天跟大家分享的是漏斗模型。漏斗模型，是一個大家能在各式各樣的場合聽到，但是總是感覺沒講到位的模型，今天簡單分享一下。

2022-02-21 17:35:50

漏斗模型流程數據

面試官：Hive表有數據，但為什么 Iimpala 查詢不到數據？

我們知道，distribute 是分配、分布的意思，顧名思義，hive中（distribute by + “表中字段”）關鍵字就是控制map輸出結果的分發,相同字段的map輸出會發到一個reduce節點去處理。

2022-02-19 21:36:05

Hive 數據，節點

定價模型，該如何做分析？

在數據領域，有很多“書上一講就明白，實際一干就報廢”的知識點，因此同學們才有這種疑惑。趁著開年，系統幫同學們解答一下，后續工作、面試都用得上。而在眾多理論里，定價模型是最常見的一個。

2022-02-17 13:18:58

定價模型營銷 AHP

一文看懂：互聯網產品分析，該如何做？

總有同學們在抱怨：“說的是做產品分析，可實際上每天都在埋點，建表，寫SQL，對口徑，找bug，我分析啥了？到底啥是產品分析？”今天簡單分享一下。

2022-02-16 18:24:38

互聯網產品分析

如何培養數據分析思維？

培養數據分析思維不僅對找一份和數據分析相關的工作有幫助，在日常生活中同樣會有幫助。今天的內容會從以下幾個方面進行分享。

2022-02-16 10:37:41

數據分析思維數據分析

2022年數據治理和運營安全領域的發展趨勢

網絡安全服務商Satori公司日前分享了對基于云計算的轉型的預測，并介紹了2022年數據治理和運營安全領域需要關注的三大發展趨勢。

2022-02-16 08:28:17

云計算數據治理運營安全

淺談大數據技術在天體系統運行狀態監測中的應用

大數據技術在天體系統運行狀態監測中的應用主要集中在海量數據的采集存儲、分析挖掘、可視化等領域。

2022-02-15 15:34:10

大數據天體系統技術

大數據替代不了你做決定

大數據是流行的，但是大數據替代不了你的決定，做決定還是靠你自己！

2022-02-14 23:43:33

大數據風險數據

2022年的五個大數據趨勢

云計算帶來了一種新的基礎設施模式，它將幫助我們快速地、程序化地、按需地建立這些數據棧，使用像Kubernetes這樣的云原生技術、像Terraform這樣的基礎設施即代碼以及DevOps的云計算最佳實踐。因此，基礎設施成為構建和實施現代數據棧的一個關鍵因素。

2022-02-10 22:54:25

大數據云計算技術

面向B端算法實時業務支撐的工程實踐

為什么要選擇Blink？大部分離線場景如果對于時效性沒有要求，或者數據源是Batch模式的，非Streaming的(比如TT、SLS、SWIFT、順序)等，這個場景的話選擇ODPS就比較不錯；總體來說，數據源是實時的(如TT/SLS/SWIFT)、需要順序讀取ODPS、對時效性要求高的場景，選擇Blink是比較好的。

2022-02-10 08:16:52

算法業務 ODPS

聊聊流計算的兩個數據處理引擎：Spark 和 Flink

談到大數據，流計算的重要性和它實時支持的強大分析是不可回避的。說到流計算，也離不開該領域最強大的兩個數據處理引擎：Spark 和 Flink。

2022-02-09 15:23:41

大數據流計算 Spark

供應鏈分析：保持物流順暢的五個技巧

企業如何最好地使用數據分析來增強其供應鏈管理(SCM)工作?行業專家為此分享了一些最佳實踐。

2022-02-09 14:18:58

供應鏈分析數據分析大數據

手把手教你對抓取的文本進行分詞、詞頻統計、詞云可視化和情感分析

內容稍微有點多，大體思路如下，先將csv中的文本取出，之后使用停用詞做分詞處理，再做詞云圖，之后做情感分析。

2022-02-09 09:03:42

分詞、詞頻統計可視化

如何分析產品新功能的效果？

我們經常遇到產品需要加一個新功能，當功能上線后，產品經理總會找我們建立指標體系，分析相關產品效果。

2022-02-09 07:31:27

產品功能護欄指標

通向優秀數據分析師的六個階梯

很多同學都在問：”數據分析從0到1的文章看多了，咋樣才能從1到10，從普通到優秀呀！”今天系統地解答一下?！皟炐恪笔且粋€形容詞，只有清晰了參照物，才能知道到底什么是“普通”，什么是“優秀”。今天就從“普通”講起，想通往“優秀”，需要邁過6個階梯。

2022-02-08 13:34:22

數據分析師定基線

春節大數據：節前返鄉客流增長超40%，帶火低線城市“微旅游”

2022年春節，在全國疫情精準防控政策和冬奧會等多重因素支撐下，今年春節旅行消費呈現出多個新趨勢新特點。2月6日，同程旅行發布《2022春節假期旅行消費數據報告》（以下簡稱“報告”），對春節假期期間全國旅行消費市場進行分析盤點。

2022-02-07 22:48:07

大數據春節冬奧會帶

數據分析八大模型：同期群模型

今天繼續來談數據分析八大模型系列。今天分享的，是一個原理很簡單，但是應用很廣泛的模型：同期群模型。在商品分析、用戶分析、渠道分析上，都用得著哦。

2022-02-07 19:48:02

模型同期群 LTV模型

數據發現在數據網格架構中的重要性

數據網格中的發現有助于建立數據生產者和消費者之間的平衡，通過以下實踐使數據更容易被發現和更可靠。

2022-02-07 18:28:06

數據網格數據發現數據

每個數據分析師都應該了解的六個預測模型

數據分析模型有不同的特點和技術，值得注意的是，大多數高級的模型都基于幾個基本原理。

2022-02-07 14:00:27

數據分析模型

大數據和算法是如何把人拉入無盡的娛樂深淵的

今天就想簡單地跟大家聊聊智能陷阱這個話題，簡單地來說就是網絡是如何讓你一步步地深陷娛樂而沉迷在其中的原理。以及分析大數據和算法是如何一步步地把人拉入無盡的娛樂深淵的。

2022-02-03 15:27:14

大數據算法網絡

零售銀行可以使用數據更好地為數字原生服務的五種方式

隨著越來越多的服務實現數字化，大數據對銀行業變得更加重要。到2026年，分析技術在銀行業市場的價值預計將超過54億美元。

2022-01-24 13:56:58

金融行業數據技術大數據

盤點八個數據分析相關的Python庫（實例+代碼）

Python中常會用到一些專門的庫，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。

2022-01-20 13:56:15

Python 代碼數據分析

數據治理，是不是一道“送命”題？

錢來貨往，大數據和人工智能火起來之后，沉淀的數據一下子多了起來，如何管好+如何用好數據，成為大多數企業的難題。數據發揮價值是近10-20年才有的概念，這就帶出了數據治理。

2022-01-19 11:39:15

數據治理大數據數據

巨細！一文告訴你數據分析不得不知的秘密！

今天的文章主要講解數據分析與可視化的相關步驟以及每個步驟需要用到的 Python 庫，給正在從事數據分析或者學習數據分析的同學提供工作或者學習思路。

2022-01-18 08:04:37

數據分析 Python

2022年你應該知道的十大Python庫

學習數據分析絕非易事，有無數種工具和資源可供使用。因此，有時會讓我們很難弄清楚該學習什么技能，該使用哪種工具。

2022-01-17 13:26:41

Python 工具數據分析

2022年春運今日正式開啟大數據分析出這些新變化

隨著春節的日益臨近，在外漂泊了一年的“打工人”們也將陸續踏上回家的路途。

2022-01-17 11:21:35

大數據數據分析春運

四個數據分析思路分享：關鍵指標與產品如何把握？

本文不再對一些基本的數據定義再做描述，而是從分析的思路總結了一些心得，歡迎各位一起來討論。

2022-01-14 12:48:07

數據分析關鍵指標產品

數據分析的求職前景，你關心的都在這！

轉眼已是2022年初，新的一年又在招手。辭舊迎新，大家總會關心未來前景。今天，我們就系統講一下，2021年數據分析師前景問題。

2022-01-12 11:58:12

數據分析求職

數據成熟度的演變

隨著企業變得更加以數據為導向，數據成熟度將繼續發展，同時也認識到監管要求和數據可訪問性的限制因素。

2022-01-11 10:52:51

數據成熟度數據數據分析

花了一周時間，終于搭建好了Excel和Python交互數據分析平臺

喝了幾碗泡面湯，熬了幾個夜終于搭建好了，Excel和Python之間數據交互分析環境。后續再一步步完善!

2022-01-11 10:06:28

Python Excel 數據分析

DataOps是“數據的DevOps”嗎？原創

DevOps 一直以來都是轉變 IT 工作方式的主要催化劑，它能夠使項目變得更加敏捷，使企業能夠更快的對客戶需求作出響應。

2022-01-10 07:27:04

DataOps 數據驅動

一個公式，教你規范定義數據指標

只要你在公司的數據部門工作過，就會知道“指標”在數據分析過程中的重要性，如果我們一開始就沒搞清楚“指標”的具體定義，那么后邊的數據分析全都是白費功夫。

2022-01-05 21:50:49

數據分析指標大數據

終于有人把數據挖掘講明白了

隨著大型數據庫的建立和海量數據的不斷涌現，人們迫切需要強有力的數據分析工具。但現實情況往往是“數據十分豐富，而信息相當貧乏”。

2022-01-05 18:27:44

數據挖掘工具

2022年，如何選擇優秀數據分析工具？

數據分析軟件選型不是一件小事兒，需要多方面權衡，還要綜合利弊，充分考慮到應用的特性和框架等等要素。以下方法，或許能為更多企業的選型帶來指導作用。

2022-01-05 15:50:09

數據分析工具數據分析數據

手把手教你使用 Pandas 讀取結構化數據

Pandas是一個基于Numpy庫開發的更高級的結構化數據分析工具，提供了Series、DataFrame、Panel等數據結構，可以很方便地對序列、截面數據（二維表）、面板數據進行處理。

2021-12-29 20:20:25

結構化數據 Pandas

詳解 Pandas 與 Lambda 結合進行高效數據分析

這篇文章小編來講講lambda方法以及它在pandas模塊當中的運用，熟練掌握可以極大地提高數據分析與挖掘的效率。

2021-12-24 10:45:19

Pandas Lambda 數據分析

三種策略，讓企業避免無效數據分析！

數字時代，大多數組織都追求數據驅動戰略的成果。但是，獲得的回報卻比想象的更加微妙。

2021-12-23 06:57:32

企業策略數據

建立數據策略的六個關鍵組成部分

數據策略包括一套在企業中使用數據的長期目標，以及支持這些目標的政策和應用實踐。

2021-12-12 08:35:13

數據策略數據數據分析

客戶數據分析對于基于客戶的營銷的未來至關重要

數據分析的最佳應用之一是通過增強的基于帳戶的營銷。有很多方法可以使用大數據來更好地了解目標客戶群，這是任何營銷策略的重要組成部分。

2021-12-10 11:35:05

數據分析大數據技術

聊聊為什么 IDL 只能擴展字段而非修改

本文聊聊 grpc proto 變更時的兼容問題，核心只有一條：對擴展開放，對修改關閉，永遠只增加字段而不修改。

2021-12-09 07:54:19

IDL 字段兼容

數據分析 VS 算法模型，如何高效分工合作？

數據分析該如何與算法合作，是個老大難問題。一方面是業務方日益提高的，對模型的幻想。

2021-12-06 11:28:37

數據分析合作

如何面對繁雜的數據需求？

大家好，我是一哥，最近有一位數據新人小伙伴私聊我：在平時的工作中會面臨著大量的數據需求，不僅多，而且雜，請問如何處理面對這些問題?有沒有什么好的提高工作效率的方法?

2021-12-06 07:09:45

數據業務語言

年度數據分析報告，如何寫出“年”味

臨近年底，很多同學在寫年度數據分析報告，一個普遍的困惑就是：這玩意怎么能寫出“年”味來。

2021-12-03 11:29:21

數據分析年度

盤點十三種流行的數據處理工具

在過去的十年中，越來越多的數據被收集，客戶希望從數據中獲得更有價值的洞見。他們還希望能在最短的時間內（甚至實時地）獲得這種洞見。他們希望有更多的臨時查詢以便回答更多的業務問題。

2021-12-02 09:36:23

大數據工具數據分析

數據驅動決策的三個層級，你在哪一級？

很多同學總好奇：“數據分析要怎么做，才能驅動決策?”天天總聽人說：數據驅動，可現實中沒見過，只見過自己寫的報告石沉大?！?/a>

2021-12-01 11:32:51

數據驅動決策

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