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數(shù)據(jù)分析

1669內(nèi)容??

關(guān)注

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

共 1669 條

ClickHouse在自助行為分析場景的實踐應(yīng)用

在巨大的數(shù)據(jù)量面前，想追求極致的性能及全部場景適應(yīng)性，必須在某些技術(shù)方案上進行取舍。ClickHouse從底層列式存儲到上層向量化并行計算，都沒有考慮存算分離、彈性擴展的技術(shù)方案，甚至于橫向擴容數(shù)據(jù)需要手動re-balance。因此，如果要實現(xiàn)云上的可動態(tài)伸縮、存算分離，ClickHouse需要重構(gòu)底層代碼。

2022-12-07 08:31:45

ClickHouse 并行計算數(shù)據(jù)

2023 年數(shù)據(jù)治理趨勢

盡管整個組織的數(shù)字孿生還沒有普及到整個數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但是數(shù)據(jù)治理的許多基本方面——當(dāng)通過實時訪問控制和情景適應(yīng)性的鏡頭應(yīng)用時——可以模擬它們詳細描述當(dāng)前發(fā)生的事情的能力。

2022-12-06 10:04:33

數(shù)據(jù)治理趨勢

一份“靠譜”的年度經(jīng)營計劃，你學(xué)會了嗎？

做經(jīng)營分析的同學(xué)們則被夾在中間，一邊被要求“科學(xué)合理地進行測算”，另一邊又得對領(lǐng)導(dǎo)們拍腦袋/扯皮出的結(jié)論“給予合理解釋，科學(xué)地分配到每個月”，那是要多郁悶，有多郁悶。到底合理的年度經(jīng)營計劃該咋定，經(jīng)營分析又該怎么發(fā)揮作用？今天給大家捋一捋。

2022-12-05 11:38:11

分析師數(shù)據(jù)作用

測試一下，讀懂?dāng)?shù)據(jù)的能力，你有嗎？

因為這就是孤零零一個數(shù)字，啥含義都沒有。想讀懂?dāng)?shù)據(jù)，至少它得是一個明確的數(shù)據(jù)指標(biāo)。包含了指標(biāo)名稱，使用場景，計算口徑。同樣是180，我們換成：成年女性，身高180cm。是不是一下清晰很多了。

2022-12-03 18:24:13

數(shù)據(jù)能力場景

用藝術(shù)的眼光探索數(shù)據(jù)之美

在深入分析的情況下，我們應(yīng)該用數(shù)據(jù)圖形表示技術(shù)的思想。我們經(jīng)常使用bar charts, histograms, pie charts, boxplots, heatmaps, scatter plots, line plots等等這些典型的圖，這些圖對于數(shù)據(jù)可視化是必不可少的。

2022-12-02 15:11:52

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化

聊聊數(shù)據(jù)分析成果如何落地

數(shù)據(jù)分析成果落地難，本質(zhì)上是難在“做項目”上。因為數(shù)據(jù)分析涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算科學(xué)等等理論，很多同學(xué)會本能地傾向于“做學(xué)問”，忘了我們是在企業(yè)，企業(yè)是為了賺錢而努力。

2022-12-02 11:40:00

數(shù)據(jù)分析成果

數(shù)據(jù)分析項目的五個坑點，千萬不要對號入座！

所謂：猛將必發(fā)于卒伍，宰相必起于州郡。好的數(shù)據(jù)分析師，不是一上來就搬弄模型，而是能從數(shù)據(jù)細節(jié)里，讀出企業(yè)的問題；能基于哪怕最簡單的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，設(shè)計出可行方法幫助業(yè)務(wù)從低端向高端升級。這才是好的數(shù)據(jù)分析師真正起到的作用。

2022-12-01 11:44:32

數(shù)據(jù)分析項目 B2B

這才是真正的商品分析，而不是羅列進銷存

很多商品報表只有庫存和銷售額兩個指標(biāo)，這是因為商品主管對采購周期、保質(zhì)期自己心里有數(shù)，并且這倆數(shù)據(jù)一般也不在交易表里，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析師取數(shù)的時候沒有包含這倆數(shù)據(jù)。

2022-11-29 11:31:19

商品分析商品銷售庫存

只需五步，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析閉環(huán)

如果每次數(shù)據(jù)分析做出的預(yù)判都很準(zhǔn)的話，就是所謂：知其所以勝，知其所以敗，這就是數(shù)據(jù)分析的最高境界了。說明分析師本人已經(jīng)抓住了一個業(yè)務(wù)的核心規(guī)律。

2022-11-28 11:43:24

數(shù)據(jù)分析不及格數(shù)據(jù)驗證

用這個算法能讓大數(shù)據(jù)集群性能提升100倍

我們完全可以就從TreeSet中獲取續(xù)約時間最老的那個契約，假如說連最近一次續(xù)約時間最老的那個契約都還沒過期，那么就不用繼續(xù)檢查了??！這說明續(xù)約時間更近的那些契約絕對不會過期！

2022-11-27 17:39:06

大數(shù)據(jù)集群性能

從SQL Boy到管理者：數(shù)據(jù)分析師成長的五個階段

SQL Boy是數(shù)據(jù)分析師們必經(jīng)階段，所謂“猛將發(fā)于行伍，宰相起于州縣”，正是此理。因為真正工作中取數(shù)，并不是對著一個清洗好的大寬表寫sql那么簡單。

2022-11-26 00:00:05

SQL 數(shù)據(jù)分析師業(yè)務(wù)

對比Pandas，學(xué)習(xí)PySpark大數(shù)據(jù)處理

在這篇文章中，我們將對比用于基本數(shù)據(jù)操作任務(wù)的 pandas 代碼片段和它們在 PySpark 中的對應(yīng)功能的代碼片段。利用 pandas 數(shù)據(jù)操作技能來學(xué)習(xí) PySpark 。

2022-11-17 11:52:35

pandas PySpark 大數(shù)據(jù)

如何從邊緣分析中推動業(yè)務(wù)價值

隨著數(shù)據(jù)以指數(shù)級增長，超出集中存儲和管理的能力，以下是邊緣分析如何幫助組織克服這一挑戰(zhàn)。

2022-11-17 11:30:34

邊緣分析物聯(lián)網(wǎng)

數(shù)據(jù)分析能力分級模型，你在哪一級？

很多做數(shù)據(jù)的新人都有這個困惑，今天陳老師給大家解這個局。這里問題的核心在于：如果不能按自己的建議做項目，是不是就不能提升數(shù)據(jù)分析能力了？回答當(dāng)然是：否！數(shù)據(jù)分析的能力晉級分為四個層級，所謂“按我的意見做”根本就不在這個晉級體系里。

2022-11-15 11:46:17

數(shù)據(jù)分析能力分級模型

這才是真正的數(shù)據(jù)分析項目，而不是爬表

作為數(shù)據(jù)部門的領(lǐng)導(dǎo)，可能最想承接的就是計劃類工作，雖然技術(shù)含量低，但這是一個直接服務(wù)大老板的機會。能多在大老板面前露臉，本身就是一個絕好的立功機會。

2022-11-14 11:55:39

數(shù)據(jù)分析項目

數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個令人興奮的領(lǐng)域，因為它的本質(zhì)是收集、存儲和處理大量信息，可以產(chǎn)生在任何其他學(xué)科都不可能達到的知識水平。

2022-11-14 10:36:55

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)分析

Pandas 探索性數(shù)據(jù)分析綜合實戰(zhàn)

本文的內(nèi)容是關(guān)于對數(shù)據(jù)集進行特別分析，并試圖找到關(guān)于數(shù)據(jù)的洞察力。我們做了處理缺失值、異常值的工作，并將單變量、雙變量和多變量的分析可視化。

2022-11-11 11:35:14

Pandas 數(shù)據(jù)分析

合成數(shù)據(jù)定義：重大的機會和陷阱詳解譯文

盡管人類每天生成海量數(shù)據(jù)，但仍然缺乏可用的真實數(shù)據(jù)。當(dāng)建模目標(biāo)只有少量的真實數(shù)據(jù)或根本沒有數(shù)據(jù)時，合成數(shù)據(jù)用作解決方案最好不過了。

2022-11-08 07:40:55

合成數(shù)據(jù)AI 真實數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)驅(qū)動增長，我立了個大功

需要數(shù)據(jù)分析的能力更高。但往好處看：這是數(shù)據(jù)分析師建功立業(yè)的最好機會！想想看，項目組一般都是按項目效益拿提成，憑什么數(shù)據(jù)分析師要背著鍋領(lǐng)死工資呢。比起坐在后臺等著別人來問：“你來個人工智能大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測一下”，能親手做出好的結(jié)果，不是更有吸引力嗎。?

2022-11-05 18:25:18

數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)分析項目

數(shù)倉如何建模？四種方法與實例都在這了

數(shù)據(jù)倉庫，這個幾乎是所有大數(shù)據(jù)開發(fā)面試必問的話題。比如數(shù)據(jù)倉庫的分層架構(gòu)？為什么需要數(shù)據(jù)倉庫建模？數(shù)據(jù)倉庫建模的原則是什么？結(jié)合業(yè)務(wù)舉例說明數(shù)據(jù)倉庫建模的步驟，以及注意事項？什么是緩慢變化維？維度該如何選擇建設(shè)，原則是什么，主鍵如何設(shè)計等等？

2022-11-04 18:28:31

數(shù)倉建模大數(shù)據(jù)

從0到1，認(rèn)識結(jié)構(gòu)分析法

人們天生討厭平均數(shù)，總覺得用平均數(shù)很扯淡，有種“我和姚明平均身高，有毛用”的感覺。但是反問：為啥平均數(shù)這么不好用，但是大家還喜歡用呢？

2022-11-03 11:31:43

結(jié)構(gòu)分析法監(jiān)測

Pandas實用技巧：SAC機制！

我們將數(shù)據(jù)進行g(shù)roup分組操作，切分成3種顏色，3種顏色代表3個不同的組別；對3個不同的組別使用函數(shù)foo()，函數(shù)可以內(nèi)置或者自定義。

2022-11-03 10:28:59

Pandas SAC 機制

終于有人將數(shù)據(jù)埋點講明白了

數(shù)據(jù)埋點是指基于業(yè)務(wù)需求(如淘寶雙 11 促銷頁面統(tǒng)計每個 banner 的點擊次數(shù))、產(chǎn)品需求(如推薦系統(tǒng)統(tǒng)計推薦商品的曝光次數(shù)及點擊人數(shù))，對每一個用戶行為事件對應(yīng)的位置進行埋點，并通過 SDK 上報埋點的數(shù)據(jù)結(jié)果，將記錄數(shù)據(jù)匯總后進行分析，以推動產(chǎn)品優(yōu)化或指導(dǎo)運營。

2022-11-01 18:21:14

數(shù)據(jù)埋點 SDK

數(shù)據(jù)分析，如何支持決策

很多同學(xué)一聽到“決策”倆字就慫了。對“決策”的第一印象，就是各種聽不懂的高大上詞語，什么“把握機遇”“苦練內(nèi)功”“真抓實干”……這些東西咋個和數(shù)據(jù)扯上關(guān)系？

2022-11-01 11:30:51

數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)

用戶畫像的五個底層問題

好的數(shù)據(jù)是好的運營產(chǎn)生的，不是從天上掉下來的，大家切記切記。不過有的同學(xué)會好奇：說用戶不會好好填信息，這個好理解，問題是員工為啥也不好好填？

2022-10-31 11:35:48

用戶畫像底層模型

領(lǐng)導(dǎo)對數(shù)據(jù)的期望值太高了！該怎么破

生產(chǎn)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)部門的事，但應(yīng)用數(shù)據(jù)是每個部門的事，甚至很多資深的業(yè)務(wù)，要比每天跑數(shù)的表哥更懂?dāng)?shù)據(jù)的含義和用處。所以從一開始，就不能拿技術(shù)能力去要求業(yè)務(wù)部門，而是得看這些人懂不懂如何用數(shù)據(jù)。

2022-10-30 14:34:30

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

一篇數(shù)據(jù)分析報告寫作指南，你學(xué)會了嗎？

其實做報告的過程，就是把陳老師大量的分析方法總結(jié)歸納的過程。沒錯！因為本身，報告是數(shù)據(jù)分析的最后一步。只有做好了各種具體的分析，才能寫出優(yōu)質(zhì)的報告。因此，優(yōu)質(zhì)的報告絕不是按模板抄出來的。

2022-10-26 11:37:08

數(shù)據(jù)分析方法報告

聊聊大數(shù)據(jù)下的存算分離

回過頭來看看開頭的兩個問題：集群經(jīng)常出問題，需要做存算分離改造，其實還可以有較大的優(yōu)化空間，比如：增加NameNode JVM的內(nèi)存，或者合并小文件減少元數(shù)據(jù)信息等等，一般情況下，幾十臺的規(guī)模遠不會達到HDFS性能瓶頸。

2022-10-25 18:02:31

大數(shù)據(jù)存算分離

一站式智能分析平臺5.0全新能力發(fā)布！觀遠數(shù)據(jù)2022智能決策峰會云上直播Day1精彩分享回顧

10月25日，由一站式智能分析平臺與服務(wù)提供商觀遠數(shù)據(jù)主辦的「讓業(yè)務(wù)用起來·觀遠數(shù)據(jù)2022智能決策峰會暨產(chǎn)品發(fā)布會」云上直播第一日議程圓滿結(jié)束。峰會首日直播分為兩大會場，在上午直播的“讓業(yè)務(wù)用起來”主會場里，觀遠數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO蘇春園闡述了觀遠數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新方面對“讓業(yè)務(wù)用起來”的詮釋，并正式發(fā)布了秉持著“讓業(yè)務(wù)用起來”的理念，觀遠數(shù)據(jù)升級的客戶成功戰(zhàn)略。

2022-10-25 17:07:24

觀遠數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

什么是ETL？一文掌握ETL設(shè)計過程

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取（extract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過程。

2022-10-21 18:31:21

用戶生命周期分析全攻略

掌握用戶生命周期，對體系化的運營非常有幫助。想要獲得真正的用戶生命周期情況，就得深入理解自己分析的業(yè)務(wù)特點，了解用戶需求與購買習(xí)慣，做好用戶分類。在此基礎(chǔ)上才能得到符合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。

2022-10-21 11:30:42

用戶生命周期分析

手把手，我寫了一份數(shù)據(jù)分析需求溝通模板

如果取數(shù)的指標(biāo)/分類維度，在數(shù)據(jù)字典里沒有標(biāo)準(zhǔn)定義，則還需要說清楚計算公式。比如市場部有三個活動同時在舉行，想看看用戶在多個活動間與情況。

2022-10-20 12:11:32

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析分類維度

九張圖揭秘：如何做數(shù)據(jù)分析項目

某互聯(lián)網(wǎng)大廠TOB業(yè)務(wù)線，可以向平臺商家提供SaaS/Paas類服務(wù)，但苦于銷售水平不高，溝通話術(shù)質(zhì)量不佳，轉(zhuǎn)化率不足?，F(xiàn)計劃做話術(shù)培訓(xùn)，提升客戶轉(zhuǎn)化率。

2022-10-19 11:30:30

數(shù)據(jù)分析項目 TOB

數(shù)據(jù)分析，這樣滿足運營的需求

很多同學(xué)在解這個題的時候都直插DAU=DOU + DNU；或者直插觀看時間分成1-5分鐘，6-9分鐘，10+分鐘；或者直插直播入口1、2、3。我們說的題眼，是指對解決問題最重要的影響因素。短視頻平臺不稀罕，直播也不稀罕，可為啥這次運營偏偏挑游戲直播?

2022-10-18 11:47:08

數(shù)據(jù)分析運營直播

不可忽視的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)十大趨勢

在本文中，我們收集整理了行業(yè)專家對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)未來發(fā)展的十大趨勢預(yù)測。企業(yè)應(yīng)該充分了解這些趨勢，因為它們可以幫助企業(yè)應(yīng)對日益普遍的創(chuàng)新變化和不確定性。同時，企業(yè)更應(yīng)該順應(yīng)這些趨勢并盡快做好準(zhǔn)備，這樣才不會被未來的技術(shù)發(fā)展所淘汰。

2022-10-18 11:37:51

大數(shù)據(jù)分析企業(yè)

三位專家談數(shù)據(jù)如何推動供應(yīng)鏈的發(fā)展演化

過去這幾年發(fā)生的疫情、封鎖、運輸困境、集裝箱船停在港口外和其他造成嚴(yán)重破壞的一系列問題，使得數(shù)據(jù)驅(qū)動型供應(yīng)鏈仍然是一個熱門話題。

2022-10-17 13:36:21

數(shù)據(jù)驅(qū)動供應(yīng)鏈

用戶流失，該怎么分析？

可從本質(zhì)上看，是因為會導(dǎo)致用戶流失的原因，與用戶生命周期、用戶分群、用戶決策流程、用戶成長路徑、新用戶轉(zhuǎn)化流程、用戶體驗、用戶MOT、競品影響等眾多因素有關(guān)。

2022-10-17 11:33:10

用戶流失生命周期

利用大數(shù)據(jù)分析提高客戶支持的五種有效方法

隨著消費者的意識水平空前高漲，“顧客為王”這句老話在現(xiàn)代商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中變得更加關(guān)鍵。除了通過高質(zhì)量的產(chǎn)品或服務(wù)實現(xiàn)正確的產(chǎn)品市場匹配和正確的定位，客戶支持可以成為長期成功不可或缺的組成部分。

2022-10-13 14:07:22

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)商業(yè)智能

高級數(shù)據(jù)分析常見的五種挑戰(zhàn)

我們經(jīng)常聽到高級分析的成功案例。人們對人工智能的期望很高——據(jù)預(yù)測人工智能和人工智能的年經(jīng)濟價值將在9.5萬億到15.4萬億美元之間——因此，只要有可能，許多人都想把目光聚焦在數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展上。

2022-10-12 00:13:20

數(shù)據(jù)分析人工智能數(shù)據(jù)可視化

高級的數(shù)據(jù)分析，長啥樣？

我們拿看似最簡單的銷售分析舉個例子。注意，以下方法只適用于面對不懂行且豪橫的壞人。本質(zhì)上，這種質(zhì)疑來自對數(shù)據(jù)分析工作的不理解，和對自身能力的過度自負。

2022-10-10 11:32:01

數(shù)據(jù)分析技術(shù)

如何將數(shù)據(jù)分析帶到云端

數(shù)據(jù)，更具體地說是對數(shù)據(jù)的分析，是這一轉(zhuǎn)變的基礎(chǔ)。金融服務(wù)公司是最早意識到，更快地獲取更深入、更豐富的見解，可以使其比同行具有顯著競爭優(yōu)勢的企業(yè)之一，尤其是在高頻交易等領(lǐng)域。

2022-10-10 11:00:29

數(shù)據(jù)分析云戰(zhàn)略

新手必看：數(shù)據(jù)分析十大方法！

今天給大家分享一篇分析基礎(chǔ)方法論的內(nèi)容，對于感興趣的分析方法，可以專門深入研究一波。

2022-10-09 15:32:05

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)運營

做數(shù)據(jù)分析，如何給業(yè)務(wù)提【建議】

如果是業(yè)務(wù)部門聽到這種命令，本能反應(yīng)是：“這里有一個問題，老板想提價，我要怎么提價?！钡珨?shù)據(jù)分析師收到這種需求，就不是這么解讀的。因為數(shù)據(jù)分析師首先要保證的是：領(lǐng)導(dǎo)決策建立在正確的事實之上，其次才是保證決策建議的可行性。

2022-10-09 11:32:52

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)銷量

用戶活躍，該怎么分析？

針對不同目標(biāo)、不同業(yè)務(wù)，可以有不同定義。但使用這些定義的前提是口徑統(tǒng)一。各個部門得達成共識：有XXX行為的就算活躍了。而最常見的問題，就是：不但沒統(tǒng)一口徑，而且還不斷發(fā)明新名詞，搞得歷史數(shù)據(jù)前后對不上。最后開起會來雞同鴨講。

2022-10-08 11:34:07

業(yè)務(wù)分析用戶活躍

我用了五步，搭建一個數(shù)據(jù)分析體系

企業(yè)有部門分工，因此第一步要認(rèn)準(zhǔn)：我在為哪個部門服務(wù)。這非常關(guān)鍵！因為即使同一個問題，不同部門的關(guān)注點會不同。同樣是銷售問題，如果是銷售部看，關(guān)注的是每一支銷售隊伍完成率、進度、質(zhì)量。如果是供應(yīng)鏈看，那關(guān)注的就是總量、各產(chǎn)品數(shù)量、需求高峰期。如果是風(fēng)控看，那關(guān)注的就是回款、壞賬、套利。認(rèn)清部門，有利于了解真正需求點。

2022-09-29 11:35:34

數(shù)據(jù)分析體系

酷炫，Python實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化！

TransBigData是一個為交通時空大數(shù)據(jù)處理、分析和可視化而開發(fā)的Python包。

2022-09-29 11:16:21

Python 數(shù)據(jù)可視化

聊聊用戶行為分析

對不同部門關(guān)注的用戶行為重點缺乏了解。不知道重點，就可勁拼湊數(shù)據(jù)，忽視了如何從數(shù)據(jù)提煉結(jié)論，結(jié)果反而畫蛇添足。想破局，就得從認(rèn)真思考：到底業(yè)務(wù)看用戶行為能看出啥？

2022-09-28 11:34:27

用戶行為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

十張圖，詳解用戶分層怎么做

用戶分層看起來簡單，可深入探討的話，需要牽扯的業(yè)務(wù)細節(jié)非常多。很多同學(xué)做起來很困擾，都是困擾在：領(lǐng)導(dǎo)讓我分高端用戶，到底是8000算高端，10000算高端，還是12000算高端呢？是滴，他就糾結(jié)這個劃線糾結(jié)的死去活來。

2022-09-26 11:32:14

用戶分層服務(wù)業(yè)務(wù)

商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?

商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?在數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)中，商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析經(jīng)常交替使用。雖然兩者不同，但很難弄清楚其中的區(qū)別。

2022-09-22 16:51:37

數(shù)據(jù)分析商業(yè)智能數(shù)據(jù)驅(qū)動

數(shù)據(jù)分析終極一問：自然增長率，到底怎么算！

自然增長率的爭吵，還會無窮無盡地進行下去。特別是，有時候數(shù)據(jù)分析崗位就是設(shè)在運營下邊，運營的老板需要數(shù)據(jù)分析幫自己站臺，這時候科學(xué)不科學(xué)，合理不合理就管不上那么多了。食君之祿，分君之憂，想辦法圓過去就好。但是，作為數(shù)據(jù)分析師，自己得清楚游戲是咋玩的，這樣再用各種方法圓故事的過程中，才能進退自如。

2022-09-22 11:36:01

數(shù)據(jù)分析運營業(yè)績

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