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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

8張圖，看懂?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的六個層次

我們總說數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，可平時看到的，卻總是業(yè)務(wù)部門追著數(shù)據(jù)部門屁股要數(shù)據(jù)。哪里是驅(qū)動業(yè)務(wù)了，分明是被人牽著鼻子走啊!

2021-05-16 08:50:58

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)

大數(shù)據(jù)分析工具必須具備的十個基本屬性

在這個快節(jié)奏的世界中，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析是一個耗時的過程。商業(yè)世界中有著來自環(huán)境各個部分持續(xù)流動的實時數(shù)據(jù)。

2021-05-14 13:53:28

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具

數(shù)據(jù)分析速成班？包就業(yè)？扒一扒數(shù)分培訓(xùn)行業(yè)黑幕！

大部分的數(shù)據(jù)分析入門者水平是相當(dāng)參差不齊的，除去數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識和能力，他們在職場通用素質(zhì)上也是遠遠達不到大廠要求的。至于培訓(xùn)班承諾的內(nèi)推協(xié)議，包就業(yè)這些，這里面又是另一條交易路線了，不多講。

2021-05-13 05:25:16

數(shù)據(jù)分析數(shù)分培訓(xùn)大數(shù)據(jù)

七次全國人口普查——一個超大的“用戶畫像”

在萬眾期待之下，伴隨著各種質(zhì)疑和猜測，第七次全國人口普查數(shù)據(jù)千呼萬喚始出來，終于在5月11日公之于眾。

2021-05-12 07:58:02

人口普查用戶

出事了，撞誰？自動駕駛車面對的道德困境

雖然自動駕駛車可能比手動駕駛更安全、更方便，但也并不能完全避免事故的發(fā)生。如果遇到不可避免的事故，自動駕駛車該如何被編程來應(yīng)對呢？在本文中帕特里克·林就探討了自動駕駛車帶來的道德問題。

2021-05-11 12:08:39

大數(shù)據(jù)自動駕駛數(shù)據(jù)分析

用Python分析了1741家大褲衩數(shù)據(jù)進行分析，終于找到可以買入那一條

最近的幾天真的是太熱了，志斌翻了翻自己的衣柜，發(fā)現(xiàn)去年的大褲衩已經(jīng)不在適合自己現(xiàn)在肥胖的體型，所以志斌打開淘寶，搜索了1741條大褲衩的數(shù)據(jù)，然后進行了可視化分析，最終找到一條可以入手的大褲衩。

2021-05-11 07:49:31

Python 數(shù)據(jù)分析

當(dāng)指標(biāo)下跌，該如何進行分析？

提示：這是一篇超長硬貨，建議先保存，之后反復(fù)看,“當(dāng)XX指標(biāo)下跌時，你會如何進行分析?”XX包括但不限于銷售額、用戶數(shù)、活躍率、ROI等等。

2021-05-10 14:49:21

分析指標(biāo)下跌

數(shù)據(jù)倉庫和Olap傻傻分不清

數(shù)倉一般是多維模型模型，數(shù)據(jù)分層，ETL處理。它的數(shù)據(jù)源來源很多，格式也很多，比如結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

2021-05-09 21:57:08

數(shù)據(jù)倉庫 Olap

構(gòu)建大數(shù)據(jù)架構(gòu)：核心組件優(yōu)秀做法

大數(shù)據(jù)架構(gòu)可隨著企業(yè)大數(shù)據(jù)計劃的發(fā)展而擴展-無論是所使用的數(shù)據(jù)量，企業(yè)用例數(shù)量–取決于企業(yè)的大數(shù)據(jù)。

2021-05-09 15:32:50

大數(shù)據(jù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

總結(jié)了Pandas實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的7種方式

最近在做“對比excel，學(xué)習(xí)pandas系列”，今天給大家介紹一下excel和pandas實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的種方式。

2021-05-07 09:39:54

數(shù)據(jù)清洗方式

氣死！又被數(shù)據(jù)騙了！

做數(shù)據(jù)分析的人做的久了，就會自然而然產(chǎn)生一種想法，認為數(shù)據(jù)展示出來的東西一定是正確的。畢竟如果連我們自己都質(zhì)疑數(shù)據(jù)分析的權(quán)威性和說服力，那我們數(shù)據(jù)分析人的工作不就成了白費功夫了嘛。

2021-05-07 07:31:33

數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)運營大數(shù)據(jù)

破解大數(shù)據(jù)殺熟，有沒有“第三條道路”？

購買同樣的商品，蘋果系統(tǒng)手機用戶要支付比安卓系統(tǒng)用戶更高的價格；在某個出行平臺約車，將系統(tǒng)語言設(shè)置為英文后可享受更大力度的優(yōu)惠；網(wǎng)購記錄多信用好，等來的卻是可能更高的商品售價……“大數(shù)據(jù)殺熟”早已不是什么新鮮事，并且成功引起一波波社會集體焦慮。

2021-04-30 15:30:54

大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析

探索性數(shù)據(jù)分析：決定人工智能與機器學(xué)習(xí)效果的第一步

如今，企業(yè)手中掌握的數(shù)據(jù)總量遠超以往任何時候，但將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實際價值卻仍然困難重重。

2021-04-28 16:00:55

數(shù)據(jù)分析人工智能機器學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)分析真有用！5個推動業(yè)務(wù)增長的實例

很多同學(xué)很憂慮地問我：“陳老師，能不能講點數(shù)據(jù)分析怎么真刀真槍幫企業(yè)掙錢的例子，給我們一些信心”。

2021-04-28 11:26:54

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)

并查集，不就一并和一查？

并查集這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可能出現(xiàn)的頻率不是那么高，但是還會經(jīng)常性的見到，其理解學(xué)習(xí)起來非常容易，通過本文，一定能夠輕輕松松搞定并查集!

2021-04-27 20:02:31

并查集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

買賣股票，我總結(jié)了這 3 點經(jīng)驗

今天我們來聊聊 Leetcode 的華爾街之狼(The Wolf of Wall Street)系列，也稱股票系列，在 Leetcode 上有 6 題之多。本文會通過講解其中的幾道經(jīng)典題目再次探究動態(tài)規(guī)劃的魅力，希望能幫助大家對 DP 有更深入的理解。

2021-04-27 10:02:40

股票數(shù)組代碼

需求攻略之需求的分類與拆解

關(guān)于數(shù)據(jù)需求，在DCMM（數(shù)據(jù)管理成熟度評估模型）中有這樣一個定義：指組織對業(yè)務(wù)運營、經(jīng)營分析和戰(zhàn)略決策過程中產(chǎn)生和使用數(shù)據(jù)的分類、含義、分布和流轉(zhuǎn)的描述。

2021-04-27 07:38:32

分類拆解數(shù)據(jù)

如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展

采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來管理建筑物的能源績效不能被低估。只有通過測量、收集和分析這些數(shù)據(jù)，企業(yè)才能前進到如何最好地減少它。

2021-04-26 15:43:59

數(shù)據(jù)驅(qū)動智能樓宇樓宇自動化

五一去哪里人最少？爬取3000條數(shù)據(jù)，分析出性價比最好的地方

從實際效果上看更能證明，距離五一假期還有整整一個星期，各大旅游出行app上的火車票、機票、熱門景點門票、酒店民宿就已經(jīng)被搶售一空了，今年的旅游出行將是五一假期最火熱的內(nèi)容。

2021-04-26 11:43:18

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析五一

冠狀病毒疫情如何改變企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能

在冠狀病毒疫情爆發(fā)一年之后，很多組織的工作方式和業(yè)務(wù)發(fā)生了許多變化。很多組織加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將更多的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到了云中，并將更多的工作人員從辦公室轉(zhuǎn)移到了家庭。組織看待數(shù)據(jù)、商業(yè)智能和卓越分析中心的方式在過去一年中也發(fā)生了變化。

2021-04-25 15:19:19

數(shù)據(jù)分析商業(yè)智能大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)預(yù)測：今年五一出行人數(shù)將創(chuàng)歷史新高

長達5天的五一黃金周假期即將到來，人們積蓄已久的出行需求也將得到釋放。據(jù)百度地圖大數(shù)據(jù)預(yù)測，2021年五一假期期間，社會出行規(guī)模和出行人數(shù)將創(chuàng)歷史新高。

2021-04-23 23:18:37

大數(shù)據(jù)交通五一

從體檢報告來看數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式的重要性

咱們做應(yīng)用性能優(yōu)化，一個接口的性能從1秒，優(yōu)化到了0.8秒。感覺有限，但如果換成毫秒，雖然只是表述單位的差異，但從1000毫秒優(yōu)化到了 800毫秒，就會有 200 的感覺，比 0.2 感覺要強多了。

2021-04-22 07:29:46

數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式

七張圖，看懂?dāng)?shù)據(jù)分析如何助力運營

講數(shù)據(jù)分析體系的文章很多，經(jīng)常是開篇一句：互聯(lián)網(wǎng)分析體系……，下邊幾百個指標(biāo)blabla洶涌而出。搞得很多同學(xué)很暈菜：這么多指標(biāo)，實際中到底怎么看?今天系統(tǒng)講解一下。

2021-04-21 12:05:45

分析數(shù)據(jù)運營

5個例子比較Python Pandas 和R data.table

Python和R是數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)中的兩種主要語言。它們都提供了豐富的功能選擇并且能夠加速和改進數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程。

2021-04-21 11:08:00

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 Python

常見的21種數(shù)據(jù)挖掘工具譯文

目前，市場上有數(shù)量眾多的數(shù)據(jù)挖掘工具。本文從7個分類，綜合介紹與比較21種常見的工具。

2021-04-20 09:00:00

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘工具

面試官：說說什么是Java內(nèi)存模型？

由于CPU 和主內(nèi)存間存在數(shù)量級的速率差，想到了引入了多級高速緩存的傳統(tǒng)硬件內(nèi)存架構(gòu)來解決，多級高速緩存作為 CPU 和主內(nèi)間的緩沖提升了整體性能。解決了速率差的問題，卻又帶來了緩存一致性問題。

2021-04-19 18:56:58

大數(shù)字符串運算

現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的5個視角

成功進行數(shù)據(jù)分析的秘訣不在于選擇和實施完美的技術(shù)，而在于培養(yǎng)對普及分析可以產(chǎn)生更好決策和出眾成果的廣泛理解。通常情況下，人們可以消除技術(shù)缺陷或需求誤解。但是如果無法改變心態(tài)的話，那么就很少有人會使用剛剛構(gòu)建的分析工具。

2021-04-19 14:18:17

數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)運營大數(shù)據(jù)

用戶畫像被批“沒啥用”！到底咋做才有用？

今天繼續(xù)分享如何寫數(shù)據(jù)分析報告。很多同學(xué)問：“靜態(tài)數(shù)據(jù)的報告該咋寫”。尤其以用戶畫像報告為甚。很多時候業(yè)務(wù)提了需求：看看我們的用戶畫像。結(jié)果寫出來報告被批：我都知道了，你寫這有啥意義。到底咋弄?

2021-04-19 11:27:25

用戶畫像數(shù)據(jù)

圖算法系列之無向圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

從本篇開始我們將會一起來學(xué)習(xí)圖相關(guān)的算法，圖算有很多相當(dāng)實用算法，比如：垃圾回收器的標(biāo)記清除算法、地圖上求路徑的最短距離、拓撲排序等。在開始學(xué)習(xí)這些算法之前我們需要先來了解下圖的基本定義，以及使用哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示一張圖，本篇我們先從無向圖開始學(xué)習(xí)。

2021-04-19 09:08:19

無向圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

皇帝選妃與推薦算法機制

這幾年隨著大數(shù)據(jù)，人工智能，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘等等概念的興起，每一個數(shù)分析師都或多或少接觸過推薦算法相關(guān)的分析，做算法分析的前提是要明白目前“推薦算法” 的基本構(gòu)成，掌握這些常規(guī)的業(yè)務(wù)知識，即使不懂具體的算法實現(xiàn)過程，也能對算法進行有效的分析。

2021-04-16 07:32:34

推薦算法機制

圖表分析2020年和2018年北京積分落戶數(shù)據(jù)

一年一度的積分落戶工作馬上要開始了，剛好對于2020年的分數(shù)情況還做了一些統(tǒng)計，總體的感覺就是：水漲船高。

2021-04-16 06:40:31

積分落戶數(shù)據(jù)

想要成為數(shù)據(jù)分析師，這三款常用的數(shù)據(jù)分析工具你要知道

隨著數(shù)字化在生活中的應(yīng)用越來越多，未來，我們生活工作中的每一個行為，都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是龐大而復(fù)雜的，因此需要專門的數(shù)據(jù)分析工具來進行處理。

2021-04-14 23:07:22

數(shù)據(jù)分析工具容器

全球大數(shù)據(jù)發(fā)展情況如何？最新分析報告發(fā)布

新冠肺炎疫情促使大數(shù)據(jù)發(fā)展走上了快車道。經(jīng)過這輪急速發(fā)展后，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)怎樣的成長狀態(tài)？未來之路在哪里？《全球大數(shù)據(jù)發(fā)展分析報告（2020）》嘗試回答這些問題。

2021-04-12 15:51:32

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)

常見數(shù)據(jù)分析誤區(qū)有哪些？你犯了嗎？

常見數(shù)據(jù)分析誤區(qū)有哪些？你犯了嗎？對于數(shù)據(jù)而言大部分人會認為數(shù)據(jù)是客觀存真實可信的，事實如此嗎？影響數(shù)據(jù)分析水平的因素，一方面得益于經(jīng)驗積累，另一方面規(guī)避了錯誤方法和思維。

2021-04-09 13:14:52

數(shù)據(jù)分析技術(shù)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)安全分析之網(wǎng)絡(luò)安全10大安全漏洞盤點

以下為大數(shù)據(jù)安全分析之網(wǎng)絡(luò)安全10大安全漏洞盤點的相關(guān)知識整理，以供大家參考。

2021-04-09 10:23:13

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全漏洞

數(shù)據(jù)分析常見效應(yīng)&定律

今天師兄整理了一下咱們數(shù)分領(lǐng)域常見的效應(yīng)和規(guī)律，希望可以幫大家。

2021-04-09 07:32:53

數(shù)據(jù)分析效應(yīng)&定律大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)安全分析之大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)的高效計算能力，結(jié)合關(guān)聯(lián)分析、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)算法等手段，對各種已知與未知威脅進行快速發(fā)現(xiàn)與預(yù)警，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)防御從被動到主動的轉(zhuǎn)變。

2021-04-08 10:45:37

大數(shù)據(jù)技術(shù)安全

數(shù)據(jù)分析常見的五個誤區(qū)，新手避坑必須要看

數(shù)據(jù)是客觀的，但解讀數(shù)據(jù)的人是主觀的。同一份數(shù)據(jù)，受經(jīng)驗、思維、心態(tài)的影響，由不同的數(shù)據(jù)分析師得出的結(jié)果很可能截然不同。

2021-04-07 14:43:41

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)工具

2021年數(shù)據(jù)分析技術(shù)趨勢有哪些？

2021年數(shù)據(jù)分析技術(shù)趨勢有哪些？疫情給企業(yè)組織帶來顛覆的速度，迫使數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須采用恰當(dāng)?shù)墓ぞ吆土鞒虘?yīng)對這些關(guān)鍵技術(shù)趨勢，對那些可能會給他們競爭優(yōu)勢帶來最大潛在影響的技術(shù)趨勢設(shè)置更高優(yōu)先級。

2021-04-06 15:18:00

數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能

邁向現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺的兩個步驟

在構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品時，一個重要的方面是讓您的數(shù)據(jù)可用并準(zhǔn)備使用。您需要一個平臺將數(shù)據(jù)帶到一起，并在整個公司中服務(wù)。但是你如何發(fā)展這樣一個數(shù)據(jù)平臺?

2021-04-06 11:44:44

數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)人，數(shù)據(jù)魂，數(shù)據(jù)就是人上人？

從事數(shù)據(jù)工作的人，會接觸到很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，也正因如此，各個部門、各個崗位通常想當(dāng)然的認為數(shù)據(jù)分析師等人是最深入了解業(yè)務(wù)的人。

2021-04-02 08:02:46

數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)科學(xué)家變身故事大王的秘訣是……？

講故事有助于人們更好地感知發(fā)生在自己周圍以及之前發(fā)生的事。講故事者不僅以此來吸引面前觀眾的注意，也吸引了后來者的注意。講故事是一門藝術(shù)。隨著時間的流逝，用于講故事的技巧、方法和工具有所改變，但主要思想和目標(biāo)卻沒變，即如何有效地吸引觀眾，讓他們明白你講的故事。

2021-03-29 13:38:41

數(shù)據(jù)科學(xué)機器學(xué)習(xí)技術(shù)

為什么新興的數(shù)據(jù)趨勢需要一種全新的數(shù)據(jù)處理理念？譯文

過去這幾年，數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和使用方式出現(xiàn)了一個微妙但明顯的趨勢。據(jù)IDC聲稱：“全球數(shù)據(jù)總量將從2018年的33 ZB猛增到2025年的175ZB，年復(fù)合增長率高達61%?！边@在改變數(shù)據(jù)處理和分析方面的基本規(guī)則。

2021-03-29 08:00:00

數(shù)據(jù)分析工具架構(gòu)

只有22%的人做對了這道數(shù)據(jù)分析題，你來試試嗎？

認知偏見在日?；顒又薪?jīng)常發(fā)生，本文提到的一道看似簡單的思考題（在第03段），只有22%的人能做對。認知偏見可能導(dǎo)致錯誤的決策，數(shù)據(jù)分析和人工智能會幫你避免此類錯誤。本文將探索一些模式，利用數(shù)據(jù)洞察，幫助你做出更好的決策。

2021-03-28 23:32:28

數(shù)據(jù)分析人工智能技術(shù)

為什么要學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？

計算機專業(yè)的學(xué)生都開設(shè)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程，它是計算機學(xué)科知識結(jié)構(gòu)的核心和技術(shù)體系的基石。

2021-03-26 10:04:38

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)技術(shù)

數(shù)據(jù)分析師技能加點攻略

我做分析的過程中經(jīng)常用到的一些理論，工具和技能。如果把數(shù)據(jù)分析當(dāng)作功夫，那么技能是外功，理論是內(nèi)功，工具是裝備。

2021-03-26 07:37:34

數(shù)據(jù)分析工具技能

聊聊關(guān)于常用數(shù)據(jù)類型一二三

數(shù)據(jù)分析師的工作中最離不開的就是數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)中所有的情況都離不開數(shù)據(jù)這個載體，今天就來看下數(shù)據(jù)的都有哪些類型以及它們有什么特點。

2021-03-24 09:37:41

數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)的分類

2021年值得關(guān)注的3個數(shù)據(jù)分析和人工智能趨勢

隨著組織繼續(xù)應(yīng)對冠狀病毒疫情，以證明數(shù)據(jù)分析和人工智能的投資回報率，實現(xiàn)智能自動化以及利用數(shù)據(jù)的多樣性、公平性、包容性至關(guān)重要。

2021-03-23 14:32:24

數(shù)據(jù)分析人工智能 AI

想成為數(shù)據(jù)工程師，你需要做哪些準(zhǔn)備？

與其他技術(shù)角色不同，數(shù)據(jù)工程沒有那么容易，許多人在上大學(xué)課程時可能從來沒有聽說過數(shù)據(jù)工程師。然而，像Facebook、Amazon、PayPal和Walmart這樣的公司卻都有數(shù)據(jù)工程的職位空缺，也有很多初創(chuàng)公司在尋找數(shù)據(jù)工程師。

2021-03-23 10:04:55

數(shù)據(jù)工程師工具數(shù)據(jù)分析

企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的成熟度評估

人類從石器時代走到信息時代，社會和科技發(fā)展的背后，數(shù)據(jù)的“維”并沒有顯著增加，“人、物、場景”等足以描述一切，不斷變化的是數(shù)據(jù)的“度”，即如何度量實體對象以及對象之間發(fā)生的關(guān)系。這也是我們會從“IT時代”走向“DT時代”的原因。

2021-03-22 16:29:02

IT 數(shù)據(jù)分析工具

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