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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

用戶分析，找到一份完整的攻略

在數(shù)據(jù)上，觀察培養(yǎng)與篩選的區(qū)別，主要看用戶的需求是否會隨著與我司關(guān)系深入而增加，以及能否被我司營銷行為影響。如果經(jīng)過長期相處與反復(fù)投放，都很難提升用戶表現(xiàn)，則說明至少在當(dāng)下我司力所能及的范圍內(nèi)，用戶是無法被培養(yǎng)的。如果有某些措施能明顯提升用戶表現(xiàn)，則說明這個手段是好的培養(yǎng)手段。

2024-11-07 08:50:56

用戶分析分類維度標簽

高性能PHP框架Webman服務(wù)端實現(xiàn)流式輸出有哪些解決方案？

Stream流式輸出是一種數(shù)據(jù)處理方式，它將數(shù)據(jù)以流的形式進行傳輸和處理。在這種處理方式中，數(shù)據(jù)不再是集中存儲在某個地方，而是以分散的方式存儲在各個節(jié)點上，并不斷流動。數(shù)據(jù)流的處理是在流動的過程中完成的，因此能夠?qū)崟r地處理數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)處理效率。

2024-11-01 11:46:59

webman 服務(wù)端流式

騰訊基于 LLM 的智能數(shù)據(jù)分析平臺 OlaChat 的落地實踐

隨著大語言模型（Large Language Models, LLMs）的快速發(fā)展，智能分析在商業(yè)智能（Business Intelligence, BI）領(lǐng)域的影響日益顯著。本節(jié)將探討從傳統(tǒng) BI 到智能 BI 的過渡過程，分析這一轉(zhuǎn)型所帶來的新機遇與挑戰(zhàn)。

2024-11-01 08:16:54

大語言模型 LLM 數(shù)據(jù)分析

這才是大廠的經(jīng)營分析報告，而不是“念PPT會”

Rustls是可用于生產(chǎn)的TLS在Rust中的實現(xiàn)，比它的C對應(yīng)物更快更安全。它的強大之處在于它不局限于Rust，它也可以在任何帶有rustls-ffi的語言中使用，所以可以期待其他語言(如C、C++、Python和Ruby)的項目都能采用它。

2024-10-31 11:28:59

Rust 項目語言

數(shù)據(jù)分析十大模型：決策模型

注意！即使沒有模型，手工也能做處理。一般做投放的同學(xué)，會用每個渠道投放費用/獲客數(shù)量，計算每單位獲客成本（CAC），然后看哪個渠道的獲客成本低，就先把這個渠道全部投滿，然后看看手頭還剩多少錢，繼續(xù)投成本第二低的。

2024-10-30 12:21:18

數(shù)據(jù)分析決策模型驅(qū)動

做數(shù)據(jù)十年，第一次見這么棒的數(shù)據(jù)分析方法

想真正理解&掌握數(shù)據(jù)分析方法，當(dāng)然不能這樣“拿著錘子找釘”。工作中的數(shù)據(jù)分析，要緊密結(jié)合業(yè)務(wù)，服務(wù)業(yè)務(wù)需求。因此理解業(yè)務(wù)需求，圍繞問題找答案，才能理解各種數(shù)據(jù)分析方法有什么用，該怎么用。

2024-10-30 12:17:51

數(shù)據(jù)分析方法全流程

夜鶯Nightingale：打造高可用監(jiān)控平臺

在本文中，我們詳細介紹了如何部署和配置夜鶯Nightingale監(jiān)控平臺，以實現(xiàn)高可用性監(jiān)控架構(gòu)。通過精心設(shè)計的Redis集群、MySQL主從復(fù)制、Prometheus數(shù)據(jù)源集成，以及Keepalived的高可用配置。

2024-10-30 08:04:20

監(jiān)控平臺夜鶯 Redis集群

麥肯錫都在用的MVP分析法，到底是什么？

MVP（Minimum Viable Product）原本是應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計的方法。指在正式推出產(chǎn)品前，先推出一個版包含核心功能的簡單版本，測試用戶需求與反饋，從而快速判斷產(chǎn)品是否符合市場需求，做出調(diào)整。

2024-10-28 13:07:35

MVP 分析法產(chǎn)品

如何使用 Pandas 進行數(shù)據(jù)清洗？如何保證數(shù)據(jù)清洗的效果？

考慮使用自動化工具和框架來簡化數(shù)據(jù)清洗過程。例如，使用 Apache Airflow 或 Prefect 來自動化數(shù)據(jù)管道，確保數(shù)據(jù)清洗步驟的一致性和可重復(fù)性。

2024-10-28 12:57:36

Pandas 數(shù)據(jù)清洗

提升效率的十種 Pandas 數(shù)據(jù)操作方法

無論是數(shù)據(jù)清洗還是探索性數(shù)據(jù)分析，Pandas都能幫你輕松搞定。接下來，我會分享十個技巧，讓你在處理數(shù)據(jù)時更加高效。

2024-10-23 09:00:00

數(shù)據(jù)分析 Pandas

為什么你做數(shù)據(jù)分析沒思路？

數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、運籌學(xué)是有很多方法的，而看書本身能讓人感到充實。于是，就有一些看書入迷的同學(xué)，開始拿著錘子找釘。比如今天看到統(tǒng)計學(xué)正態(tài)分布，好爽，于是看誰都像個正態(tài)。明天看到回歸分析一章，看誰都想回歸一下……

2024-10-22 11:34:34

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計學(xué)

Doris企業(yè)級實戰(zhàn)，構(gòu)建TikTok實時數(shù)據(jù)倉庫

在遷移到Apache Doris前，TikTok通過Flink傳輸實時數(shù)據(jù)，并使用Kafka在不同數(shù)據(jù)層間實現(xiàn)數(shù)據(jù)流動。由于Kafka本身沒有邏輯表，因此在其上開發(fā)不如在Hive上那么容易。

2024-10-18 08:17:09

Doris 數(shù)據(jù)倉庫

別再羅列指標了，有用的經(jīng)營分析這么做

很多公司經(jīng)營分析是財務(wù)部門做的，結(jié)果財務(wù)部門真的就只盯著自己的三張表，每天算利潤、算現(xiàn)金。你問他：“銷售部門在干啥？”“營銷有啥動作？”“市場環(huán)境有啥變化？”一問三不知。只知道結(jié)果，不知道過程，這是“要搞高”問題根源。

2024-10-15 11:54:38

經(jīng)營分析指標策略

數(shù)據(jù)準備指南：十種基礎(chǔ)特征工程方法的實戰(zhàn)教程

在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息是一個關(guān)鍵步驟。這個過程不僅有助于輔助決策，還能預(yù)測未來趨勢。為了實現(xiàn)這一目標，特征工程技術(shù)顯得尤為重要。

2024-10-14 15:00:59

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

“人貨場”模型怎么用？為什么互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也在討論它？

由于既不確定顧客購買意向，又不確定需求，因此這個階段的匹配成功率必然是大大降低的。并且夾雜的影響因素太多，根本無法分析清楚：到底是哪個環(huán)節(jié)出的問題導(dǎo)致不成交。

2024-10-14 12:51:02

人貨場模型互聯(lián)網(wǎng)

業(yè)務(wù)型 VS 技術(shù)型數(shù)據(jù)分析師，哪個更有前途？

對于在校生而言，強烈建議不要考慮啥業(yè)務(wù)型分析，就認認真真找一個寫SQL的崗位實習(xí)仨月。也不用管它啥公司，只要能寫SQL就行。

2024-10-12 14:39:54

業(yè)務(wù)型技術(shù)型數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)分析能讓大學(xué)體育招募重回正軌嗎？

如今美國大學(xué)體育招募就像狂野的西部，數(shù)百萬業(yè)余運動員與2800個大學(xué)體育項目相匹配的過程已經(jīng)變成了一場混戰(zhàn)。但對于德克薩斯州奧斯汀市的一位科技企業(yè)家來說，這種混亂預(yù)示著一個機會，他渴望利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為大學(xué)招募人員創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境。

2024-10-12 14:12:50

數(shù)據(jù)分析體育招募人工智能

喜馬拉雅基于大模型 ChatBl 實踐探索

本文將分享喜馬拉雅基于大模型 ChatBI 的實踐探索，文中將重點介紹關(guān)于準確性和大模型幻覺等問題的解決方案。

2024-10-12 08:11:05

大模型 ChatBI 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析十大模型：CVP模型

為了保證APP正常運行，需要最起碼的運維投入是多少？這個保底水平，也得通過數(shù)據(jù)量化，否則只看眼前運行沒有問題，就隨便裁員，導(dǎo)致APP出了大BUG，從“降本增效”變成“降本增笑，都是預(yù)料之中的。

2024-10-10 11:59:11

CVP 模型數(shù)據(jù)

運營數(shù)據(jù)分析體系，最全搭建攻略來了！

運營工作形式靈活，因此經(jīng)常需要根據(jù)實際工作流程，來設(shè)定數(shù)據(jù)指標。一來方便監(jiān)控執(zhí)行進度，二來在復(fù)盤的時候，好觀察哪個環(huán)節(jié)出了問題，便于追查原因，尋找機會。

2024-10-09 11:57:34

運營數(shù)據(jù)分析體系

標簽 VS 數(shù)據(jù)指標體系，這篇講得太清楚了！

當(dāng)然，流程式也不止漏斗這一種，比如在生產(chǎn)、服務(wù)、售后等環(huán)節(jié)，也是一個完整的流程，但不是逐步遞減的。比如生產(chǎn)任務(wù)，是肯定要完成的，但隨著生產(chǎn)工序增加，每一步會增加新的原料、生產(chǎn)費用、人工成本，此時整個流程所消耗的成本、時間是逐級遞增的。

2024-10-08 09:01:45

標簽數(shù)據(jù)指標數(shù)據(jù)分析

用戶生命周期分析，這個坑90%的人踩過！

對線下實體店而言，用戶到店即付費，先消費后體驗服務(wù)。但在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品里，付費與活躍脫節(jié)的現(xiàn)象很常見。或者有的產(chǎn)品干脆允許用戶只活躍，不付費，通過額外的權(quán)益和道具收費。比如游戲、在線音樂、視頻、社區(qū)等等皆是如此。

2024-10-08 08:14:08

用戶生命周期分析服務(wù)

數(shù)據(jù)分析，如何實現(xiàn)降本增效？

比如很多公司做促銷活動，總喜歡搞“全場大促”，心理感覺可以多覆蓋用戶，可實際上參與的都是同一批人。結(jié)果經(jīng)常是有活動的產(chǎn)品銷量大漲，沒活動的一蹶不振，總業(yè)績也不見漲。

2024-09-30 08:47:07

數(shù)據(jù)分析降本增效覆蓋用戶

因果推斷的四個模型，的確管用！

既然復(fù)雜的方法不好用，有沒有簡單的辦法？有！比如基于最樸素的感覺：既然A會引發(fā)B，那么A產(chǎn)生了B就該產(chǎn)生，A結(jié)束了，B會慢慢結(jié)束（或者B死掉）。人們就此總結(jié)出了因果推斷四大原則。

2024-09-29 09:22:00

因果推斷模型統(tǒng)計學(xué)

數(shù)據(jù)分析工作，能做一輩子嗎？

所謂的“AI/人工智能/智能BI/ChatGPT會取代數(shù)據(jù)分析師”，正是來自對數(shù)據(jù)分析工作的不了解。在不懂行的人眼里，數(shù)據(jù)分析師和算命大師沒啥區(qū)別，不需要數(shù)據(jù)采集、不需要數(shù)據(jù)清洗、不需要數(shù)據(jù)治理、不需要分析建模、不需要積累經(jīng)驗、不需要你測試驗證。

2024-09-29 00:00:05

AI 人工智能 ChatGPT

數(shù)據(jù)分析落地全流程，你學(xué)會了嗎？

面對細節(jié)數(shù)據(jù)缺失，可以用管理手段配合數(shù)據(jù)建設(shè)。比如要求客服在首次接單且售后無異常的情況下，接單30分鐘內(nèi)完成分配，有異常就人工反饋標注。

2024-09-27 10:27:50

數(shù)據(jù)分析模型管理

用戶活躍、留存、流失，超全圖解！

難做的根源，是：如果用戶登陸的話，我們很清楚他登錄以后干了什么，但是用戶未登錄的話，我們不清楚他為什么不登錄。未登陸的理由，只能去猜。這就是這三大問題難纏的核心之處。如果領(lǐng)導(dǎo)問我們：“今天登錄用戶訪問了哪些頁面？”估計各個對答如流。

2024-09-26 12:28:49

用戶活躍留存流失

如何實現(xiàn)無頭數(shù)據(jù)架構(gòu) 譯文精選

無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)可以在整個組織中解鎖前所未有的數(shù)據(jù)訪問，但它從左移開始。

2024-09-20 21:09:42

無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺多跳架構(gòu)

這才是經(jīng)營分析賦能，但90%的人都搞錯了！

固定投入更像基礎(chǔ)建設(shè)，很難直接衡量每一塊投入提升多少訂單。因此只能做分類管理，對每一類渠道的基建投入，控制總量。而可變投入是直接和訂單相關(guān)的，因此必須具體考核收益。如果投下去資源沒有見到額外增長，就得復(fù)盤投入價值。

2024-09-12 11:51:44

經(jīng)營分析業(yè)績增長數(shù)據(jù)量

我們一起聊聊數(shù)據(jù)分析模型：人貨場模型

“我看到收入下降/新增用戶減少/成本上升，該怎么進一步分析呢？”很多人有類似困惑，經(jīng)常寫了一堆同比環(huán)比，除了“同比降了，要搞高”就不知道寫啥。該怎么辦呢？

2024-09-05 10:36:58

數(shù)據(jù)分析人貨場模型

一文讀懂Hive底層數(shù)據(jù)存儲格式

Parquet 表支持 Uncompress、Snappy、Gzip、Lzo 壓縮，默認不壓縮(Uncompressed)。其中 Lzo 壓縮是支持切分的，所以在表的單個文件較大的場景會選擇 Lzo 格式。

2024-09-03 08:40:31

Hive 底層數(shù)據(jù)

大廠都要求的“數(shù)據(jù)分析閉環(huán)”，該如何實現(xiàn)？你學(xué)會了嗎？

當(dāng)然，現(xiàn)實工作中，總會遇到公司領(lǐng)導(dǎo)不重視，業(yè)務(wù)不積極，數(shù)據(jù)太少等等問題。該怎么補救呢？你不能太指望遇到100%完美型的公司才干活，因此建議大家抱著：行有不得，反求諸己的精神，先把我們自己能干的工作干好。

2024-09-02 12:23:27

數(shù)據(jù)分析閉環(huán)

技術(shù) or 業(yè)務(wù)？數(shù)據(jù)分析發(fā)展路徑大盤點

無論你是站在門外心懷憧憬；還是剛剛?cè)胄校P躇滿志；又或者被每天跑數(shù)累得七葷八素，都可以認真復(fù)盤下咱數(shù)據(jù)人的優(yōu)勢與機會。

2024-08-30 11:53:31

技術(shù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

搭建經(jīng)營分析模型，這可能是最好的策略

如果分析不深入，分析師就只能籠統(tǒng)地喊：“差旅費高了/銷售費用高了，要控制”，這完全無法落地。更有甚者，業(yè)務(wù)部門擺爛，說：“業(yè)績做不好，都怪你們瞎胡控制費用”。搞得分析師灰頭土臉。

2024-08-28 11:56:33

經(jīng)營分析模型策略

基于改進字典的大數(shù)據(jù)多維分析加速實踐

工程化支持[維度組合]方式加速rbm結(jié)構(gòu), 將能定位唯一粒度實體維度組合以最小組合方式建立, 可有效減少rbm結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)量。節(jié)省存儲的同時, 也提升查詢性能。

2024-08-26 14:54:54

大數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)

Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的十大高級技巧

本文是我們精心挑選了十大高級技巧，適用于數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師以及任何希望深入探索Python數(shù)據(jù)分析的人。

2024-08-21 15:31:53

Python 數(shù)據(jù)分析

一文快速解鎖：標簽體系全流程

標簽工作至關(guān)重要，它是量化定性因素，提供價值判斷的重要工具，是一項非?；A(chǔ)的建設(shè)。但做標簽項目，一定要和經(jīng)營分析（對管理層）活動支持（對運營）系統(tǒng)工具（對一線）結(jié)合起來，不能自己默默無聞奉獻。

2024-08-19 13:46:00

標簽體系工具

GenAI時代的實時數(shù)據(jù)分析：Apache Pinot與向量索引技術(shù)探秘

本文將分享如何使用 Apache Pinot 將實時數(shù)據(jù)分析和檢索增強生成 RAG 結(jié)合起來。隨著實時機器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的發(fā)展，實時數(shù)據(jù)的價值越來越多地被挖掘出來。

2024-08-19 10:06:44

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析推薦算法

通過一個手抓餅攤，看懂?dāng)?shù)據(jù)分析全流程

有詩云：“一杯茶、一支煙、一段SQL寫一天”，就是在吐槽，數(shù)據(jù)計算太過復(fù)雜，導(dǎo)致得寫幾百行SQL才能拿出來。

2024-08-19 09:07:00

手抓餅攤數(shù)據(jù)分析 SQL

業(yè)務(wù)分析模型，我整理了四個好用的模板

邏輯樹模型有兩個難點，第一個是：提出合理的假設(shè)。比如一提到收入下降，很多人會習(xí)慣性地扯“大環(huán)境不好”；提到成本升高，很多人習(xí)慣性扯“通貨膨脹”。這些看似有理但過于宏大的假設(shè)，會誤導(dǎo)分析方向，掩蓋真實問題。

2024-08-13 12:03:09

業(yè)務(wù)分析模型

用戶分析五大法則，互聯(lián)網(wǎng)大廠都在用！

正所謂：長袖善舞，多錢善賈。做數(shù)據(jù)分析，如果數(shù)據(jù)本身就很少，那也很難分析出有深度的結(jié)論。反映在用戶分析上，如果用戶是輕度用戶，注冊時候就留個手機號，登錄一兩次就沒來了，那鐵定沒有啥數(shù)據(jù)可以分析。

2024-08-12 11:42:21

用戶分析互聯(lián)網(wǎng)分層

數(shù)據(jù)分析十大模型：杜邦分析模型

如果你掌握了杜邦分析模型的構(gòu)建思路，以上問題都能迎刃而解。然而，很多網(wǎng)紅文章在介紹杜邦分析模型的時候，只是羅列了一大堆指標，同學(xué)們看得頭昏腦漲，也搞不懂其中的邏輯。

2024-08-06 11:32:07

數(shù)據(jù)分析模型杜邦分析模型

我們一起聊聊如何做一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析項目？

縱觀整個過程，我們能看到，做好項目的過程，就是把數(shù)據(jù)方法應(yīng)用于企業(yè)實踐的過程。數(shù)據(jù)本身有統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、編程、數(shù)據(jù)庫等專業(yè)知識，但其中相當(dāng)部分（比如數(shù)倉、ETL）是為保障數(shù)據(jù)本身的正常運行；相當(dāng)部分（比如語義判斷、圖像識別）是用于工業(yè)應(yīng)用，不用考慮業(yè)務(wù)理解和配合；相當(dāng)部分（比如統(tǒng)計學(xué)）適用于科學(xué)實驗、農(nóng)林牧魚研究。

2024-08-05 10:55:52

數(shù)據(jù)分析項目統(tǒng)計學(xué)

這才是有效的用戶細分，而不是只分高中低

雖然數(shù)據(jù)、統(tǒng)計學(xué)給我們提供了很多工具（分類工具、降維工具）可真正用到實處還是得考慮具體業(yè)務(wù)場景。我們從來都不缺少會背課本的學(xué)生，我們?nèi)鄙俚氖菚紤]實際場景的分析人員。

2024-07-31 11:52:55

用戶工具電商行業(yè)

為什么你做的數(shù)據(jù)異動分析，總被人Diss

從本質(zhì)上看：只有死人的心電圖才是一根直線，但凡是個正常的人一定會有波動。把握業(yè)務(wù)規(guī)律，判斷合理波動范圍，了解業(yè)務(wù)應(yīng)對異常的手段，才能推動合理決策。想達到這個效果，需要分幾步完成。

2024-07-30 14:05:00

數(shù)據(jù)異動分析業(yè)務(wù)

為什么 Top node、Free、Grafana 的數(shù)據(jù)對不上，你知道嗎？

對于 Pod 來說，通過 top 和 Grafana 看到的內(nèi)存使用量可能是相同的，因為，大部分 Grafana 面板繪制 Pod 內(nèi)存使用量用的是 container_memory_working_set_bytes，這與 top 的計算方式是一致的。

2024-07-26 21:53:59

數(shù)據(jù)Pod Grafana

商業(yè)分析師如何利用 SQL 進行數(shù)據(jù)分析

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷環(huán)境中，利用 SQL 可以顯著提高商業(yè)分析師的工作效率與效果，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求定制數(shù)據(jù)分析，實時優(yōu)化營銷活動，以易于理解的方式向相關(guān)人員展示數(shù)據(jù)報告。

2024-07-26 21:36:43

SQL 數(shù)據(jù)分析分析師

大廠必考：數(shù)據(jù)分析如何實現(xiàn)閉環(huán)

業(yè)務(wù)沒有需求，數(shù)據(jù)分析師通過看數(shù)據(jù)，主動發(fā)現(xiàn)了一個異常點，又找到了解決問題的辦法，然后告訴業(yè)務(wù)方，業(yè)務(wù)方聽了大喜，立即執(zhí)行，發(fā)現(xiàn)效果非常好。

2024-07-26 08:30:03

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

StarRocks 是什么？一文了解

在數(shù)據(jù)分析這個復(fù)雜多變的領(lǐng)域，不太可能存在一個放之四海而皆準的解決方案。StarRocks 在某些方面的確表現(xiàn)出色，例如尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的查詢速度。

2024-07-26 00:00:10

StarRocks 數(shù)據(jù)分析技術(shù)

聚焦電商場景，詳解抖音集團埋點及歸因分析方案

本文將聚焦電商場景，介紹抖音集團埋點歷程、電商場景解決方案、歸因?qū)嵺`及其收益等模塊，旨在為數(shù)據(jù)技術(shù)人員在埋點后數(shù)據(jù)加工過程中所遇到的問題提供有益思路。

2024-07-18 08:33:19

數(shù)據(jù)分析 SDK 埋點

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