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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(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)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

五分鐘讀懂，如何搭建經(jīng)營分析模型

如果分析不深入，分析師就只能籠統(tǒng)地喊：“差旅費(fèi)高了/銷售費(fèi)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(fèi)用”。搞得分析師灰頭土臉。

2023-07-31 11:37:05

經(jīng)營分析模型

海量數(shù)據(jù)，三行Python代碼直接獲??！

說起數(shù)據(jù)分析，我們想到的往往是各種算法、思路，圖表等等，但是正所謂巧婦難為無米之炊，沒有數(shù)據(jù)，何談分析。

2023-07-31 08:02:28

數(shù)據(jù)分析算法，圖表

小米集團(tuán)基于Apache Doris的OLAP實(shí)踐

本文將分享小米集團(tuán)基于Apache Doris的OLAP實(shí)踐。文章將從小米集團(tuán)OLAP系統(tǒng)的選型歷史以及當(dāng)前的應(yīng)用現(xiàn)狀入手，分享小米數(shù)據(jù)生態(tài)中的Doris以及Doris在小米用戶行為分析場(chǎng)景的實(shí)踐。

2023-07-31 07:49:03

OLAP系統(tǒng)Doris

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目是什么？該怎么做？

即使是數(shù)字本身，也很難體現(xiàn)價(jià)值。比如原因分析，即使不看數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)自己也能猜到幾條原因。如果僅僅局限在業(yè)務(wù)提一個(gè)假設(shè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證一個(gè)，那就跟叼飛盤的汪子沒啥區(qū)別。雖然自己跑得辛苦，人家還認(rèn)為你就是個(gè)打雜的。

2023-07-29 22:27:44

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

詳細(xì)全面：數(shù)據(jù)分析師成長攻略

評(píng)估1次活動(dòng)效果是相對(duì)簡單的，作為數(shù)據(jù)分析師，只要能理清活動(dòng)目標(biāo)，活動(dòng)達(dá)成目標(biāo)的業(yè)務(wù)邏輯，就能快速輸出評(píng)估結(jié)果。這是數(shù)據(jù)分析師們應(yīng)優(yōu)先培養(yǎng)的能力。

2023-07-28 14:48:00

數(shù)據(jù)分析效果

用戶路徑數(shù)據(jù)分析與挖掘

本文將介紹用戶路徑相關(guān)的分析與挖掘。首先會(huì)介紹業(yè)務(wù)實(shí)踐過程中遇到的問題和所做的嘗試，接著將介紹根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)踐沉淀出來的開源框架SessionAnalytics。

2023-07-28 08:11:28

數(shù)據(jù)分析開源框架

大淘寶模型治理

本文將分享大淘寶數(shù)據(jù)模型的治理實(shí)踐，主要包括四個(gè)部分（大淘寶已改名淘天集團(tuán)）：背景及問題，解決方案，模型治理，未來規(guī)劃。

2023-07-28 08:08:09

大淘寶數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)治理

用戶畫像，這么做才能促進(jìn)業(yè)務(wù)

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。?

2023-07-27 13:44:19

業(yè)務(wù)用戶畫像

如何在數(shù)據(jù)分析中擁抱人工智能

人工智能等技術(shù)是革命性的，特別是對(duì)于數(shù)據(jù)分析等行業(yè)而言。生成式人工智能需要數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用;它訓(xùn)練系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)系和結(jié)構(gòu)。這最終將作為模型生成新的、有意義的結(jié)論的基礎(chǔ)。因此，生成式人工智能需要數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用。

2023-07-26 15:52:05

數(shù)據(jù)分析人工智能

數(shù)據(jù)分析這么干，運(yùn)營吵架少一半

今天我們就先看其中最大的一個(gè)問題。運(yùn)營的工種有很多（如下圖），其中活動(dòng)運(yùn)營是策略性最強(qiáng)，和數(shù)據(jù)分析關(guān)系最緊密，也是懟的最多的崗位，今天就用它舉例子。

2023-07-26 12:58:32

數(shù)據(jù)分析運(yùn)營策略

建設(shè)銀行隱私計(jì)算實(shí)踐

本文將分享建設(shè)銀行在隱私計(jì)算領(lǐng)域的一些應(yīng)用實(shí)踐。建行上海大數(shù)據(jù)智慧中心是2015年成立的一支專門服務(wù)于建行內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)，職責(zé)是為全行的各業(yè)務(wù)條線、各個(gè)分行、各個(gè)子公司專門來提供數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)和數(shù)據(jù)算法的支持。

2023-07-26 07:21:27

隱私計(jì)算數(shù)據(jù)分析

淘寶直播APP用戶增長實(shí)踐

本文將分享淘寶直播APP（點(diǎn)淘）的用戶增長實(shí)踐。近兩年來，阿里在內(nèi)容方向投入了大量精力，而點(diǎn)淘則是內(nèi)容方向的一個(gè)重要組成部分。點(diǎn)淘依托直播和短視頻生態(tài)，通過短直聯(lián)動(dòng)的方式來打造短視頻種草和直播拔草的一個(gè)商業(yè)形態(tài)。

2023-07-20 08:39:09

DPA+RTA 數(shù)據(jù)體系

實(shí)時(shí)物化視圖：加速大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)查詢的利器

本文將分享如何在產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)物化視圖，重點(diǎn)聚焦于加速大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)查詢。實(shí)時(shí)物化視圖就是一種適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)計(jì)算加速過程，其核心思想是將歷史物化數(shù)據(jù)與計(jì)算結(jié)果保留下來，并在新數(shù)據(jù)到來時(shí)進(jìn)行增量更新。在高效地管理和維護(hù)物化操作的同時(shí)，減少計(jì)算的開銷。

2023-07-20 08:28:01

實(shí)時(shí)物化視圖時(shí)間序列

時(shí)間序列的季節(jié)性：3種模式及8種建模方法

分析和處理季節(jié)性是時(shí)間序列分析中的一個(gè)關(guān)鍵工作，在本文中我們將描述三種類型的季節(jié)性以及常見的8種建模方法。

2023-07-19 15:28:10

時(shí)間序列分析季節(jié)性

B站埋點(diǎn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐

用戶行為數(shù)據(jù)管理和對(duì)應(yīng)的行為數(shù)據(jù)分析的關(guān)系十分緊密，如何在產(chǎn)品層面上應(yīng)用好，前置條件是埋點(diǎn)數(shù)據(jù)需要做到標(biāo)準(zhǔn)化管理、標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用，這是很多行業(yè)內(nèi)公司及團(tuán)隊(duì)都會(huì)碰到的課題。本文將和大家一起分享B站在埋點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

2023-07-19 08:58:00

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析

做有價(jià)值的經(jīng)營分析，而不是記流水賬

報(bào)表復(fù)雜和報(bào)表能講出問題是兩碼事?？椿厣线叺睦?，如果解析銷售情況，光看收入結(jié)果，肯定無法了解問題是怎么來的，得深入到過程才行。并且，新客戶/老客戶，大客戶/中小散客，可能有不同的銷售方式，要看的數(shù)據(jù)也不同。

2023-07-17 11:32:46

經(jīng)營分析數(shù)據(jù)銷售

我搭建了一個(gè)好用的數(shù)據(jù)運(yùn)營體系

為什么會(huì)這樣？因?yàn)閺谋举|(zhì)上看，運(yùn)營是個(gè)輔助性工作。理論上，如果產(chǎn)品力足夠強(qiáng)大，商品天下無敵，那根本沒運(yùn)營啥事。——用戶自己就搶著買到斷貨，玩得樂不思蜀了，運(yùn)營啥運(yùn)營。

2023-07-14 12:02:29

數(shù)據(jù)運(yùn)營體系

一個(gè)案例，看懂?dāng)?shù)據(jù)分析全流程

怎么確認(rèn)賣手抓餅和上班哪個(gè)掙得多呢？你可能直觀地想到：打工一個(gè)月多少錢是清楚的，賣手抓餅一個(gè)月賺多少錢不清楚。于是，你寫下了如下圖對(duì)比表，然后開始收集數(shù)據(jù)。這個(gè)動(dòng)作，用專業(yè)話說叫：確定分析目標(biāo)。

2023-07-13 12:21:18

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)湖在快手的生產(chǎn)實(shí)踐原創(chuàng) 精選

今天的分享分為四個(gè)部分：首先介紹傳統(tǒng)離線鏈路，它存在哪些痛點(diǎn)；第二部分引入數(shù)據(jù)湖的特性；第三部分是通過快手?jǐn)?shù)據(jù)湖幾個(gè)典型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來說明如何基于數(shù)據(jù)湖技術(shù)重塑離線鏈路的生產(chǎn)；最后一部分介紹近期工作和長遠(yuǎn)規(guī)劃。希望通過本次分享能夠讓大家了解數(shù)據(jù)湖技術(shù)在重塑離線生產(chǎn)方式中的關(guān)鍵作用。

2023-07-12 16:07:50

鏈路數(shù)據(jù)湖技術(shù)

別再喊“要提升”，這才是有用的銷售分析報(bào)告

某互聯(lián)網(wǎng)交易平臺(tái)，通過線下銷售團(tuán)隊(duì)招攬企業(yè)入住。目前銷售部領(lǐng)導(dǎo)找到數(shù)據(jù)分析師，希望能做一些精準(zhǔn)分析，為一線銷售賦能，提升銷售生產(chǎn)力。問：這個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目該怎么做？

2023-07-12 13:06:44

銷售分析報(bào)告

黑匣子九問，帶你揭秘黑匣子

作為飛機(jī)數(shù)據(jù)客觀、真實(shí)、全面的記錄者，黑匣子是飛機(jī)失事后查明事故原因的最可靠、最科學(xué)、最有效的手段。伴隨著航空事業(yè)的發(fā)展，黑匣子在飛機(jī)日常安全維護(hù)、飛行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、消除事故隱患以及故障定位方面也發(fā)揮著越來越重要的作用，甚至可以說充當(dāng)著飛行過程中不可或缺的角色。

2023-07-11 07:59:18

黑匣子科學(xué)飛機(jī)失事

PySpark 數(shù)據(jù)類型定義 StructType & StructField

在本文中，云朵君和大家一起學(xué)習(xí)了 SQL StructType、StructField 的用法，以及如何在運(yùn)行時(shí)更改 Pyspark DataFrame 的結(jié)構(gòu)，將案例類轉(zhuǎn)換為模式以及使用 ArrayType、MapType。

2023-07-10 18:48:29

PySpark 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

野生數(shù)據(jù)分析師脫困指南

從本質(zhì)上看，數(shù)據(jù)分析是個(gè)技術(shù)工種，不像運(yùn)營/產(chǎn)品，非常依賴成功案例。作為數(shù)據(jù)分析師，有能力提取/加工數(shù)據(jù)，了解常見的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能梳理清晰需求，能搭建看板/模型，能做好測(cè)試，就足夠我們安身立命了。

2023-07-08 23:05:01

數(shù)據(jù)分析運(yùn)營

數(shù)據(jù)分析師，如何給自己找活干

數(shù)據(jù)分析想給自己找活干，要多了解公司數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，找到業(yè)務(wù)部門需要的數(shù)據(jù)，從報(bào)表開始逐步完善數(shù)據(jù)體系，并且要列清楚進(jìn)度，一步步實(shí)現(xiàn)，讓大家看到自己的努力，這樣才是破局之路。?

2023-07-06 14:52:36

數(shù)據(jù)分析師 SQL

嗶哩嗶哩數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)踐

本文將分享嗶哩嗶哩數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)的建設(shè)實(shí)踐。

2023-07-04 07:11:30

數(shù)據(jù)分析中臺(tái)

預(yù)測(cè)分析初學(xué)者指南

長期以來，預(yù)測(cè)分析仍然是一個(gè)高度復(fù)雜的領(lǐng)域，只有數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師才能從事和利用；然而，得益于機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，現(xiàn)在即使是接受過最少培訓(xùn)的企業(yè)用戶，也可以利用預(yù)測(cè)分析來分析歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)，以獲得洞察，從而簡化運(yùn)營、降低風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)。

2023-07-03 15:05:07

預(yù)測(cè)分析大數(shù)據(jù)

在能源管理中實(shí)施預(yù)測(cè)分析有哪些好處

預(yù)測(cè)分析是指使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果的可能性。在能源管理的背景下，預(yù)測(cè)分析可用于預(yù)測(cè)能源消耗，在潛在問題發(fā)生之前識(shí)別潛在問題，并優(yōu)化能源使用。

2023-07-03 14:11:06

預(yù)測(cè)分析

100000行級(jí)別數(shù)據(jù)的 Excel 導(dǎo)入優(yōu)化之路

由實(shí)施 / 用戶將別的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)填入我們系統(tǒng)中的 Excel 模板，應(yīng)用將文件內(nèi)容讀取、校對(duì)、轉(zhuǎn)換之后產(chǎn)生欠費(fèi)數(shù)據(jù)、票據(jù)、票據(jù)詳情并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。

2023-06-29 08:22:43

數(shù)據(jù)Excel 模板

我們一起聊聊Hdfs的透明加密記錄

? HDFS透明加密（Transparent Encryption）支持端對(duì)端的透明加密，啟用以后，對(duì)于一些需要加密的HDFS目錄里的文件可以實(shí)現(xiàn)透明的加密和解密，而不需要修改用戶的業(yè)務(wù)代碼。端對(duì)端是指加密和解密只能通過客戶端來操作。

2023-06-28 07:56:46

透明加密記錄

面向行為分析的數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用

本文將分享奇富科技-數(shù)據(jù)生態(tài)團(tuán)隊(duì)如何對(duì)面向行為分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行治理和應(yīng)用。

2023-06-28 07:54:44

數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)分析

用戶分析，這么做才能有深度

做數(shù)據(jù)的同學(xué)，往往做ABtest的很多，但做得很被動(dòng)。往往是業(yè)務(wù)拿著方案，數(shù)據(jù)只是機(jī)械操作。自己提假設(shè)，自己進(jìn)行驗(yàn)證的能力差。

2023-06-27 11:57:24

用戶分析挖掘法 ABtest

汽車之家敏感數(shù)據(jù)治理實(shí)踐

"中間件-AutoProxy"實(shí)現(xiàn)了面向應(yīng)用的透明數(shù)據(jù)脫敏，減輕了數(shù)據(jù)脫敏工作量。數(shù)據(jù)脫敏不再需要研發(fā)人員去修改業(yè)務(wù)代碼，取而代之的僅需修改DB地址為脫敏中間件地址，并提相應(yīng)的脫敏自動(dòng)化工單。

2023-06-27 07:26:36

汽車之家敏感數(shù)據(jù)治理

GraphQL全解析，你學(xué)會(huì)了嗎？

本文介紹GraphQL的概念、工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并詳細(xì)闡述如何使用Spring實(shí)現(xiàn)GraphQL。

2023-06-26 13:08:52

GraphQL 服務(wù)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)指標(biāo) VS 標(biāo)簽體系，到底有啥區(qū)別？終于搞清楚了

標(biāo)簽的使用過程，與數(shù)據(jù)指標(biāo)有很大區(qū)別。數(shù)據(jù)指標(biāo)一旦梳理完成，除非流程更改，否則不會(huì)怎么變動(dòng)。而標(biāo)簽在建設(shè)過程中，需要圍繞同一個(gè)目標(biāo)，不斷地做優(yōu)化，有一個(gè)明顯的“提純”的動(dòng)作。

2023-06-26 11:59:52

標(biāo)簽質(zhì)量梳理

這是我見過最【高級(jí)】的數(shù)據(jù)分析

作為從業(yè)者，我們還是希望業(yè)內(nèi)浮躁盲目的氣氛少一點(diǎn)，大家多認(rèn)真干活，這也是陳老師努力科普的原因。并且這里有些工作，比如預(yù)測(cè)業(yè)績，比如預(yù)測(cè)響應(yīng)率，還是需要用到一定算法，比直接跑報(bào)表有技術(shù)含量。?

2023-06-26 00:19:13

數(shù)據(jù)分析截圖

Python潮流周刊：Python 3.13 計(jì)劃將解釋器提速 50%！

Numpy 是作科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的最重要的庫之一，并行性是提升其性能的重要手段。文章介紹了 5 種可以實(shí)現(xiàn) Numpy 并行性的場(chǎng)景和方法：加載/保存 Nu

2023-06-25 11:36:00

Numpy 數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景

“事后達(dá)爾文”—— 游戲業(yè)務(wù)效果評(píng)估方法實(shí)踐

本文介紹了互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)效果評(píng)估的幾種常見問題及方法，并基于分層抽樣的邏輯優(yōu)化出一套可應(yīng)用于解決用戶不均勻的“事后達(dá)爾文"分析法，可適用于無法AB測(cè)試或人群不均勻的AB測(cè)試等場(chǎng)景下的效果評(píng)估中，本文會(huì)基于實(shí)際應(yīng)用案例，來給大家仔細(xì)闡述相關(guān)方法模型的思考過程，實(shí)現(xiàn)原理，應(yīng)用結(jié)果，希望能夠幫助大家，如果能對(duì)大家在各自領(lǐng)域中的業(yè)務(wù)效果評(píng)估有所助益的話，那就更棒了！

2023-06-23 15:17:32

數(shù)據(jù)分析

Apache DolphinScheduler（海豚調(diào)度系統(tǒng)）介紹與環(huán)境部署

Apache DolphinScheduler 和 Azkaban 都是開源的大數(shù)據(jù)工作流調(diào)度系統(tǒng)，用于管理和調(diào)度大數(shù)據(jù)處理任務(wù)。它們具有一些相似的特點(diǎn)，但也有一些區(qū)別。

2023-06-20 07:32:04

海豚調(diào)度系統(tǒng)

網(wǎng)易嚴(yán)選全鏈路數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐與總結(jié)

我們的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)組建主要包括HDFS存儲(chǔ)系統(tǒng)、Kafka/Pulsar等消息中間件，還有用于實(shí)時(shí)計(jì)算的Flink、批處理的Hive、Spark計(jì)算引擎、AI訓(xùn)練的temsoflow，在這些基礎(chǔ)設(shè)施之上我們也開發(fā)了很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如數(shù)據(jù)集成工具datahub，任務(wù)開發(fā)平臺(tái)等。

2023-06-19 07:27:50

網(wǎng)易嚴(yán)選全鏈路

數(shù)字化時(shí)代，如何提高數(shù)據(jù)洞察力？

換個(gè)行業(yè)，換個(gè)公司，換個(gè)產(chǎn)品，換個(gè)發(fā)展階段，具體場(chǎng)景都會(huì)變化。所以企圖追求“萬古不變的數(shù)據(jù)分析真理”，只會(huì)讓自己在玄學(xué)道路上越走越遠(yuǎn)。想提升洞察力，就多多積累具體場(chǎng)景碎片，提升具體分析能力。具體問題，具體分析，這句話永遠(yuǎn)不過時(shí)。?

2023-06-18 22:37:12

數(shù)字化數(shù)據(jù)洞察力

這才是真正的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，而不是爬表

計(jì)劃類工作在跳槽的時(shí)候也很好用。因?yàn)橹贫ㄓ?jì)劃涉及整個(gè)公司經(jīng)營分析指標(biāo)體系，經(jīng)營方向確認(rèn)，通過計(jì)劃類項(xiàng)目，能很好地建立全局認(rèn)知，在面試官面前顯得很有水平。?

2023-06-16 11:54:59

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

Capital One銀行是如何進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)治理的

數(shù)據(jù)治理不再被視為一種合規(guī)性的工具，而是確保最終用戶能夠在需要的時(shí)間和方式訪問正確、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力，這是企業(yè)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織的關(guān)鍵因素。

2023-06-16 11:22:42

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

用戶流失分析，這是我見過最好的模板

在數(shù)據(jù)上“9”以前，用戶可能已經(jīng)跑掉了，早前幾個(gè)月就沒活躍了。所以，流失率要和活躍率結(jié)合起來看。對(duì)于影響用戶活躍的事件要盡早關(guān)注，對(duì)于核心用戶活躍率要緊密跟蹤，避免事后做無用功。

2023-06-12 11:53:08

數(shù)據(jù)活躍率流失率

如何使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略來增加制造業(yè)的銷售額

通過數(shù)據(jù)幫助銷售代表變得更有效率，可以幫助制造商更好地實(shí)現(xiàn)盈利增長。了解使用什么數(shù)據(jù)和衡量什么是改善結(jié)果的第一步。

2023-06-12 07:05:58

銷售數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)效率

迭代vs向量化，如何提升Pandas性能？

使用NumPy的向量化可以極大地提高代碼性能，特別是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)。在處理數(shù)值運(yùn)算時(shí)，可以考慮向量化你的代碼，從而獲得更好的性能。

2023-06-12 00:36:28

迭代向量化 Pandas

我手把手修改了一篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告

如果想進(jìn)一步優(yōu)化，可以不指望在一份報(bào)告搞掂所有問題。很有可能業(yè)務(wù)已經(jīng)采取的措施非常有限。不更換素材，不調(diào)整站外投放方式，不調(diào)動(dòng)站內(nèi)流量，是沒法觀察到進(jìn)一步效果的。

2023-06-09 11:33:42

數(shù)據(jù)分析報(bào)告

利用數(shù)據(jù)分析，企業(yè)追求更環(huán)保、更智能建筑

專注于智能建筑管理解決方案的Altair全資子公司Toggled發(fā)布的調(diào)查結(jié)果顯示，盡管許多企業(yè)正在采用智能建筑技術(shù)來提高能源效率和降低成本，但由于無法掌握數(shù)據(jù)，它們未能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這項(xiàng)針對(duì)多個(gè)行業(yè)500多名設(shè)施決策者的獨(dú)立調(diào)查衡量了智能建筑技術(shù)的采用、商業(yè)效益及其對(duì)可持續(xù)發(fā)展舉措的影響。

2023-06-08 16:23:11

數(shù)據(jù)分析智能建筑

終于，做出一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

預(yù)測(cè)型項(xiàng)目的關(guān)鍵在于：確認(rèn)真實(shí)的預(yù)測(cè)需求，避免盲目賭命式的“我要100%精確”。不但做不到，而且沒意義。

2023-06-07 12:30:28

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

大數(shù)據(jù)分析如何重塑智慧城市的未來

隨著全球城市中心利用數(shù)據(jù)的力量來改善基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)和整體生活質(zhì)量，大數(shù)據(jù)分析在可持續(xù)智慧城市的發(fā)展中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

2023-06-05 11:35:17

大數(shù)據(jù)分析智慧城市

做有用的商品分析，別再羅列進(jìn)銷存

一提到商品搭配，很多人腦子里第一時(shí)間蹦出來：啤酒與尿布。實(shí)際上即使不用數(shù)據(jù)去算，商品之間固定搭配。就像比起啤酒配尿布，啤酒配雞爪，啤酒配花生米，啤酒配小龍蝦更常見一樣。

2023-06-05 11:33:43

商品銷存編碼

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