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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

Hyperion Essbase的技術(shù)功能譯文

在這篇文章中，我們將深入探討Hyperion Essbase的技術(shù)功能，并探討它如何使企業(yè)釋放出有價(jià)值的觀點(diǎn)。

2023-06-02 15:44:53

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

天天在寫同環(huán)比，深入的數(shù)據(jù)分析到底怎么做？？

假設(shè)方向不止一個(gè)。比如我們給出“營銷力度不足”的結(jié)論以后，大家會(huì)自然反問：難道只有營銷的問題嗎？難道分公司管理沒有問題嗎？難道產(chǎn)品沒有問題嗎？

2023-06-02 11:55:02

數(shù)據(jù)分析營銷

經(jīng)營分析，如何賦能業(yè)績增長

某企業(yè)有100間門店，平均每間門店貢獻(xiàn)120萬年收入，全年1.2億收入?，F(xiàn)在想在下一年增加50%，達(dá)到1.8個(gè)億，該怎么做？

2023-05-31 11:48:45

經(jīng)營分析測算

微軟推出Fabric數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，幫企業(yè)在AI時(shí)代洞察數(shù)據(jù)

微軟在本周三于西雅圖舉行的微軟年度開發(fā)者大會(huì)Build 2023上宣布推出了該平臺(tái)，它將數(shù)據(jù)工廠、Synapse和Power BI等平臺(tái)集成到一個(gè)統(tǒng)一的軟件即服務(wù)產(chǎn)品中。

2023-05-30 11:11:46

微軟 Fabric 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

企業(yè)如何使用規(guī)范性分析進(jìn)行物流管理

規(guī)范性分析是一種數(shù)據(jù)分析，其使用數(shù)學(xué)模型、算法和其他技術(shù)來生成針對問題或決策情況的具體建議或解決方案。其用于確定實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果的最佳行動(dòng)方案，同時(shí)考慮到限制和不確定性。

2023-05-30 10:24:17

規(guī)范性分析數(shù)學(xué)模型

數(shù)據(jù)分析師，怎么做可以讓領(lǐng)導(dǎo)滿意？

從本質(zhì)上看，這是因?yàn)椴还苁菂R報(bào)ppt也好，還是BI工具也好，都只是數(shù)據(jù)的展示形式。到底在什么業(yè)務(wù)場景會(huì)被用上，這才是關(guān)鍵。想提升滿意度，一定要盡可能在固定的業(yè)務(wù)場景輸出，混個(gè)臉熟，這樣后邊才有更多機(jī)會(huì)讓大家滿意。

2023-05-26 07:50:17

數(shù)據(jù)分析師 BI 工具

讀時(shí)建模技術(shù)在異構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用

本文將從日志分析的價(jià)值和日志處理的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)入手，進(jìn)而引出讀時(shí)建模的技術(shù)理念，并介紹鴻鵠數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在設(shè)計(jì)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，是如何去考慮做讀時(shí)建模的。希望為大家的日志相關(guān)處理平臺(tái)選型提供一些新的思路。

2023-05-22 09:09:00

數(shù)據(jù)分析日志分析

《狂飆》爆火背后：愛奇藝的大數(shù)據(jù)大規(guī)模落地實(shí)踐

愛奇藝擁有海量視頻內(nèi)容和海量用戶，因此我認(rèn)為，愛奇藝在擁有豐富的大模型應(yīng)用場景，在大模型應(yīng)用層有巨大想象空間，未來愛奇藝也將會(huì)把研發(fā)重點(diǎn)聚焦于大模型應(yīng)用層。

2023-05-17 07:42:11

大數(shù)據(jù)視頻場景

數(shù)據(jù)收集和高級分析帶給制造業(yè)的三大好處譯文

制造商經(jīng)常利用數(shù)字化策略提高自身競爭力，解決勞動(dòng)力短缺問題，提高生產(chǎn)效率。這些努力是基于保持行業(yè)領(lǐng)先地位的愿景，而不單單是降低競爭力風(fēng)險(xiǎn)的措施。然而，收集數(shù)據(jù)會(huì)推動(dòng)一波又一波的創(chuàng)新，以創(chuàng)造快速、大膽、有競爭力且靈巧的組織，實(shí)現(xiàn)降本增效。

2023-05-15 17:12:27

制造業(yè)數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)信息匯總的七種基本技術(shù)總結(jié)

數(shù)據(jù)匯總是一個(gè)將原始數(shù)據(jù)簡化為其主要成分或特征的過程，使其更容易理解、可視化和分析。本文介紹總結(jié)數(shù)據(jù)的七種重要方法，有助于理解數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)的內(nèi)容。

2023-05-15 15:24:54

數(shù)據(jù)匯總數(shù)據(jù)分析

運(yùn)營數(shù)據(jù)分析體系，該怎么搭建？

運(yùn)營工作，和銷售、供應(yīng)有明顯區(qū)別。比如銷售工作，核心關(guān)注收入、利潤、轉(zhuǎn)化率，能賺錢就行。比如供應(yīng)，核心關(guān)注商品供應(yīng)、庫存周轉(zhuǎn)、成本控制，不缺貨，少積壓就行。這些工作的目標(biāo)聚焦，流程清晰。

2023-05-15 12:56:32

運(yùn)營數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)，用Python熱力圖分析房地產(chǎn)市場

地理熱力圖工具使我們能夠直觀地看到歐盟各地不良房地產(chǎn)的折扣情況。通過分析房地產(chǎn)數(shù)據(jù)并將其在地圖上可視化，投資者能夠確定折扣最高的地區(qū)，并優(yōu)先在這些地區(qū)尋找不良房地產(chǎn)。這項(xiàng)技術(shù)幫助投資者發(fā)現(xiàn)了可能會(huì)錯(cuò)過的潛在投資機(jī)會(huì)。

2023-05-15 12:41:26

數(shù)據(jù)分析 Python 熱力圖

【大數(shù)據(jù)】通過 Docker-compose 快速部署 Presto（Trino）

Presto的核心特點(diǎn)是支持遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問，可以查詢包括Hadoop、Cassandra、Relational databases、NoSQL databases在內(nèi)的多個(gè)數(shù)據(jù)源。Presto支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL語法，同時(shí)提供了一些擴(kuò)展功能，如分布式查詢、動(dòng)態(tài)分區(qū)、自定義聚合和分析函數(shù)等。

2023-05-14 23:30:38

Presto Hadoop 函數(shù)

Gartner發(fā)布2023年十大數(shù)據(jù)和分析趨勢

Gartner近日公布了2023年十大數(shù)據(jù)和分析（D&A）趨勢。

2023-05-12 12:45:54

Gartner 數(shù)據(jù)分析

五個(gè)等級的數(shù)據(jù)分析，哪個(gè)最深入？

如果在某個(gè)業(yè)務(wù)場景下，我們已經(jīng)做了很多次驗(yàn)證，論證了業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵指標(biāo)+判斷標(biāo)準(zhǔn)+因果關(guān)系，這時(shí)候就可以直接套用，這就是我們說的：業(yè)務(wù)分析模型。不過在沉淀出來之前，還是得多做論證的，特別是因果關(guān)系論證，做的不夠細(xì)致，分分鐘被打臉。?

2023-05-12 11:49:46

業(yè)務(wù)場景因果關(guān)系

對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，EDA探索性數(shù)據(jù)分析該怎么做？

本文的討論到此結(jié)束。當(dāng)然，在EDA中還有很多技術(shù)比本文在這里介紹的要多得多，這取決于用戶在問題陳述中要使用的數(shù)據(jù)集。

2023-05-11 13:39:39

EDA 數(shù)據(jù)分析

【大數(shù)據(jù)】Hive 小文件治理和 HDFS 數(shù)據(jù)平衡講解

如果數(shù)據(jù)分布不均勻，會(huì)導(dǎo)致一些Reduce任務(wù)處理了完全不同的分區(qū)，這會(huì)使某些Reduce任務(wù)的運(yùn)行速度與其他Reduce任務(wù)相比非常慢。

2023-05-11 00:17:44

分區(qū)Hive Reduce

詳解基于凸集投影方法的聚類算法譯文精選

聚類分析（或聚類）是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，它能夠探索和分組一組向量（或數(shù)據(jù)點(diǎn)），使同一聚類中的向量彼此之間比其他聚類中的向量更相似。聚類算法被廣泛應(yīng)用于例如數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別和圖像處理等許多應(yīng)用場景中。

2023-05-10 08:00:00

聚類分析數(shù)據(jù)分析聚類算法

數(shù)據(jù)分析在設(shè)施管理和維護(hù)運(yùn)營中的作用

數(shù)據(jù)分析是一門分析和處理原始數(shù)據(jù)以獲得有意義且可操作的見解的科學(xué)，這些見解可用于為業(yè)務(wù)決策提供信息。

2023-05-09 16:42:50

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析在設(shè)施管理和維護(hù)操作中的作用

數(shù)據(jù)分析在設(shè)施管理軟件中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其提供了有價(jià)值的見解，并使企業(yè)能夠優(yōu)化設(shè)施性能、提高運(yùn)營卓越性、加強(qiáng)資產(chǎn)管理和降低成本。

2023-05-09 16:11:05

數(shù)據(jù)分析設(shè)施管理軟件

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)，用Pandas分析二手車市場行情

本文將展示如何從汽車銷售商網(wǎng)站Cars24上抓取所有的搜索結(jié)果，并建立一個(gè)包含所有找到的列表的數(shù)據(jù)庫。

2023-05-09 12:40:40

數(shù)據(jù)分析 Cars24 Pandas

【大數(shù)據(jù)】Yarn Proxyserver 和 Historyserver 講解

start-history-server.sh 腳本默認(rèn)情況下啟動(dòng)Spark History Server只是將文件存儲(chǔ)在/tmp/spark-events目錄下，這是本地文件系統(tǒng)路徑。如果您沒有在配置文件中指定spark.history.fs.logDirectory屬性，則Spark History Server將在該目錄下保存事件日志和歷史記錄。

2023-05-09 07:46:32

大數(shù)據(jù)腳本系統(tǒng)

【大數(shù)據(jù)】yarn 任務(wù)中的幾種狀態(tài)變化詳細(xì)過程

YARN Proxy可以讓您通過Web界面對集群進(jìn)行監(jiān)視和管理，而不必直接連接到每個(gè)節(jié)點(diǎn)。YARN Proxy服務(wù)是一個(gè)Web代理服務(wù)器，運(yùn)行在YARN集群之外，并提供對集群資源管理器和節(jié)點(diǎn)管理器的訪問。

2023-05-08 23:20:49

Web YARN 管理

【大數(shù)據(jù)】Hive Join 的原理與機(jī)制

Map Join 通常用于一個(gè)很小的表和一個(gè)大表進(jìn)行 join 的場景，具體小表有多小，由參數(shù)hive.mapjoin.smalltable.filesize? 來決定，默認(rèn)值為 25M。滿足條件的話 Hive 在執(zhí)行時(shí)候會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為 MapJoin，或使用 hint 提示 /*+ mapjoin(table) */ 執(zhí)行 MapJoin。

2023-05-08 00:08:51

Hive 機(jī)制場景

你和數(shù)據(jù)分析高手之間，真的只差這一點(diǎn)

在開發(fā)的時(shí)候，先做能用基礎(chǔ)標(biāo)簽+現(xiàn)有數(shù)據(jù)指標(biāo)，直接計(jì)算出來的標(biāo)簽。這種標(biāo)簽也被稱作：規(guī)則標(biāo)簽。即業(yè)務(wù)給到計(jì)算規(guī)則后，可以基于基礎(chǔ)標(biāo)簽+現(xiàn)有指標(biāo)直接計(jì)算。這種標(biāo)簽獲得速度快，也容易驗(yàn)證。

2023-05-08 00:01:29

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)標(biāo)簽

解讀數(shù)據(jù)的七步標(biāo)準(zhǔn)，講得太明白了

數(shù)據(jù)分析師想要加強(qiáng)數(shù)據(jù)洞察能力，就得多積累分析經(jīng)驗(yàn)，針對具體業(yè)務(wù)問題，收集業(yè)務(wù)動(dòng)作，多復(fù)盤，這樣才能認(rèn)識(shí)得越來越深入。每次具體問題來了，才有豐富的彈藥庫可用。?

2023-05-06 11:54:16

數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)業(yè)務(wù)

【大數(shù)據(jù)】Hive DDL 操作與視圖講解

Hive中的DDL操作和視圖操作可以幫助用戶定義和管理表、視圖等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而更加靈活和高效地管理和查詢數(shù)據(jù)。用戶可以根據(jù)實(shí)際需求選擇使用哪種操作方式，以達(dá)到更好的數(shù)據(jù)管理和操作效果。?

2023-05-06 07:20:27

Hive DDL 管理表

五步走，做一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

大量的業(yè)務(wù)不是科學(xué)問題，而是實(shí)操問題。O2O平臺(tái)如何管理商戶，新媒體平臺(tái)如何發(fā)展本地客戶，直播電商怎么選款等等問題，都得把數(shù)據(jù)知識(shí)和實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合，才能輸出結(jié)論。

2023-05-05 11:42:21

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

騰訊內(nèi)容生態(tài)實(shí)時(shí)信號系統(tǒng)實(shí)踐

在內(nèi)容生態(tài)，會(huì)圍繞海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)信號場景，本文將介紹千億級實(shí)時(shí)計(jì)算優(yōu)化思路、統(tǒng)一的規(guī)則引擎觸發(fā)系統(tǒng)、實(shí)時(shí)高可用保障手段，帶讀者深入淺出理解實(shí)時(shí)體系的建設(shè)。

2023-05-05 07:30:11

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

經(jīng)營分析是什么？為什么大廠這么重視它

經(jīng)營分析是對企業(yè)經(jīng)營狀況進(jìn)行整體的診斷分析。經(jīng)營分析并不是什么新事物，在國企或大型傳統(tǒng)企業(yè)，比如銀行、運(yùn)營商、地產(chǎn)公司非常流行，有著十幾年經(jīng)驗(yàn)積累。

2023-05-04 11:39:17

經(jīng)營分析流量項(xiàng)目

數(shù)據(jù)分析師，到底要懂多少業(yè)務(wù)？

不在理論層面淺嘗輒止，也不沉迷于具體某一次成功經(jīng)驗(yàn)，才能讓自己理解能力越來越強(qiáng)，主動(dòng)梳理能力越來越高?？吹竭@，可能有同學(xué)會(huì)想看具體例子，有興趣的話，歡迎加入我主理的知識(shí)星球，我們具體探討哦！我還可以根據(jù)你的經(jīng)驗(yàn)、能力和意向，幫你制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)路線和職業(yè)規(guī)劃。

2023-04-28 12:15:57

數(shù)據(jù)分析師業(yè)務(wù)

從數(shù)據(jù)管理到數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理原創(chuàng)

從信息時(shí)代到數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)由記錄業(yè)務(wù)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軟Q策，成為了組織持續(xù)發(fā)展的核心引擎。從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)管理，再數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形成，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理將朝著統(tǒng)一化、專業(yè)化、敏捷化的方向發(fā)展，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率，主動(dòng)賦能業(yè)務(wù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全有序流通，持續(xù)運(yùn)營數(shù)據(jù)資產(chǎn)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

2023-04-28 07:34:35

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析體系，該長啥樣？

滿足業(yè)務(wù)需求，是建設(shè)數(shù)據(jù)分析體系的出發(fā)點(diǎn)，也是最終目的和最高要求。要注意的是，“業(yè)務(wù)需求”并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。不同部門，不同身份的人，需求是不一樣的。

2023-04-27 11:30:44

數(shù)據(jù)分析體系

還在問有沒有經(jīng)營分析模板？先做到這幾步

很多小廠子，待遇差，工資少，數(shù)據(jù)基建一塌糊涂，只有少得可憐的訂單數(shù)據(jù)，領(lǐng)導(dǎo)還指望著分析出驚為天人的結(jié)論，這個(gè)難度就著實(shí)大了。這個(gè)時(shí)候，建議采用一些平價(jià)替代方案，訓(xùn)練一下自己打標(biāo)簽、建分析思路的能力，之后盡快跳槽到正規(guī)大廠比較好。?

2023-04-26 01:03:55

經(jīng)營分析模板數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)

隨著工業(yè) 4.0 時(shí)代的到來，傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨；將數(shù)據(jù)提高到數(shù)據(jù)要素層面，讓傳統(tǒng)的技術(shù)在新的場景下發(fā)揮出新的作用，是近期研究和探討的焦點(diǎn)話題。數(shù)語科技支持和服務(wù)傳統(tǒng)行業(yè)多年，聚焦于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)。本文針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)建模部分，介紹數(shù)語科技在數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)方面的相關(guān)技術(shù)，并分享相關(guān)的企業(yè)實(shí)踐案例。

2023-04-21 13:15:01

工業(yè) 4.0 數(shù)據(jù)架構(gòu)

2023年高級數(shù)據(jù)科學(xué)家必須掌握的十個(gè)技能譯文

這篇文章將會(huì)帶你一起探索高級數(shù)據(jù)科學(xué)家所需要的十項(xiàng)Top級技能。

2023-04-20 10:29:46

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)可信度提高 Snowflake 數(shù)據(jù)質(zhì)量譯文

那些將數(shù)據(jù)可信度放在最重要地位的企業(yè)，將體會(huì)到Snowflake是怎樣通過完整的數(shù)據(jù)處理——從數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)利用——賦能組織架構(gòu)，解鎖可行的洞察能力的。

2023-04-20 09:54:36

數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)

基于 Echarts 的數(shù)據(jù)可視化在異構(gòu)數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)踐

為了提供敏捷高效的數(shù)據(jù)分析模式，助力廣大開發(fā)者（研發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等）體驗(yàn)高效數(shù)據(jù)處理服務(wù)，炎凰數(shù)據(jù)推出了一站式異構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)——鴻鵠。鴻鵠提供了從數(shù)據(jù)的接入、存儲(chǔ)查詢到上層應(yīng)用的整體解決方案，本文將分享如何利用鴻鵠來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的可視化呈現(xiàn)。

2023-04-17 07:32:41

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化

一文看懂：如何建立評估模型

數(shù)據(jù)分析要結(jié)合業(yè)務(wù)。實(shí)際上業(yè)務(wù)流程是非常復(fù)雜的，并且業(yè)務(wù)經(jīng)常忽視數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)結(jié)合業(yè)務(wù)，不但要了解業(yè)務(wù)流程，更要參與到業(yè)務(wù)當(dāng)中，主動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集，不但事后分析有米下鍋，業(yè)務(wù)自己也能自證清白，從而實(shí)現(xiàn)雙贏。?

2023-04-10 11:35:31

評估模型業(yè)務(wù)流程

中原銀行如何從0到1建設(shè)敏捷BI平臺(tái)？

本文將分享中原銀行在敏捷 BI 平臺(tái)上的建設(shè)實(shí)踐。文中主要講解中原銀行如何從零到 1 建設(shè)整個(gè) BI 體系。

2023-04-10 07:40:50

BI 體系數(shù)據(jù)中臺(tái)

數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)與實(shí)踐

本文將分享滴普科技在數(shù)據(jù)治理方面的實(shí)踐與總結(jié)。

2023-04-10 07:34:30

數(shù)據(jù)治理業(yè)務(wù)數(shù)字化

如何使用增強(qiáng)分析簡化復(fù)雜數(shù)據(jù)？

增強(qiáng)分析是一種通過使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來自動(dòng)化和改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的工具。這些工具可以自動(dòng)識(shí)別見解、生成預(yù)測并為這些預(yù)測提供原因。它有可能解決由數(shù)據(jù)復(fù)雜性引起的任何挑戰(zhàn)。

2023-04-07 14:04:52

增強(qiáng)分析人工智能

Gartner調(diào)查顯示，只有不到一半的數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)能夠有效地為企業(yè)機(jī)構(gòu)提供價(jià)值

Gartner高級研究總監(jiān)Donna Medeiros表示：“D&A是一項(xiàng)提高利益相關(guān)者價(jià)值的業(yè)務(wù)。取得巨大成功的首席數(shù)據(jù)和分析官（CDAO）超越同行之處在于，他們通過展示他們的執(zhí)行力和建立一個(gè)靈活和戰(zhàn)略性的D&A職能，塑造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)績效和卓越的運(yùn)營。”

2023-04-06 15:18:56

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)和分析

經(jīng)營分析、數(shù)據(jù)分析、財(cái)務(wù)分析有什么關(guān)系？

從去年開始，經(jīng)營分析迎來了一波文藝復(fù)興，雖然并不是啥好事。企業(yè)經(jīng)營壓力加大，便開始加強(qiáng)對業(yè)務(wù)績效的考核，加強(qiáng)對成本的控制。這個(gè)任務(wù)，有的公司交給數(shù)據(jù)分析師來辦，有的交給財(cái)務(wù)，有的則由專門經(jīng)營管理部承接。

2023-04-06 11:54:55

經(jīng)營分析數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)分析

數(shù)據(jù)治理驅(qū)動(dòng)下的開發(fā)治理平臺(tái)建設(shè)

大數(shù)據(jù)開發(fā)治理平臺(tái)是在大數(shù)據(jù)生態(tài)組件之上，提供海量數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、查詢分析、開發(fā)測試發(fā)布、管理、運(yùn)維的一站式開發(fā)分析治理平臺(tái)，服務(wù)于公司內(nèi)部對數(shù)據(jù)有需求的各種角色成員。

2023-04-03 07:49:11

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理

飛豬旅行場景下的實(shí)時(shí)用戶理解服務(wù)

本文將分享飛豬旅行場景下的實(shí)時(shí)用戶理解服務(wù)，簡稱 RTUS。

2023-04-03 07:38:36

智能搜索數(shù)據(jù)分析

這個(gè)ChatGPT插件可以遠(yuǎn)程運(yùn)行代碼，還生成圖表

我們做數(shù)據(jù)分析時(shí)一般都是使用這樣的流程來進(jìn)行：運(yùn)行jupyter notebook、安裝庫、解決依賴關(guān)系和版本控制，數(shù)據(jù)分析，生成圖表。ChatGPT的“Code Interpreter”插件可以幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2023-04-02 14:13:52

人工智能 ChatGPT 數(shù)據(jù)分析

聊聊 HDFS Balancer負(fù)載均衡器

平衡指的是每個(gè)DataNode的利用率與集群的利用率之間相差不超過給定的閾值百分比。此處的平衡指的是各個(gè)DataNode之間的平衡，同一個(gè)DataNode之間的各個(gè)磁盤是不會(huì)平衡的。

2023-03-30 13:32:51

負(fù)載均衡器 HDFS

抖音集團(tuán)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系分析與增長實(shí)踐

增長實(shí)際上是一個(gè)老生常談的話題了，大家都很熟悉，但在實(shí)踐過程中仍然有很多的疑問。比如指標(biāo)體系應(yīng)該怎么搭建，如何通過數(shù)據(jù)分析找到關(guān)鍵瓶頸，找到之后又應(yīng)該怎么做等等。今天就是針對這些問題來進(jìn)行分享。

2023-03-28 08:28:34

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

電商領(lǐng)域A/B實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建設(shè)方法

本文將介紹實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建設(shè)及應(yīng)用的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)與思考。

2023-03-28 08:16:05

A/B實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

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