自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

<cite id="b3sbu"></cite>

<big id="b3sbu"><code id="b3sbu"></code></big>

AI.x社區(qū)

軟考社區(qū)

企業(yè)培訓(xùn)

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

WOT技術(shù)大會

公眾號矩陣

移動端

視頻課免費課排行榜短視頻直播課軟考學(xué)堂

全部課程軟考華為認(rèn)證廠商認(rèn)證 IT技術(shù)PMP項目管理免費題庫

在線學(xué)習(xí)

文章資源問答課堂專欄直播

51CTO

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

51CTO技術(shù)棧

51CTO官微

51CTO學(xué)堂

51CTO博客

CTO訓(xùn)練營

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)訂閱號

51CTO軟考

51CTO學(xué)堂APP

51CTO學(xué)堂企業(yè)版APP

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)視頻號

51CTO軟考題庫

賬號設(shè)置退出

大數(shù)據(jù)

9161內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9161 條

數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的對比

與數(shù)據(jù)倉庫不同，數(shù)據(jù)湖是一種存儲大量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的或非結(jié)構(gòu)化的。

2024-09-05 16:08:52

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖

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(jìn)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(rèn)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)

營銷中合成數(shù)據(jù)的興起：市場研究和戰(zhàn)略決策的未來

探討合成數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用如何通過增強(qiáng)隱私保護(hù)、提高成本效益和提供創(chuàng)新見解來革新市場研究與策略。

2024-09-02 16:11:39

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)和分析的七大優(yōu)勢以及考慮它的理由

大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)明白如何捕捉流入其業(yè)務(wù)的海量數(shù)據(jù)，并通過分析將其轉(zhuǎn)化為可操作的洞察。大數(shù)據(jù)和分析的優(yōu)勢使其成為那些希望挖掘業(yè)務(wù)潛力的企業(yè)的必備工具。對于專業(yè)人士來說，大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提供了豐富的機(jī)會，是職業(yè)發(fā)展的下一步值得考慮的方向。

2024-09-02 16:04:45

大數(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(bǔ)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?，躊躇滿志；又或者被每天跑數(shù)累得七葷八素，都可以認(rèn)真復(fù)盤下咱數(shù)據(jù)人的優(yōu)勢與機(jī)會。

2024-08-30 11:53:31

技術(shù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

七個流行的開源數(shù)據(jù)治理工具

數(shù)據(jù)治理是一種管理框架，通過定義和實施組織范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)管理政策、標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性、安全性和合規(guī)性。

2024-08-30 09:13:56

數(shù)據(jù)治理開源

站在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的十字路口，數(shù)據(jù)飛輪能否為汽車行業(yè)指明前進(jìn)方向？? 原創(chuàng)

近幾年，汽車行業(yè)的數(shù)字化建設(shè)開始加速，許多車企積累了大量的客戶行為數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)飛輪的理念能夠引導(dǎo)企業(yè)利用這些行為數(shù)據(jù)提供更加個性化的服務(wù)，以此滿足不同類型消費者的需求。

2024-08-29 09:35:46

數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)中臺

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

Data+AI 一體架構(gòu)的產(chǎn)品創(chuàng)新

在 Data for AI 產(chǎn)品層面，當(dāng)前更多是大數(shù)據(jù)為 AI 賦能的應(yīng)用，針對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，探索數(shù)據(jù)預(yù)處理如何與 AI 深度學(xué)習(xí)與大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的協(xié)同場景。而在 AI for DataWarehouse 層面，更多是應(yīng)用在智能數(shù)倉的場景上。

2024-08-27 09:41:02

大數(shù)據(jù)AI 數(shù)據(jù)架構(gòu)

Apache Paimon 實時湖倉存儲底座

本次分享包括四個部分。首先是關(guān)于實時湖倉的介紹，什么是實時湖倉、為什么需要實時湖倉？第二部分介紹與 Apache Paimon 相關(guān)的技術(shù)。第三部分介紹 Paimon 在各個公司的主流應(yīng)用場景。最后一部分將介紹 Paimon 目前正在發(fā)展的一些前沿技術(shù)。

2024-08-27 09:12:36

實時湖倉 Paimon 數(shù)據(jù)架構(gòu)

2024前端數(shù)據(jù)可視化常用工具大盤點

ECharts是一個基于JavaScript的開源數(shù)據(jù)可視化庫，它由百度開源，現(xiàn)在由 Apache 基金會維護(hù)。ECharts提供了豐富的圖表類型、靈活的配置選項和強(qiáng)大的交互功能，使得開發(fā)者能夠輕松構(gòu)建出美觀且功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用。

2024-08-27 00:00:06

開源數(shù)據(jù)可視化

基于改進(jìn)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)

為什么這兩年，“大數(shù)據(jù)”談得越來越少了 ...

在最近做數(shù)字化項目的過程中，不管是和客戶交流還是看一些項目的技術(shù)方案，都發(fā)現(xiàn)有一個曾經(jīng)很火的概念，突然很少出現(xiàn)了。

2024-08-26 13:00:10

大數(shù)據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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

數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)湖倉和數(shù)據(jù)編織項目建設(shè)中應(yīng)避免的七個關(guān)鍵錯誤

數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)湖倉和數(shù)據(jù)編織等集中式數(shù)據(jù)架構(gòu)越來越受歡迎，用于管理海量數(shù)據(jù)并實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。然而，該領(lǐng)域的許多項目面臨挑戰(zhàn)，甚至無法實現(xiàn)預(yù)期成果。

2024-08-21 13:40:15

數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)湖倉數(shù)據(jù)編織

Top 5 Python 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

掌握下面這五種高級可視化圖表將使數(shù)據(jù)可視化變得容易。這些庫互為補(bǔ)充，以最大化數(shù)據(jù)表達(dá)。

2024-08-20 18:16:49

數(shù)據(jù)可視化 Python

天穹數(shù)倉自治能力在大模型時代的新實踐

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)治理和自治能力的提升變得尤為重要。本次分享題目為“天穹數(shù)倉自治能力新實踐”。

2024-08-20 08:39:41

大數(shù)據(jù)天穹數(shù)倉數(shù)據(jù)治理

一文快速解鎖：標(biāo)簽體系全流程

標(biāo)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(biāo)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(xiàn)。

2024-08-19 13:46:00

標(biāo)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(qiáng)生成 RAG 結(jié)合起來。隨著實時機(jī)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(jī)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

Nature子刊 | 基于內(nèi)生復(fù)雜性，自動化所新類腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)筑人工智能與神經(jīng)科科學(xué)的橋梁

具有內(nèi)生復(fù)雜性的小型模型為 AI 的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。通過模擬生物神經(jīng)元的復(fù)雜動力學(xué)，優(yōu)化模型的局部微結(jié)構(gòu)擴(kuò)展內(nèi)生復(fù)雜性，我們可以構(gòu)建更高效、更強(qiáng)大的 AI 模型，并克服外部復(fù)雜性大型模型的困境。

2024-08-19 09:06:00

釋放銀行數(shù)據(jù)要素價值，數(shù)據(jù)飛輪是破局之道嗎？原創(chuàng)

“數(shù)據(jù)飛輪是數(shù)據(jù)中臺發(fā)展到更高階段的呈現(xiàn)形式?！蔽荷鷱?qiáng)調(diào)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是每個企業(yè)的必經(jīng)之路，但如何支撐數(shù)據(jù)應(yīng)用并發(fā)掘其價值，才是企業(yè)應(yīng)當(dāng)持續(xù)關(guān)注的核心，企業(yè)需要的是基于自身的資源稟賦、能力基礎(chǔ)和實際需求，選擇最適合自己的解決方案。?

2024-08-16 09:48:48

數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)管理

自動化是解決大數(shù)據(jù)遷移障礙的答案

管理數(shù)以拍字節(jié)計的信息遷移已成為企業(yè)在從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取價值時所必需的實踐。

2024-08-15 17:25:04

大數(shù)據(jù)自動化

揭秘選對數(shù)據(jù)治理工具的六大步驟

通過評估主要功能、可擴(kuò)展性、集成能力、用戶友好性和合規(guī)性支持來了解如何選擇正確的數(shù)據(jù)治理工具。

2024-08-14 16:16:56

數(shù)據(jù)治理

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

小米數(shù)據(jù)中臺建設(shè)實踐賦能業(yè)務(wù)增長！

本文將介紹小米數(shù)據(jù)中臺部門在銷售數(shù)倉建設(shè)方面的實踐。文章將從小米銷售數(shù)倉的發(fā)展歷程開始，介紹其定位、內(nèi)容、作用、規(guī)模等，并分享數(shù)倉建設(shè)常用的維度建模和分層理論，以及小米銷售數(shù)倉的架構(gòu)演進(jìn)和能力沉淀。

2024-08-13 08:14:55

數(shù)據(jù)中臺銷售數(shù)倉數(shù)倉建設(shè)

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(jī)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)飛輪：解鎖銀行業(yè)數(shù)據(jù)潛能的新范式原創(chuàng)

“數(shù)據(jù)飛輪”作為近兩年被多次提及的技術(shù)概念，代表著一種全新的數(shù)據(jù)驅(qū)動模式。但是，數(shù)據(jù)飛輪究竟是什么，能否在銀行業(yè)機(jī)構(gòu)落地，仍是一個未知數(shù)。為了尋找答案，我們邀請到了某銀行總行數(shù)字金融資深專家魏生，共同探討數(shù)據(jù)飛輪在銀行業(yè)的應(yīng)用前景。

2024-08-12 10:00:31

數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)中臺

清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院朱武祥教授：五步構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)飛輪，提升企業(yè)核心競爭力原創(chuàng) 精選

面對AI時代的到來，企業(yè)應(yīng)積極擁抱這一變革，構(gòu)建和優(yōu)化自身的數(shù)據(jù)飛輪，讓飛輪高速轉(zhuǎn)動起來，為企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展持續(xù)賦能。

2024-08-09 10:05:55

數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)消費 AI技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)從哪來

面對大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，且具有大數(shù)據(jù)量、異構(gòu)型、高時效性的需求時，數(shù)據(jù)的存儲不僅僅有存儲容量的壓力，還給系統(tǒng)的存儲性能、數(shù)據(jù)管理乃至大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方面帶來了挑戰(zhàn)。

2024-08-07 15:27:50

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)存儲

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(biāo)，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)

從大數(shù)據(jù)到大模型：搜索推薦技術(shù)的前沿探索

今天介紹從大數(shù)據(jù)到大模型過程中，我們的大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，以及如何在大數(shù)據(jù)場景下應(yīng)用大模型的能力。分享內(nèi)容分為三大塊：一是搜索推薦廣告的技術(shù)架構(gòu)；二是在搜索推薦場景中的工程和算法實踐；三是結(jié)合大模型的一些探索及相關(guān)工程產(chǎn)出。

2024-08-05 09:18:21

大數(shù)據(jù)大模型算法

思科與Splunk的「協(xié)同效應(yīng)」：重塑可視化、人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全原創(chuàng)

思科與Splunk的協(xié)同效應(yīng)將助力客戶實現(xiàn)更多可能性，同時也給整個行業(yè)注入新的活力。?

2024-07-31 16:32:52

思科 Splunk 人工智能

這才是有效的用戶細(xì)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)

期末大作業(yè)：客戶流失數(shù)據(jù)可視化分析與預(yù)測

現(xiàn)在有性能各異的不同模型。通過集成學(xué)習(xí)，可以將這些模型融合在一起，以實現(xiàn)更高的性能！這里我們使用帶有“軟”投票的投票分類器，它根據(jù)預(yù)測概率總和的 argmax 來預(yù)測類標(biāo)簽。

2024-07-31 11:48:07

客戶流失數(shù)據(jù)可視化

如何處理大數(shù)據(jù)量的Excel導(dǎo)出功能？

在使用Spring Boot和MyBatis進(jìn)行報表導(dǎo)出功能開發(fā)時，處理大數(shù)據(jù)量的Excel文件（從幾十兆到幾個G）的導(dǎo)出是一個常見而又具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文將詳細(xì)介紹如何高效地處理大數(shù)據(jù)量的Excel導(dǎo)出，包括如何生成Excel文件并導(dǎo)出，同時通過接口向前端返回進(jìn)度信息。

2024-07-30 15:56:42

Spring Boo Excel 大數(shù)據(jù)

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(dá)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)

快手指標(biāo)中臺建設(shè)實踐

指標(biāo)中臺是快手?jǐn)?shù)據(jù)平臺部的核心平臺之一，本文將分享快手指標(biāo)中臺從設(shè)計到落地的實踐經(jīng)驗。

2024-07-30 08:54:03

指標(biāo)中臺大數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)開發(fā)

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(jìn)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(zhǔn)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)

新一代實時數(shù)倉：阿里云數(shù)據(jù)庫 SelectDB 版--100% 兼容 Apache Doris 的全托管云原生實時數(shù)倉

本文將介紹 SelectDB 產(chǎn)品能力及其所支持的場景，為數(shù)倉選型提供參考和借鑒。SelectDB 是基于 Apache Doris 提供的一個商業(yè)化的云原生產(chǎn)品。Apache Doris 是一款國產(chǎn)的開源數(shù)據(jù)庫，專注于實時數(shù)倉領(lǐng)域。

2024-07-25 08:12:11

數(shù)倉選型開源數(shù)據(jù)庫 SelectDB

AB實驗的采樣分流技術(shù)演進(jìn)以及Sutva假設(shè)與現(xiàn)實挑戰(zhàn)

通過 AB實驗，我們可以發(fā)現(xiàn)退燒是因，出汗是果，所以發(fā)燒捂汗的做法是不對的。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，類似的問題很常見， AB實驗可以給決策者更清晰的因果鏈路, 從而讓產(chǎn)品經(jīng)理或者業(yè)務(wù)決策者更全局的視角，更準(zhǔn)的決策。

2024-07-23 10:02:49

AB實驗大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

分布式 Data Warebase - 讓數(shù)據(jù)涌現(xiàn)智能

本文將從數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧（DIKW）的層次結(jié)構(gòu)出發(fā)，探討數(shù)據(jù)系統(tǒng)的發(fā)展歷程，以及如何讓數(shù)據(jù)涌現(xiàn)智能。

2024-07-19 11:08:41

數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型 DIKW

火山引擎基于 DataLeap 的電商指標(biāo)管理實踐

本文將分享火山引擎基于 DataLeap 的電商指標(biāo)管理實踐。指標(biāo)管理的關(guān)鍵在于三個要素：指標(biāo)的有效拆解、統(tǒng)一基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的建設(shè)，以及指標(biāo)管理角色的明確劃分。

2024-07-18 08:40:28

指標(biāo)管理數(shù)倉建設(shè)大數(shù)據(jù)

聚焦電商場景，詳解抖音集團(tuán)埋點及歸因分析方案

本文將聚焦電商場景，介紹抖音集團(tuán)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

上一頁 1 ··· 3 4 5 6 7 ··· 184 下一頁

51CTO技術(shù)棧公眾號

業(yè)務(wù)
速覽

媒體

51CTO CIOAge HC3i

社區(qū)

51CTO博客鴻蒙開發(fā)者社區(qū) AI.x社區(qū)

教育

51CTO學(xué)堂精培企業(yè)培訓(xùn) CTO訓(xùn)練營

<sup id="lsxog"></sup>