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数据分析

1624内容  
涵盖数据分析相关研究热点、技术难点与应用场景，让用户更好地学习、使用数据分析的各种工具。
文章 课程
共 1624 条
京东数据架构解析：供应链效率提升与决策优化策略
本文介绍了数据编织在数据分析与治理中的应用。我们的目标是将传统数据处理方式升级至指标中台模式，旨在革新数据计算与加工流程。

2024-11-21 08:33:29

数据编织数据分析数据架构
四个方法，拯救你枯燥的数据日报
为什么每日指标会波动，这个很纠结的问题，提前准备了答案。通过打标签、梳理事件、定KPI，充分暴露波动背后的问题，引发深入思考。

2024-11-20 12:21:37

数据波动标签
分析指标波动，数据模型得这么建
数据分析需要跑数，但想解读跑出来的数，需要的是掌握丰富的事实情况，用数据量化评估其中可量化的部分，监控其中持续发展的部分，拆解其中模糊部分，从而越来越接近真相。

2024-11-15 11:43:21

指标波动数据模型
什么是顶级的数据分析方法？
数据分析的方法是非常多的。但为什么很多同学感觉自己没用上方法呢？因为每种方法是和业务场景、领导风格、数据质量、息息相关的。

2024-11-08 12:36:35

数据分析业务场景时间序列法
Python 统计分析常用的 30 个经典脚本
本文介绍了使用 Python 对数据进行统计分析的 30 个经典操作，涵盖了从基本的描述性统计到更高级的统计度量。每个操作都附有代码实现和输出结果，以便读者方便地在实际应用中使用这些方法。

2024-11-07 11:10:34

Python脚本统计分析
用户分析，找到一份完整的攻略
在数据上，观察培养与筛选的区别，主要看用户的需求是否会随着与我司关系深入而增加，以及能否被我司营销行为影响。如果经过长期相处与反复投放，都很难提升用户表现，则说明至少在当下我司力所能及的范围内，用户是无法被培养的。如果有某些措施能明显提升用户表现，则说明这个手段是好的培养手段。

2024-11-07 08:50:56

用户分析分类维度标签
高性能PHP框架Webman服务端实现流式输出有哪些解决方案？
Stream流式输出是一种数据处理方式，它将数据以流的形式进行传输和处理。在这种处理方式中，数据不再是集中存储在某个地方，而是以分散的方式存储在各个节点上，并不断流动。数据流的处理是在流动的过程中完成的，因此能够实时地处理数据，提高了数据处理效率。

2024-11-01 11:46:59

webman服务端流式
腾讯基于 LLM 的智能数据分析平台 OlaChat 的落地实践
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展，智能分析在商业智能（Business Intelligence, BI）领域的影响日益显著。本节将探讨从传统 BI 到智能 BI 的过渡过程，分析这一转型所带来的新机遇与挑战。

2024-11-01 08:16:54

大语言模型LLM数据分析
这才是大厂的经营分析报告，而不是“念PPT会”
Rustls是可用于生产的TLS在Rust中的实现，比它的C对应物更快更安全。它的强大之处在于它不局限于Rust，它也可以在任何带有rustls-ffi的语言中使用，所以可以期待其他语言(如C、C++、Python和Ruby)的项目都能采用它。

2024-10-31 11:28:59

Rust项目语言
数据分析十大模型：决策模型
注意！即使没有模型，手工也能做处理。一般做投放的同学，会用每个渠道投放费用/获客数量，计算每单位获客成本（CAC），然后看哪个渠道的获客成本低，就先把这个渠道全部投满，然后看看手头还剩多少钱，继续投成本第二低的。

2024-10-30 12:21:18

数据分析决策模型驱动
做数据十年，第一次见这么棒的数据分析方法
想真正理解&掌握数据分析方法，当然不能这样“拿着锤子找钉”。工作中的数据分析，要紧密结合业务，服务业务需求。因此理解业务需求，围绕问题找答案，才能理解各种数据分析方法有什么用，该怎么用。

2024-10-30 12:17:51

数据分析方法全流程
夜莺Nightingale：打造高可用监控平台
在本文中，我们详细介绍了如何部署和配置夜莺Nightingale监控平台，以实现高可用性监控架构。通过精心设计的Redis集群、MySQL主从复制、Prometheus数据源集成，以及Keepalived的高可用配置。

2024-10-30 08:04:20

监控平台夜莺Redis集群
麦肯锡都在用的MVP分析法，到底是什么？
MVP（Minimum Viable Product）原本是应用于产品设计的方法。指在正式推出产品前，先推出一个版包含核心功能的简单版本，测试用户需求与反馈，从而快速判断产品是否符合市场需求，做出调整。

2024-10-28 13:07:35

MVP分析法产品
如何使用 Pandas 进行数据清洗？如何保证数据清洗的效果？
考虑使用自动化工具和框架来简化数据清洗过程。例如，使用 Apache Airflow 或 Prefect 来自动化数据管道，确保数据清洗步骤的一致性和可重复性。

2024-10-28 12:57:36

Pandas数据清洗
提升效率的十种 Pandas 数据操作方法
无论是数据清洗还是探索性数据分析，Pandas都能帮你轻松搞定。接下来，我会分享十个技巧，让你在处理数据时更加高效。

2024-10-23 09:00:00

数据分析Pandas
为什么你做数据分析没思路？
数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……

2024-10-22 11:34:34

数据分析统计学
Doris企业级实战，构建TikTok实时数据仓库
在迁移到Apache Doris前，TikTok通过Flink传输实时数据，并使用Kafka在不同数据层间实现数据流动。由于Kafka本身没有逻辑表，因此在其上开发不如在Hive上那么容易。

2024-10-18 08:17:09

Doris数据仓库
别再罗列指标了，有用的经营分析这么做
很多公司经营分析是财务部门做的，结果财务部门真的就只盯着自己的三张表，每天算利润、算现金。你问他：“销售部门在干啥？”“营销有啥动作？”“市场环境有啥变化？”一问三不知。只知道结果，不知道过程，这是“要搞高”问题根源。

2024-10-15 11:54:38

经营分析指标策略
数据准备指南：十种基础特征工程方法的实战教程
在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这一目标，特征工程技术显得尤为重要。

2024-10-14 15:00:59

机器学习数据分析
“人货场”模型怎么用？为什么互联网行业也在讨论它？
由于既不确定顾客购买意向，又不确定需求，因此这个阶段的匹配成功率必然是大大降低的。并且夹杂的影响因素太多，根本无法分析清楚：到底是哪个环节出的问题导致不成交。

2024-10-14 12:51:02

人货场模型互联网
业务型 VS 技术型数据分析师，哪个更有前途？
对于在校生而言，强烈建议不要考虑啥业务型分析，就认认真真找一个写SQL的岗位实习仨月。也不用管它啥公司，只要能写SQL就行。

2024-10-12 14:39:54

业务型技术型数据分析师
大数据分析能让大学体育招募重回正轨吗？
如今美国大学体育招募就像狂野的西部，数百万业余运动员与2800个大学体育项目相匹配的过程已经变成了一场混战。但对于德克萨斯州奥斯汀市的一位科技企业家来说，这种混乱预示着一个机会，他渴望利用大数据技术为大学招募人员创造公平的竞争环境。

2024-10-12 14:12:50

数据分析体育招募人工智能
喜马拉雅基于大模型 ChatBl 实践探索
本文将分享喜马拉雅基于大模型 ChatBI 的实践探索，文中将重点介绍关于准确性和大模型幻觉等问题的解决方案。

2024-10-12 08:11:05

大模型ChatBI数据分析
数据分析十大模型：CVP模型
为了保证APP正常运行，需要最起码的运维投入是多少？这个保底水平，也得通过数据量化，否则只看眼前运行没有问题，就随便裁员，导致APP出了大BUG，从“降本增效”变成“降本增笑，都是预料之中的。

2024-10-10 11:59:11

CVP模型数据
运营数据分析体系，最全搭建攻略来了！
运营工作形式灵活，因此经常需要根据实际工作流程，来设定数据指标。一来方便监控执行进度，二来在复盘的时候，好观察哪个环节出了问题，便于追查原因，寻找机会。

2024-10-09 11:57:34

运营数据分析体系
标签 VS 数据指标体系，这篇讲得太清楚了！
当然，流程式也不止漏斗这一种，比如在生产、服务、售后等环节，也是一个完整的流程，但不是逐步递减的。比如生产任务，是肯定要完成的，但随着生产工序增加，每一步会增加新的原料、生产费用、人工成本，此时整个流程所消耗的成本、时间是逐级递增的。

2024-10-08 09:01:45

标签数据指标数据分析
用户生命周期分析，这个坑90%的人踩过！
对线下实体店而言，用户到店即付费，先消费后体验服务。但在互联网产品里，付费与活跃脱节的现象很常见。或者有的产品干脆允许用户只活跃，不付费，通过额外的权益和道具收费。比如游戏、在线音乐、视频、社区等等皆是如此。

2024-10-08 08:14:08

用户生命周期分析服务
数据分析，如何实现降本增效？
比如很多公司做促销活动，总喜欢搞“全场大促”，心理感觉可以多覆盖用户，可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨，没活动的一蹶不振，总业绩也不见涨。

2024-09-30 08:47:07

数据分析降本增效覆盖用户
因果推断的四个模型，的确管用！
既然复杂的方法不好用，有没有简单的办法？有！比如基于最朴素的感觉：既然A会引发B，那么A产生了B就该产生，A结束了，B会慢慢结束（或者B死掉）。人们就此总结出了因果推断四大原则。

2024-09-29 09:22:00

因果推断模型统计学
数据分析工作，能做一辈子吗？
所谓的“AI/人工智能/智能BI/ChatGPT会取代数据分析师”，正是来自对数据分析工作的不了解。在不懂行的人眼里，数据分析师和算命大师没啥区别，不需要数据采集、不需要数据清洗、不需要数据治理、不需要分析建模、不需要积累经验、不需要你测试验证。

2024-09-29 00:00:05

AI人工智能ChatGPT
数据分析落地全流程，你学会了吗？
面对细节数据缺失，可以用管理手段配合数据建设。比如要求客服在首次接单且售后无异常的情况下，接单30分钟内完成分配，有异常就人工反馈标注。

2024-09-27 10:27:50

数据分析模型管理
用户活跃、留存、流失，超全图解！
难做的根源，是：如果用户登陆的话，我们很清楚他登录以后干了什么，但是用户未登录的话，我们不清楚他为什么不登录。未登陆的理由，只能去猜。这就是这三大问题难缠的核心之处。如果领导问我们：“今天登录用户访问了哪些页面？”估计各个对答如流。

2024-09-26 12:28:49

用户活跃留存流失
如何实现无头数据架构 译文 精选
无头数据架构可以在整个组织中解锁前所未有的数据访问，但它从左移开始。

2024-09-20 21:09:42

无头数据架构数据分析平台多跳架构
这才是经营分析赋能，但90%的人都搞错了！
固定投入更像基础建设，很难直接衡量每一块投入提升多少订单。因此只能做分类管理，对每一类渠道的基建投入，控制总量。而可变投入是直接和订单相关的，因此必须具体考核收益。如果投下去资源没有见到额外增长，就得复盘投入价值。

2024-09-12 11:51:44

经营分析业绩增长数据量
我们一起聊聊数据分析模型：人货场模型
“我看到收入下降/新增用户减少/成本上升，该怎么进一步分析呢？”很多人有类似困惑，经常写了一堆同比环比，除了“同比降了，要搞高”就不知道写啥。该怎么办呢？

2024-09-05 10:36:58

数据分析人货场模型
一文读懂Hive底层数据存储格式
Parquet 表支持 Uncompress、Snappy、Gzip、Lzo 压缩，默认不压缩(Uncompressed)。其中 Lzo 压缩是支持切分的，所以在表的单个文件较大的场景会选择 Lzo 格式。

2024-09-03 08:40:31

Hive底层数据
大厂都要求的“数据分析闭环”，该如何实现？你学会了吗？
当然，现实工作中，总会遇到公司领导不重视，业务不积极，数据太少等等问题。该怎么补救呢？你不能太指望遇到100%完美型的公司才干活，因此建议大家抱着：行有不得，反求诸己的精神，先把我们自己能干的工作干好。

2024-09-02 12:23:27

数据分析闭环
技术 or 业务？数据分析发展路径大盘点
无论你是站在门外心怀憧憬；还是刚刚入行，踌躇满志；又或者被每天跑数累得七荤八素，都可以认真复盘下咱数据人的优势与机会。

2024-08-30 11:53:31

技术业务数据分析
搭建经营分析模型，这可能是最好的策略
如果分析不深入，分析师就只能笼统地喊：“差旅费高了/销售费用高了，要控制”，这完全无法落地。更有甚者，业务部门摆烂，说：“业绩做不好，都怪你们瞎胡控制费用”。搞得分析师灰头土脸。

2024-08-28 11:56:33

经营分析模型策略
基于改进字典的大数据多维分析加速实践
工程化支持[维度组合]方式加速rbm结构, 将能定位唯一粒度实体维度组合以最小组合方式建立, 可有效减少rbm结构数据的数量。节省存储的同时, 也提升查询性能。

2024-08-26 14:54:54

大数据多维数据
Python数据分析领域的十大高级技巧
本文是我们精心挑选了十大高级技巧，适用于数据科学家、分析师以及任何希望深入探索Python数据分析的人。

2024-08-21 15:31:53

Python数据分析
一文快速解锁：标签体系全流程
标签工作至关重要，它是量化定性因素，提供价值判断的重要工具，是一项非常基础的建设。但做标签项目，一定要和经营分析（对管理层）活动支持（对运营）系统工具（对一线）结合起来，不能自己默默无闻奉献。

2024-08-19 13:46:00

标签体系工具
GenAI时代的实时数据分析：Apache Pinot与向量索引技术探秘
本文将分享如何使用 Apache Pinot 将实时数据分析和检索增强生成 RAG 结合起来。随着实时机器学习以及数据分析应用的发展，实时数据的价值越来越多地被挖掘出来。

2024-08-19 10:06:44

机器学习数据分析推荐算法
通过一个手抓饼摊，看懂数据分析全流程
有诗云：“一杯茶、一支烟、一段SQL写一天”，就是在吐槽，数据计算太过复杂，导致得写几百行SQL才能拿出来。

2024-08-19 09:07:00

手抓饼摊数据分析SQL
业务分析模型，我整理了四个好用的模板
逻辑树模型有两个难点，第一个是：提出合理的假设。比如一提到收入下降，很多人会习惯性地扯“大环境不好”；提到成本升高，很多人习惯性扯“通货膨胀”。这些看似有理但过于宏大的假设，会误导分析方向，掩盖真实问题。

2024-08-13 12:03:09

业务分析模型
用户分析五大法则，互联网大厂都在用！
正所谓：长袖善舞，多钱善贾。做数据分析，如果数据本身就很少，那也很难分析出有深度的结论。反映在用户分析上，如果用户是轻度用户，注册时候就留个手机号，登录一两次就没来了，那铁定没有啥数据可以分析。

2024-08-12 11:42:21

用户分析互联网分层
数据分析十大模型：杜邦分析模型
如果你掌握了杜邦分析模型的构建思路，以上问题都能迎刃而解。然而，很多网红文章在介绍杜邦分析模型的时候，只是罗列了一大堆指标，同学们看得头昏脑涨，也搞不懂其中的逻辑。

2024-08-06 11:32:07

数据分析模型杜邦分析模型
我们一起聊聊如何做一个优秀的数据分析项目？
纵观整个过程，我们能看到，做好项目的过程，就是把数据方法应用于企业实践的过程。数据本身有统计学、数学、编程、数据库等专业知识，但其中相当部分（比如数仓、ETL）是为保障数据本身的正常运行；相当部分（比如语义判断、图像识别）是用于工业应用，不用考虑业务理解和配合；相当部分（比如统计学）适用于科学实验、农林牧鱼研究。

2024-08-05 10:55:52

数据分析项目统计学
这才是有效的用户细分，而不是只分高中低
虽然数据、统计学给我们提供了很多工具（分类工具、降维工具）可真正用到实处还是得考虑具体业务场景。我们从来都不缺少会背课本的学生，我们缺少的是会考虑实际场景的分析人员。

2024-07-31 11:52:55

用户工具电商行业
为什么你做的数据异动分析，总被人Diss
从本质上看：只有死人的心电图才是一根直线，但凡是个正常的人一定会有波动。把握业务规律，判断合理波动范围，了解业务应对异常的手段，才能推动合理决策。想达到这个效果，需要分几步完成。

2024-07-30 14:05:00

数据异动分析业务
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