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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
AB实验遇到用户不均匀怎么办？—— vivo游戏中心业务实践经验分享
本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。

2023-08-03 10:19:59

AB实验户不均匀
15个超级棒的外文免费数据集，学习数据分析不愁没有数据用了！
Academic Torrents是一个比较年轻的网站，旨在共享来自科学论文的数据集。因为它是一个较新的站点，所以很难判断最常见的数据集类型是什么样的。目前，它有大量缺乏上下文的有趣数据集。

2023-08-03 08:15:20

外文免费数据集
数据结构如何解决供应链挑战
数据结构方法使供应链领域的企业能够利用大数据的力量，实现实时可见性，优化运营并推动战略决策。通过提供统一和可扩展的数据管理方法，数据结构在日益复杂和数据驱动的供应链环境中提高了效率、敏捷性和竞争力。

2023-08-03 06:58:46

数据结构企业
数据归因模型，该如何搭建？
企业经营也是同理，我们不是搞科学研究的，而是来挣钱的，所以真实原因可能永远无法知道，但是只要经营指标是向好发展，业务能不断改善，目的就达到了。

2023-08-02 13:07:00

数据归因模型
用户细分，该怎么分才最见效果
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。

2023-08-01 12:45:39

用户细分消费习惯
五分钟读懂，如何搭建经营分析模型
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。

2023-07-31 11:37:05

经营分析模型
海量数据，三行Python代码直接获取！
说起数据分析，我们想到的往往是各种算法、思路，图表等等，但是正所谓巧妇难为无米之炊，没有数据，何谈分析。

2023-07-31 08:02:28

数据分析算法，图表
小米集团基于Apache Doris的OLAP实践
本文将分享小米集团基于Apache Doris的OLAP实践。文章将从小米集团OLAP系统的选型历史以及当前的应用现状入手，分享小米数据生态中的Doris以及Doris在小米用户行为分析场景的实践。

2023-07-31 07:49:03

OLAP系统Doris
数据分析项目是什么？该怎么做？
即使是数字本身，也很难体现价值。比如原因分析，即使不看数据，业务自己也能猜到几条原因。如果仅仅局限在业务提一个假设数据验证一个，那就跟叼飞盘的汪子没啥区别。虽然自己跑得辛苦，人家还认为你就是个打杂的。

2023-07-29 22:27:44

数据分析项目
详细全面：数据分析师成长攻略
评估1次活动效果是相对简单的，作为数据分析师，只要能理清活动目标，活动达成目标的业务逻辑，就能快速输出评估结果。这是数据分析师们应优先培养的能力。

2023-07-28 14:48:00

数据分析效果
用户路径数据分析与挖掘
本文将介绍用户路径相关的分析与挖掘。首先会介绍业务实践过程中遇到的问题和所做的尝试，接着将介绍根据业务实践沉淀出来的开源框架SessionAnalytics。

2023-07-28 08:11:28

数据分析开源框架
大淘宝模型治理
本文将分享大淘宝数据模型的治理实践，主要包括四个部分（大淘宝已改名淘天集团）：背景及问题， 解决方案，模型治理，未来规划。

2023-07-28 08:08:09

大淘宝数据模型数据治理
用户画像，这么做才能促进业务
本篇里审时度势四个字出现了3次，这是把数据理论应用到企业里很重要的一环。在企业里推动项目需要找准切入点，配合业务节奏，实现业务上效果，才能吸引大家的注意，提升数据分析的地位。​

2023-07-27 13:44:19

业务用户画像
如何在数据分析中拥抱人工智能
人工智能等技术是革命性的，特别是对于数据分析等行业而言。生成式人工智能需要数据才能发挥作用;它训练系统学习数据中的模式、关系和结构。这最终将作为模型生成新的、有意义的结论的基础。因此，生成式人工智能需要数据才能发挥作用。

2023-07-26 15:52:05

数据分析人工智能
数据分析这么干，运营吵架少一半
今天我们就先看其中最大的一个问题。运营的工种有很多（如下图），其中活动运营是策略性最强，和数据分析关系最紧密，也是怼的最多的岗位，今天就用它举例子。

2023-07-26 12:58:32

数据分析运营策略
建设银行隐私计算实践
本文将分享建设银行在隐私计算领域的一些应用实践。建行上海大数据智慧中心是2015年成立的一支专门服务于建行内部的数据分析和数据挖掘团队，职责是为全行的各业务条线、各个分行、各个子公司专门来提供数据咨询服务、大数据平台技术和数据算法的支持。

2023-07-26 07:21:27

隐私计算数据分析
淘宝直播APP用户增长实践
本文将分享淘宝直播APP（点淘）的用户增长实践。近两年来，阿里在内容方向投入了大量精力，而点淘则是内容方向的一个重要组成部分。点淘依托直播和短视频生态，通过短直联动的方式来打造短视频种草和直播拔草的一个商业形态。

2023-07-20 08:39:09

DPA+RTA数据体系
实时物化视图：加速大规模时间序列数据查询的利器
本文将分享如何在产品中实现实时物化视图，重点聚焦于加速大规模时间序列数据查询。实时物化视图就是一种适用于时间序列数据的预计算加速过程，其核心思想是将历史物化数据与计算结果保留下来，并在新数据到来时进行增量更新。在高效地管理和维护物化操作的同时，减少计算的开销。

2023-07-20 08:28:01

实时物化视图时间序列
时间序列的季节性：3种模式及8种建模方法
分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。

2023-07-19 15:28:10

时间序列分析季节性
B站埋点数据标准化实践
用户行为数据管理和对应的行为数据分析的关系十分紧密，如何在产品层面上应用好，前置条件是埋点数据需要做到标准化管理、标准化应用，这是很多行业内公司及团队都会碰到的课题。本文将和大家一起分享B站在埋点标准化方面的实践经验。

2023-07-19 08:58:00

数据管理数据分析
做有价值的经营分析，而不是记流水账
报表复杂和报表能讲出问题是两码事。看回上边的例子，如果解析销售情况，光看收入结果，肯定无法了解问题是怎么来的，得深入到过程才行。并且，新客户/老客户，大客户/中小散客，可能有不同的销售方式，要看的数据也不同。

2023-07-17 11:32:46

经营分析数据销售
我搭建了一个好用的数据运营体系
为什么会这样？因为从本质上看，运营是个辅助性工作。理论上，如果产品力足够强大，商品天下无敌，那根本没运营啥事。——用户自己就抢着买到断货，玩得乐不思蜀了，运营啥运营。

2023-07-14 12:02:29

数据运营体系
一个案例，看懂数据分析全流程
怎么确认卖手抓饼和上班哪个挣得多呢？你可能直观地想到：打工一个月多少钱是清楚的，卖手抓饼一个月赚多少钱不清楚。于是，你写下了如下图对比表，然后开始收集数据。这个动作，用专业话说叫：确定分析目标。

2023-07-13 12:21:18

数据分析统计
数据湖在快手的生产实践 原创 精选
今天的分享分为四个部分：首先介绍传统离线链路，它存在哪些痛点；第二部分引入数据湖的特性；第三部分是通过快手数据湖几个典型的业务场景来说明如何基于数据湖技术重塑离线链路的生产；最后一部分介绍近期工作和长远规划。希望通过本次分享能够让大家了解数据湖技术在重塑离线生产方式中的关键作用。

2023-07-12 16:07:50

链路数据湖技术
别再喊“要提升”，这才是有用的销售分析报告
某互联网交易平台，通过线下销售团队招揽企业入住。目前销售部领导找到数据分析师，希望能做一些精准分析，为一线销售赋能，提升销售生产力。问：这个数据分析项目该怎么做？

2023-07-12 13:06:44

销售分析报告
黑匣子九问，带你揭秘黑匣子
作为飞机数据客观、真实、全面的记录者，黑匣子是飞机失事后查明事故原因的最可靠、最科学、最有效的手段。伴随着航空事业的发展，黑匣子在飞机日常安全维护、飞行状态监测、消除事故隐患以及故障定位方面也发挥着越来越重要的作用，甚至可以说充当着飞行过程中不可或缺的角色。

2023-07-11 07:59:18

黑匣子科学飞机失事
PySpark 数据类型定义 StructType & StructField
在本文中，云朵君和大家一起学习了 SQL StructType、StructField 的用法，以及如何在运行时更改 Pyspark DataFrame 的结构，将案例类转换为模式以及使用 ArrayType、MapType。

2023-07-10 18:48:29

PySpark数据结构
野生数据分析师脱困指南
从本质上看，数据分析是个技术工种，不像运营/产品，非常依赖成功案例。作为数据分析师，有能力提取/加工数据，了解常见的业务场景，能梳理清晰需求，能搭建看板/模型，能做好测试，就足够我们安身立命了。

2023-07-08 23:05:01

数据分析运营
数据分析师，如何给自己找活干
数据分析想给自己找活干，要多了解公司数据现状，找到业务部门需要的数据，从报表开始逐步完善数据体系，并且要列清楚进度，一步步实现，让大家看到自己的努力，这样才是破局之路。​

2023-07-06 14:52:36

数据分析师SQL
哔哩哔哩数据服务中台建设实践
本文将分享哔哩哔哩数据服务中台的建设实践。

2023-07-04 07:11:30

数据分析中台
预测分析初学者指南
长期以来，预测分析仍然是一个高度复杂的领域，只有数据科学家和数据分析师才能从事和利用；然而，得益于机器学习等人工智能技术，现在即使是接受过最少培训的企业用户，也可以利用预测分析来分析历史和当前数据，以获得洞察，从而简化运营、降低风险并发现机会。

2023-07-03 15:05:07

预测分析大数据
在能源管理中实施预测分析有哪些好处
预测分析是指使用数据、统计算法和机器学习技术，根据历史数据确定未来结果的可能性。在能源管理的背景下，预测分析可用于预测能源消耗，在潜在问题发生之前识别潜在问题，并优化能源使用。

2023-07-03 14:11:06

预测分析
100000行级别数据的 Excel 导入优化之路
由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板，应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。

2023-06-29 08:22:43

数据Excel模板
我们一起聊聊Hdfs的透明加密记录
• HDFS透明加密（Transparent Encryption）支持端对端的透明加密，启用以后，对于一些需要加密的HDFS目录里的文件可以实现透明的加密和解密，而不需要修改用户的业务代码。端对端是指加密和解密只能通过客户端来操作。

2023-06-28 07:56:46

透明加密记录
面向行为分析的数据治理和应用
本文将分享奇富科技-数据生态团队如何对面向行为分析的数据进行治理和应用。

2023-06-28 07:54:44

数据治理数据分析
用户分析，这么做才能有深度
做数据的同学，往往做ABtest的很多，但做得很被动。往往是业务拿着方案，数据只是机械操作。自己提假设，自己进行验证的能力差。

2023-06-27 11:57:24

用户分析挖掘法ABtest
汽车之家敏感数据治理实践
"中间件-AutoProxy"实现了面向应用的透明数据脱敏，减轻了数据脱敏工作量。数据脱敏不再需要研发人员去修改业务代码，取而代之的仅需修改DB地址为脱敏中间件地址，并提相应的脱敏自动化工单。

2023-06-27 07:26:36

汽车之家敏感数据治理
GraphQL全解析，你学会了吗？
本文介绍GraphQL的概念、工作原理和应用场景，并详细阐述如何使用Spring实现GraphQL。

2023-06-26 13:08:52

GraphQL服务数据
数据指标 VS 标签体系，到底有啥区别？终于搞清楚了
标签的使用过程，与数据指标有很大区别。数据指标一旦梳理完成，除非流程更改，否则不会怎么变动。而标签在建设过程中，需要围绕同一个目标，不断地做优化，有一个明显的“提纯”的动作。

2023-06-26 11:59:52

标签质量梳理
这是我见过最【高级】的数据分析
作为从业者，我们还是希望业内浮躁盲目的气氛少一点，大家多认真干活，这也是陈老师努力科普的原因。并且这里有些工作，比如预测业绩，比如预测响应率，还是需要用到一定算法，比直接跑报表有技术含量。​

2023-06-26 00:19:13

数据分析截图
Python潮流周刊：Python 3.13 计划将解释器提速 50%！
Numpy 是作科学计算和数据分析的最重要的库之一，并行性是提升其性能的重要手段。文章介绍了 5 种可以实现 Numpy 并行性的场景和方法：加载/保存 Nu

2023-06-25 11:36:00

Numpy数据分析场景
“事后达尔文”—— 游戏业务效果评估方法实践
本文介绍了互联网业务数据效果评估的几种常见问题及方法，并基于分层抽样的逻辑优化出一套可应用于解决用户不均匀的“事后达尔文"分析法，可适用于无法AB测试或人群不均匀的AB测试等场景下的效果评估中，本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家，如果能对大家在各自领域中的业务效果评估有所助益的话，那就更棒了！

2023-06-23 15:17:32

数据分析
Apache DolphinScheduler（海豚调度系统）介绍与环境部署
Apache DolphinScheduler 和 Azkaban 都是开源的大数据工作流调度系统，用于管理和调度大数据处理任务。它们具有一些相似的特点，但也有一些区别。

2023-06-20 07:32:04

海豚调度系统
网易严选全链路数据治理的实践与总结
我们的大数据基础组建主要包括HDFS存储系统、Kafka/Pulsar等消息中间件，还有用于实时计算的Flink、批处理的Hive、Spark计算引擎、AI训练的temsoflow，在这些基础设施之上我们也开发了很多数据产品，如数据集成工具datahub，任务开发平台等。

2023-06-19 07:27:50

网易严选全链路
数字化时代，如何提高数据洞察力？
换个行业，换个公司，换个产品，换个发展阶段，具体场景都会变化。所以企图追求“万古不变的数据分析真理”，只会让自己在玄学道路上越走越远。想提升洞察力，就多多积累具体场景碎片，提升具体分析能力。具体问题，具体分析，这句话永远不过时。​

2023-06-18 22:37:12

数字化数据洞察力
这才是真正的数据分析项目，而不是爬表
计划类工作在跳槽的时候也很好用。因为制定计划涉及整个公司经营分析指标体系，经营方向确认，通过计划类项目，能很好地建立全局认知，在面试官面前显得很有水平。​

2023-06-16 11:54:59

数据分析项目
Capital One银行是如何进行大规模数据治理的
数据治理不再被视为一种合规性的工具，而是确保最终用户能够在需要的时间和方式访问正确、高质量的数据的驱动力，这是企业成为数据驱动型组织的关键因素。

2023-06-16 11:22:42

数据治理大数据
用户流失分析，这是我见过最好的模板
在数据上“9”以前，用户可能已经跑掉了，早前几个月就没活跃了。所以，流失率要和活跃率结合起来看。对于影响用户活跃的事件要尽早关注，对于核心用户活跃率要紧密跟踪，避免事后做无用功。

2023-06-12 11:53:08

数据活跃率流失率
如何使用数据驱动策略来增加制造业的销售额
通过数据帮助销售代表变得更有效率，可以帮助制造商更好地实现盈利增长。了解使用什么数据和衡量什么是改善结果的第一步。

2023-06-12 07:05:58

销售数据驱动效率
迭代vs向量化，如何提升Pandas性能？
使用NumPy的向量化可以极大地提高代码性能，特别是在处理大型数据集时。在处理数值运算时，可以考虑向量化你的代码，从而获得更好的性能。

2023-06-12 00:36:28

迭代向量化Pandas
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