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数据分析

1650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 1650 条
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。

2023-02-26 17:46:03

分析指标波动数据模型
一文快速解锁：标签体系全流程
标签体系做得好，后续分析才有足够多素材，才能积累经验。标签体系做得差，白费功夫不说，后边做深入分析的时候还没有依靠。

2023-02-26 00:00:04

项目标签体系
数据分析报告，【建议】部分该怎么写？
当然，这些都建立在一个基本前提上：你得能分清看到的是结果数据还是过程数据。曾经有个同学问陈老师：“老师，我要如何提升策略性思考能力，你看我们现在明明一切做得很好，可转化率就是上不去，为啥嗯？”

2023-02-26 00:00:03

数据分析数据模型
一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。

2023-02-24 14:40:24

ndarrayPython数据分析
2023年有哪些数据分析和商业智能发展趋势？
随着2023年的到来，现在是探索数据分析和商业智能在新的一年发展趋势的好时机，本文将介绍数据分析和商业智能的一些发展趋势。

2023-02-22 15:57:41

数据分析商业智能
腾讯Alluxio（DOP）在金融场景的落地与优化实践
本文将分享腾讯 Alluxio（DOP）在金融场景的落地和优化实践。DOP 全称为 data orchestration platform，数据编排平台，是腾讯内部 Alluxio 及其生态产品组成的一个大的产品。

2023-02-20 13:45:31

数据分析腾讯 Alluxio
大数据分析如何重塑物联网(IoT)?
大数据和物联网正在推动科技进步，让生活变得更快、更智慧。为了收集数据，物联网可以将任何产生数据的东西连接到互联网，包括汽车、可穿戴技术、视频游戏、家用电器和其他物体。

2023-02-17 16:25:58

大数据分析物联网
数据分析终极一问：多影响因素下，到底咋归因？！
新入行的数据分析师，认为只要怼几个数据进线性回归或者因子分析模型，就能算个参数出来让每个部门满意。所以这种来来回回扯皮的事，还会延续很多很多年，哈哈哈。

2023-02-09 12:15:49

数据分析因素售后
用于文本数据分析的 Pandas：使用 Str 访问器清理和操作文本数据
Pandas 中的 str 访问器提供了许多有用的字符串操作，可以应用于 Pandas 系列的每个元素。

2023-02-08 07:44:56

Pandas数据分析
运营策略分析体系，该如何搭建
数据分析师连发生了什么都是后知后觉，数据没有做标记，活动规则之间相互重叠毫无策略可言，又能做什么分析呢？

2023-02-07 13:27:00

运营策略分析
这次用户分群模型，终于被评价为【有用】
从本质上看，之所以需要这种组合式分群模型，是因为当分析目标是：“提升业绩”的时候，影响结果因素太多，不细致考虑，很有可能满盘皆失。

2023-02-06 12:06:33

用户分群模型
大多数开发人员都弄错的Hive与MapReduce小文件合并问题
因为设置上面四个参数，看上去规定了map结束，MR结束合并文件，如果文件平均小于smallfiles.avgsize启动一个新的MRj进行文件的二次合并。如果启动mr合并文件，没有问题。

2023-01-31 10:22:00

HiveMapReduce文件合并
刚入门数据分析，领导就丢给我一个大难题
梳理业务，可以依照：来龙去脉，整体局部的顺序进行。搞清楚这个业务的上游、下游环节。从而梳理出最粗框架的业务流程。

2023-01-26 02:12:23

数据分析梳理业务框架
在线教育中的大数据分析：每个人都应该知道的方面
在线教育中的大数据分析是一个复杂的过程，学习专业人员需要遵循这个过程来检查大数据集。本文解释了每个人都应该知道的方面及其对在线教育行业的影响。

2023-01-16 19:07:56

大数据大数据分析
这才是数据分析项目失败的主要原因
今天我们先不谈“为啥每天瞎忙没项目做”的问题，就谈“为啥已经开工的项目会失败”。因为认真梳理下会发现，至少四分之三的数据分析项目失败，和这个事有关。

2023-01-14 17:45:28

数据分析项目
数据分析师 PK 运营，不再被追着要数！
数据分析之所以做了没屁用，80%是脱离实际，闭门造车的结果。脱离实际，闭门造车的根源，在于做数据的人太沉迷于数据本身，忘了真正要干啥。

2023-01-12 12:50:07

数据分析师运营，场景
大数据和物联网如何互助
我们已经开始看到数据分析和物联网在使用专业技术和技术高效分析大量数据方面的巨大影响。在收集和分析数据方面，物联网和大数据集成似乎是前进的方向。

2023-01-11 12:29:15

大数据物联网
这个简单的行业分析套路，服了服了
做分析，罗列事实和数字仅仅是第一步。如何基于数字和事实做判断更重要。做行业分析，要先清晰对象：一个行业的新玩家/老玩家，需要关注的是不同的。

2023-01-10 11:29:34

行业分析套路
大数据架构师一定要弄清楚Fair Scheduler和Capacity Scheduler
如果是中小型集群，上千节点以内，资源比较紧张，建议使用Fair Scheduler,配置简单，对资源的使用效率也高。相比Fair Scheduler更加灵活，允许作业使用群集中未使用的资源。它通过基于定义的权重来给任务的公平抢占和稳定提供保证。对于中小型集群，这是一个很好的默认设置。

2023-01-09 08:38:22

大数据架构师YARN
我搭建了一个强大的数据预警模型
数据预警的错误做法，当然是指望一个神威无敌大将军模型，能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多，且外部环境压力，内部主动行为，都很难量化。因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型，完全不靠谱。

2023-01-08 21:05:45

数据预警模型
你见过这样精准的预测模型吗？
预售、团购、饥饿营销、订金膨胀、缺货登记……所有的业务手段，需要的不但是运营能力，更需要系统建设支持。显然，对业务来说，比起搞这些系统建设和复杂的运营手段，还是直接甩锅给“模型预测不准”更轻松。因此你要是直接问业务预测需求，他们都会倾向于“不高不低刚刚好”的赌命式预测。

2023-01-04 11:35:21

预测模型预售
数据又双叒叕波动了？五步法，准确识别数据异常波动
“对数据进行监控，分析指标异动原因”是数据分析常见工作内容。这个需求看似简单，可实际做起来却让很多同学很困惑：到底指标波动多大算大？为啥有时候看起来没多大波动，业务却很紧张问原因，有时候波动很大业务又不着急呢？

2023-01-03 11:34:08

数据异常波动
Pandas处理大数据的性能优化技巧
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。

2022-12-30 15:29:35

数据分析工具Pandas
人货匹配模型搞懂没？大家都在讨论它
所谓电子商务，还是商务，本质上运作的逻辑是一样的。不同的是，互联网上用户行为能留下充分的数据记录，因此能进行相对准确的分析。再也不用像传统门店那样，靠研究人员现场肉眼观察消费动线了。

2022-12-29 11:45:52

人货匹配模型电子商务
我不建议你抄大厂的用户画像，为什么？
从本质上看，对非互联网大厂而言，想靠一己之力收集全量用户信息是不可能的，也不能吃透这些互联网平台的广告规则与收费机制。因此对抗外部信息不足的办法，是做好内部管控，在内部对自己家的产品/内容/运营能力做好盘点，从而有充足的准备应对外部挑战。

2022-12-28 11:44:19

用户画像互联网用户信息
从数据到见解：商业智能(BI)如何改变医疗服务？
数据分析为医疗保健业务带来了巨大的好处，包括降低治疗成本、预测疾病爆发和提高患者生活质量的能力。

2022-12-26 15:48:41

数据分析医疗保健
求职数据分析，项目经验该怎么写
首先得正本清源：什么是项目？答：项目是在特定时间内，集合特定资源，为达成特定目标所做的工作。简而言之一句话：项目不是临时性工作，是特事特办。

2022-12-26 00:00:03

求职数据分析项目
在OKR中，我看到了数据驱动业务的未来
数字化时代，新商业模式、新技术应用，都需要大量技术手段运营，需要试点，不再是拉横幅、喊口号、打鸡血能解决问题的了。因此可以期待，在未来，OKR方法能更深入地使用，能真正带来数据驱动。​

2022-12-26 00:00:02

数据驱动业务
2023展望：新的一年将给大数据分析领域带来什么？
数据仓库一直很受欢迎，尤其是在云端。但SAS执行副总裁兼首席信息官Jay Upchurch表示，预计2023年将有更多客户从传统数据仓库转向实时数据存储和分析。

2022-12-25 15:33:36

数据分析数据仓库数据存储
Denodo预测2023年数据管理和分析的未来
我们可以看到，在与数据管理基础设施和架构相关的领域内出现了很多创新。以下是Denodo认为将在 2023 年产生最大影响的五大趋势，这些趋势与数据和分析有关。

2022-12-14 15:53:22

数据管理数据分析
七步走！做出高质量的数据分析项目
数据分析项目特别需要仪式感！因为数据分析成果很少能成为白花花的银子，等年底做总结的时候可能大家都忘得差不多了。因此一定要做足仪式。比如项目启动时和合作方一起开个会，开到中午大家一起大圆桌搓一顿。项目结束汇报时专门约上大老板，汇报完合影留念。

2022-12-14 14:13:01

数据分析项目
Arctic的湖仓一体践行之路
简单说，我们可以把数据湖当做一个存储各类结构化、半结构化和非结构化数据的池子，这个池子可以是私有化的 hadoop 集群，也可以是云端的对象存储，因为我们要存储体量非常大的原始数据和明细数据，这个池子的成本必须足够低，开启 EC 的 HDFS 或对象存储无疑是最佳选择。这个大需要多大？

2022-12-13 17:42:47

Arctic存储湖仓
ClickHouse在自助行为分析场景的实践应用
在巨大的数据量面前，想追求极致的性能及全部场景适应性，必须在某些技术方案上进行取舍。ClickHouse从底层列式存储到上层向量化并行计算，都没有考虑存算分离、弹性扩展的技术方案，甚至于横向扩容数据需要手动re-balance。因此，如果要实现云上的可动态伸缩、存算分离，ClickHouse需要重构底层代码。

2022-12-07 08:31:45

ClickHouse并行计算数据
2023 年数据治理趋势
尽管整个组织的数字孪生还没有普及到整个数据领域，但是数据治理的许多基本方面——当通过实时访问控制和情景适应性的镜头应用时——可以模拟它们详细描述当前发生的事情的能力。

2022-12-06 10:04:33

数据治理趋势
一份“靠谱”的年度经营计划，你学会了吗？
做经营分析的同学们则被夹在中间，一边被要求“科学合理地进行测算”，另一边又得对领导们拍脑袋/扯皮出的结论“给予合理解释，科学地分配到每个月”，那是要多郁闷，有多郁闷。到底合理的年度经营计划该咋定，经营分析又该怎么发挥作用？今天给大家捋一捋。

2022-12-05 11:38:11

分析师数据作用
测试一下，读懂数据的能力，你有吗？
因为这就是孤零零一个数字，啥含义都没有。想读懂数据，至少它得是一个明确的数据指标。包含了指标名称，使用场景，计算口径。同样是180，我们换成：成年女性，身高180cm。是不是一下清晰很多了。

2022-12-03 18:24:13

数据能力场景
用艺术的眼光探索数据之美
在深入分析的情况下，我们应该用数据图形表示技术的思想。我们经常使用bar charts, histograms, pie charts, boxplots, heatmaps, scatter plots, line plots等等这些典型的图，这些图对于数据可视化是必不可少的。

2022-12-02 15:11:52

数据分析数据可视化
聊聊数据分析成果如何落地
数据分析成果落地难，本质上是难在“做项目”上。因为数据分析涉及数学、统计学、计算科学等等理论，很多同学会本能地倾向于“做学问”，忘了我们是在企业，企业是为了赚钱而努力。

2022-12-02 11:40:00

数据分析成果
数据分析项目的五个坑点，千万不要对号入座！
所谓：猛将必发于卒伍，宰相必起于州郡。好的数据分析师，不是一上来就搬弄模型，而是能从数据细节里，读出企业的问题；能基于哪怕最简单的数据基础，设计出可行方法帮助业务从低端向高端升级。这才是好的数据分析师真正起到的作用。

2022-12-01 11:44:32

数据分析项目B2B
这才是真正的商品分析，而不是罗列进销存
很多商品报表只有库存和销售额两个指标，这是因为商品主管对采购周期、保质期自己心里有数，并且这俩数据一般也不在交易表里，导致数据分析师取数的时候没有包含这俩数据。

2022-11-29 11:31:19

商品分析商品销售库存
只需五步，实现数据分析闭环
如果每次数据分析做出的预判都很准的话，就是所谓：知其所以胜，知其所以败，这就是数据分析的最高境界了。说明分析师本人已经抓住了一个业务的核心规律。

2022-11-28 11:43:24

数据分析不及格数据验证
用这个算法能让大数据集群性能提升100倍
我们完全可以就从TreeSet中获取续约时间最老的那个契约，假如说连最近一次续约时间最老的那个契约都还没过期，那么就不用继续检查了啊！这说明续约时间更近的那些契约绝对不会过期！

2022-11-27 17:39:06

大数据集群性能
从SQL Boy到管理者：数据分析师成长的五个阶段
SQL Boy是数据分析师们必经阶段，所谓“猛将发于行伍，宰相起于州县”，正是此理。因为真正工作中取数，并不是对着一个清洗好的大宽表写sql那么简单。

2022-11-26 00:00:05

SQL数据分析师业务
对比Pandas，学习PySpark大数据处理
在这篇文章中，我们将对比用于基本数据操作任务的 pandas 代码片段和它们在 PySpark 中的对应功能的代码片段。利用 pandas 数据操作技能来学习 PySpark 。

2022-11-17 11:52:35

pandasPySpark大数据
如何从边缘分析中推动业务价值
随着数据以指数级增长，超出集中存储和管理的能力，以下是边缘分析如何帮助组织克服这一挑战。

2022-11-17 11:30:34

边缘分析物联网
数据分析能力分级模型，你在哪一级？
很多做数据的新人都有这个困惑，今天陈老师给大家解这个局。这里问题的核心在于：如果不能按自己的建议做项目，是不是就不能提升数据分析能力了？回答当然是：否！数据分析的能力晋级分为四个层级，所谓“按我的意见做”根本就不在这个晋级体系里。

2022-11-15 11:46:17

数据分析能力分级模型
这才是真正的数据分析项目，而不是爬表
作为数据部门的领导，可能最想承接的就是计划类工作，虽然技术含量低，但这是一个直接服务大老板的机会。能多在大老板面前露脸，本身就是一个绝好的立功机会。

2022-11-14 11:55:39

数据分析项目
数据科学与数据分析
数据科学是一个令人兴奋的领域，因为它的本质是收集、存储和处理大量信息，可以产生在任何其他学科都不可能达到的知识水平。

2022-11-14 10:36:55

数据科学数据分析
Pandas 探索性数据分析综合实战
本文的内容是关于对数据集进行特别分析，并试图找到关于数据的洞察力。我们做了处理缺失值、异常值的工作，并将单变量、双变量和多变量的分析可视化。

2022-11-11 11:35:14

Pandas数据分析
合成数据定义：重大的机会和陷阱详解 译文
尽管人类每天生成海量数据，但仍然缺乏可用的真实数据。当建模目标只有少量的真实数据或根本没有数据时，合成数据用作解决方案最好不过了。

2022-11-08 07:40:55

合成数据AI真实数据
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