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大数据

9034内容  
大数据话题包括大数据相关的最新资讯、前沿技术、使用技巧、应用案例等内容，涉及数据分析、数据可视化、商业智能、Hadoop、Spark、数据湖、数据仓库、等领域。
文章 博文帖子课程
共 9034 条
探索性数据分析（EDA）之数据可视化案例：附数据集和源码
在这篇文章中，我们使用数据可视化在数据集上做了一系列的实验和测试，基于各个变量对数据集做了一些分析，比如单变量分析和可视化（条形图、饼图、折线图、直方图）；热力图可看作是双变量分析，因为它呈现了两两变量之间的相关性。

2023-11-30 07:23:53

数据分析EDA
六种替代方案告别传统可视化图表，数据科学家必备！
数据可视化是数据科学中至关重要的一环，散点图、条形图、线图、箱线图和热图等常见图表广泛应用于数据分析和呈现。本文中，笔者为大家总结了这些热门图表的几种替代方案。

2023-11-29 20:24:45

数据可视化图表
释放非结构化数据力量的八个技巧
非结构化数据资源对于获得业务洞察和解决问题非常有价值，关键是弄清楚如何创造这种价值。熟练利用这些海量信息资源的企业可以在向关键业务流程提供可操作的洞察方面获得显著优势。

2023-11-29 17:08:29

非结构化数据数据分析
不了解数据管理可能会阻碍业务的发展
数据在过去十年里风靡一时，被宣布为数字经济的“新石油”，是的，数据具有为你的企业创造价值的巨大潜力，这使得其收益和对其的分析(即数据科学)非常令人兴奋。

2023-11-29 17:07:18

数据管理数据科学
加薪之路：高级数据分析师必备的八大能力
设计标签能力和梳理指标一样重要，但是经常被人忽视。高级的数据分析师可不是只会把维度表里的城市、性别、年龄拖出来用，而是能很敏锐地从业务口中捕捉到“高级用户”“长线运营”“防御性产品”这种词语，然后试着用数据量化。

2023-11-29 13:50:00

数据分析师
推荐多任务 2023 最新进展：用户生命周期视角下的多任务推荐模型 STAN
自从 MMoE 和 PLE 大杀四方，获得 RecSys Best Paper，多任务 CTR/CVR/StayTime 还有什么做法？本文介绍了 Shopee 提出的在用户分群基础上进一步细化多任务效果的优化方法--用户生命周期视角下的多任务推荐模型。

2023-11-29 07:25:58

生命周期数据分析
严把数据质量关，用Pandas轻松进行七项基本数据检查
当在处理较小的数据分析项目时，使用Pandas进行这些数据质量检查是一个很好的起点。根据问题和数据集的不同，还可以加入其他检查。

2023-11-28 18:15:42

Pandas数据检查
我们一起捋捋数据分析落地全流程
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。

2023-11-28 12:42:56

数据分析管理
混合存储架构中的数据编排
Alluxio 不仅适用于传统 Hadoop 环境，还可与现代大数据生态系统、云原生应用程序的存储和计算资源无缝集成。在混合云、混合存储架构中，Alluxio 作为数据联邦桥梁，为自治数据系统之间提供数据共享的解决方案。

2023-11-28 07:29:17

Alluxio数据编排系统
七个有创意的数据结构与算法可视化网站，推荐给老师、学生和开发人员
今天特别推荐一些有创意的数据结构与算法交互式可视化平台。特别适合学生、教师以及算法开发工程师。

2023-11-27 16:41:25

数据结构可视化
数据湖与数据仓库之间的五大差异
根据Google的说法，对“大数据”的兴趣已经持续了好几年，而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异，帮助您就如何管理数据做出明智的决定。

2023-11-27 16:35:28

数据湖数据仓库
区块链是否会颠覆电商行业的大数据？
区块链的独特功能，包括其公共分类账、去中心化性质以及合并区块链ID，呈现了电子商务环境中数据管理方式的范式转变，这项技术能够增强安全性，提供透明的数据交易，并使用户能够控制自己的信息，这表明它对大数据实践产生了颠覆性的影响。

2023-11-27 15:38:05

区块链大数据
Python Pandas数据预处理：你知道数据标准化吗？
z 映射的值是用当前特征值与比较数组的平均值之差，除以比较数组的标准差计算得来的。例如，我们可以计算列 deceduti 的 z-map，使用列 terapia_intenva 作为比较数组。我们可以使用 scipy.stats​ 库的 zmap() 函数实现。

2023-11-27 13:58:00

数据预处理数据标准化
业务模型 VS 算法模型，到底该怎么用？
典型的业务模型RFM，做用户分层时，如果每个指标分3类，那么就有3*3*3=27类，在业务上已经复杂到很难匹配对应策略了。但是如果用协同过滤算法，完全可以做到千人千面，这也是算法模型的巨大优势。

2023-11-27 12:24:23

算法模型业务模型
浅谈工作中常用的数据分析方法
本文将从业务指标建立、业务指标体系搭建到常用的数据分析方法进行介绍。

2023-11-26 17:47:00

数据分析
数据分析经典方法之：周期性分析法
周期分析法，还是更深入分析的基础。比如做预测，如果能拆分出整体数据中周期规律，预测就非常简单！比如做指标异动分析，如果已知有几个因素在影响，每个因素自身周期规律，那么追溯真实原因也很容易。很多同学做得不深入的原因，就是对基础规律了解不够。​

2023-11-26 08:20:35

数据分析周期性
Python：打造可视化数据分析应用的实战指南！
本文介绍了如何使用Python打造可视化数据分析应用，以及NumPy、Pandas和Matplotlib这些常用模块的使用方法和代码案例。

2023-11-24 14:02:00

Python数据分析
腾讯 PCG 数据治理体系
本次分享题目为腾讯 PCG 数据治理体系。腾讯 PCG 内容与平台事业群，包括大家所熟知的 QQ、腾讯视频、腾讯新闻、阅文集团，以及腾讯音乐等业务。

2023-11-24 07:10:44

数据治理PCG
大话数仓，数据仓库，维度建模方法（二）
前文已经简单介绍了什么是数据仓库，数据仓库事实表、维表等相关概念。在了解这些概念之后，我们要建设符合企业要求，能支持业务使用、运营分析的数据仓库。

2023-11-23 16:59:37

数据仓库建模
大话数仓，数据仓库（一）
数据仓库，是越来越流行的数据解决方案。传统烟囱式的数据开发模式，显然不能满足日益增长的数据需求，而作为大数据量化方案、解决大数据问题、发掘数据价值的大数据仓库被很多公司采纳使用。

2023-11-23 16:53:56

数据仓库大数据
大数据在推动心理健康研究中的作用
大数据在心理健康研究中的作用是变革性的。它使研究人员能够利用统计方法，考虑到遗传和环境因素，并解决建立因果关系的挑战，来解决心理健康的复杂性。

2023-11-23 10:08:06

大数据心理健康
如何通过提高数据质量来做出可靠有效的决策
当企业的数据出错时，没有简单的方法来指导企业。随着数据规模的显著增长，人们可能会觉得真正的数据质量几乎不可能实现，然而，通过意识到劣质数据的症状，企业可以迅速采取行动并解决更深层次的问题，使它们重新走上高质量数据的道路，并增强决策信心。

2023-11-22 16:08:29

大数据提高数据质量
AI如何扩展数据分析并使其更高效
通过自动化各种分析任务和简化分析生命周期，AI将错误降至最低，释放人力资源用于战略工作，并削减运营成本。在AI和数据之间的这种共生关系中，企业为扩展分析和推动数据驱动的决策找到了一个强大的支持力量。

2023-11-21 16:02:56

数据分析人工智能
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
本文旨在探讨火山引擎 DataLeap 在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案，并展示这些解决方案带来的实际收益。

2023-11-21 07:21:39

火山引擎计算治理自动化
知乎是怎样进行埋点平台建设升级的？
在望海，京东，美团等公司参与过基础引擎研发和业务系统研发工作，目前在知乎负责埋点数据系统研发工作。埋点是大数据时代不可或缺的核心数据来源，其价值和作用在不断扩大和提升。在未来的数据时代，埋点将继续扮演着重要的角色，为数据分析和决策提供有力支持。

2023-11-21 07:14:43

埋点大数据
GenAI时代的数据治理蓝图
随着GenAI的不断发展，掌握数据治理变得更加关键，这不仅仅是为了维护数据质量，也是为了理解这些数据与利用它的AI模型之间的复杂关系。这种洞察力对于技术进步、业务健康以及维护利益相关者和更广泛公众的信任至关重要。

2023-11-20 15:52:18

GenAI人工智能
探索大数据的阴暗面
大数据在改变企业及其经营方式方面有着巨大的力量。如今，企业正贪婪地寻找在日益激烈的竞争环境中脱颖而出的方法，大数据为其实现目标铺平了道路。

2023-11-20 14:32:48

大数据企业
布隆vs布谷鸟：哪种过滤器最适合你的大数据需求？
布隆过滤器（Bloom Filter）和布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）是两种概率型数据结构，用于快速而高效地检查一个元素是否属于一个集合。尽管它们都能够用于这一目的，但在实现细节、性能特点和使用场景上存在不同。

2023-11-20 14:18:55

大数据布隆过滤器布谷鸟过滤器
从Clickhouse迁移到Doris，数据仓库性能大提升
本文分享如何从ClickHouse迁移到Doris的过程，包括为什么需要更改，需要注意什么以及如何比较两个数据库在各自环境中的性能。

2023-11-17 18:02:19

数据仓库性能Doris
聊一聊几款主流消息队列之间的差异，我们应该如何选择
消息队列是历史最悠久的中间件之一，它可以和不同的进程进行通信，从而实现上下游之间的消息传递。基于此特性，我们可以在以下三个场景中使用消息队列。

2023-11-17 15:08:24

消息队列大数据
BI 数据可视化平台建设（2）—筛选器组件升级实践
本文主要介绍了BI数据可视化平台建设中比较核心的筛选器组件， 涉及组件分类、组件库开发等升级实践经验，通过分享一些对交互和业务耦合度高的组件开发迭代的思考，希望可以给正在做组件重构解耦的读者带来启发。

2023-11-16 11:34:05

BI大数据
小米数据中台建设实践赋能业务增长！
本文将介绍小米数据中台部门在销售数仓建设方面的实践。文章将从小米销售数仓的发展历程开始，介绍其定位、内容、作用、规模等，并分享数仓建设常用的维度建模和分层理论，以及小米销售数仓的架构演进和能力沉淀。

2023-11-15 13:36:00

数仓建设数据中台
如何通过数据分析推动数字时代营销的演变
在这个数字时代，技术和数据引导成功的营销活动，数据分析已成为企业在这个动态环境中生存和发展不可或缺的工具。通过利用数据分析，企业可以根据洞察做出决策，个性化营销策略，精确定位目标受众，并准确评估营销计划的结果。

2023-11-15 10:08:33

数据分析大数据
从零开始学习数据分析之MySQL入门
最近，我的一位证券行业的铁哥们想要学习SQL，来取代Excel做数据处理。因此，我决定开设一个系列，从基础知识开始，介绍数据分析的相关内容。这个系列不仅涵盖MySQL的SQL语句，还将涉及使用pymysql操作、Pandas用法、PySparkSQL、PySpark算子的使用以及商业智能（BI）报表平台等方面的内容。

2023-11-14 16:14:49

数据分析MySQL大数据
数据湖成功的七个优秀实践
如果没有适当的管理和实施，数据湖很快就会变得难以管理且难以使用。在本文中，我们将讨论一些关键的数据湖最佳实践，以确保数据管理从一开始就得到优化。

2023-11-14 14:25:09

数据湖大数据
流式图计算在蚂蚁大数据场景的应用
今天主要介绍蚂蚁集团实时数据体系和关键技术、基于流式图计算的实时流量归因场景应用，以及基于流式图计算在支付宝营销场景实时 OLAP 和数金场景实时用户行为意图分析的探索。

2023-11-14 07:21:44

大数据流式图计算
大数据治理的"黑科技"：场景驱动的数据管理
随着数字世界的不断扩大，大数据已经渗透到我们生活的每一个角落。那么，在这个大数据的时代，如何有效管理数据，确保数据的质量和安全，进而实现数据的最大价值呢？

2023-11-13 14:53:23

大数据数字化
Python好用的可视化库（从低级到高级）
今天，我将深入探讨Python中的数据可视化世界，更具体地说，我们如何利用一些官方库来可视化SQL查询的结果，已有的“轮子”可以让这个过程变得轻松愉快。

2023-11-10 09:55:09

Python数据可视化
如何构建六层大数据堆栈架构
大数据堆栈是一套互补的软件技术，用于管理和分析对于传统技术来说太大或太复杂的数据集。大数据堆栈技术——最常用于分析——是专门为应对数据大小、速度和种类的增长而设计的。

2023-11-09 16:12:06

大数据大数据堆栈
从数据池或大数据仓库到数据湖
这篇博文讨论了从数据池/大数据仓库到数据湖的演变。它探讨了传统数据仓库的局限性以及数据湖在可扩展性、敏捷性和自助服务方面的优势

2023-11-09 15:56:26

数据仓库数据湖
2023 年数据仓库终极指南：概念、技术和新兴趋势
在当今数据驱动的世界中，管理和分析大量数据是业务成功的关键方面。数据仓库是一种强大的解决方案，可帮助组织有效地存储、管理和分析数据，从而推动明智的决策。

2023-11-09 15:02:45

数据仓库数据湖架构师
使用Python自动与微信交互：获取聊天记录
当需要从客户端应用程序中采集数据时，使用自动化工具来模拟操控并获取数据是一种有效的方法。

2023-11-09 14:40:56

大数据自动化工具
数字前沿：释放大数据生态系统的潜力并克服障碍
从传统的业务方法转变，利用和分析数据洞察的企业可以有效地深入研究消费者行为、市场趋势和运营效率。数据驱动模型对企业的新增长产生深远影响。通过在当前不断动荡的市场环境中获得竞争优势，现代企业可以将自己定位为在技术先进的环境中面向未来和向...

2023-11-09 10:05:09

大数据
BI 数据可视化平台建设（1）—交叉表组件演变实战
本文主要通过交叉表组件的升级实践给大家讲解一下如何设计开发高性能的表格组件。

2023-11-09 08:38:25

交叉表组件大数据
深算院重磅发布原创数据库YashanDB 助力国产数据库高质量发展 原创
11月8日，YashanDB 2023年度产品发布会成功召开

2023-11-08 14:18:49

数据库
数据可视化，到底解决了什么问题？
数据可视化，是数字化技术在业务应用中十分常见的一种具体落地形式，随着前端展示技术不断成熟，以及基于地图、3D等渲染形式日益丰富，数据可视化的产业应用价值也飞快地得到提升拔高。那么，在数字化转型浪潮下，数据可视化技术到底帮助我们解决了什么问题呢？

2023-11-08 14:03:47

数据可视化数字化转型
2023年重塑CRM和数据行业的趋势
物联网已经成为大多数行业的游戏规则改变者，但2023年CRM和物联网的合作将有所增加。这种集成带来了许多优势，如销售自动化、高度定制的营销活动、提高客户忠诚度等。

2023-11-08 07:00:10

CRM数据行业趋势
Hadoop高可用集群部署
在master节点中使用yarn rmadmin -getAllServiceState命令查看各个节点ResourceManager状态，接下来停止active状态节点的ResourceManage进程，ResourceManage active自动跳转到其他节点，集群仍可用，随后再启动该节点ResourceManager进程，最后再次查看状态，Failed状态恢复为standby。

2023-11-07 07:30:18

Hadoop高可用
“数据”如何影响“业务决策” ？
在数字化时代，数据已经成为企业成功的关键因素之一。对于许多公司而言，如何利用数据来影响业务决策已经成为了一个越来越重要的问题。

2023-11-06 11:12:08

大数据数据治理
商业数据科学：利用洞察力促进增长
数据科学不再是科技巨头或专注于数据的企业的专利。对于任何想要在现代环境中蓬勃发展的企业来说，它都是不可或缺的工具。利用数据科学可以使企业能够做出数据驱动的决策，增强客户体验，预测未来趋势，优化运营，促进创新并扩大市场范围。

2023-11-06 10:34:19

数据科学数据驱动
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