目前全球专业做数据定制、数据处理、数据聚合、数据采集、数据转换的外包服务公司大概有100多家，国内的有大约10多家，国外的主要是以美国为主，大概占的比例比较大。...利用大数据工具，对数据进行采集、储存、分析、可视化等一系列的定制服务，通过帮助用户构建、开发、使用分析应用程序等运维工作平台。为一些依靠数据工具的企业获取准确有效的相关信息。...腾讯：腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进，注重后端数据打通。 近探：专业做数据定制、数据处理、数据聚合、数据采集、数据转换的外包服务公司。...相对于其他几家公司来说知名度并不高，但是就现在来说它的数据相对其他几家公司的数据相比应该也是很完整了，在整合了高性能的计算能力的同时，也为大数据和分析提供了相对专业稳定的设施平台。...目前国内专业做数据定制、数据处理、数据转换的外包服务公司确实也不少，但最令人欣赏的还是具有免费资源的服务平台。就拿以上介绍的国内大数据服务公司来说，还是得有免费资源的最香。
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用，就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的，我们通过案例来做讲解。...，我们来分析下，这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的，我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具，找到回归分析 ? 点击确认，选择Y值和X值的数据，并且勾选下面的显示图表，X值是指职级，Y值是指薪资。 ?...点击确认，会生产这样几张图表，黄色的表示的是一个标准的线性的函数，蓝色的是我们实际的数据的函数。
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。...Pandas是数据分析和处理工作中，实际使用占比最多的工具，使用频率最高，也是本教程的主要介绍内容。 ...但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作，我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。 这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！...在我以前做数学建模的过程中，使用Python完全可以取代MATLAB。
国内较好的数据外包公司、数据服务公司、数据采集公司有哪些？你上榜了吗？...现如今国内较为知名的大数据公司如百度、腾讯、阿里巴巴、浪潮等。国内做大数据的公司分为两类：一类是获取大数据能力的公司；另一类则是初创大数据的公司。...前者涵盖了数据采集、数据储存、数据分析、数据可视化等领域，后者是依赖于大数据工具的市场。中国十大数据公司下面一起来看看吧！ 1....近探：近探.中国【（jintancn.com）具有相关免费资源的网站】是一家专业的数据解决方案服务商，以专业的数据技术专家处理各种复杂性、形式和大小的数据，无论是数据捕获、采集、搜集、验证、结构化、分析还是处理...华院数云:以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式，目前专注于电商领域，为客户提供数据分析和精准营销平台服务。
很多公司定目标都是拍脑袋定的，那为什么有的能实现，有的不行？到底是哪里出了问题了呢？我觉得关键是计划没做好。 首先，我们要明确目标和计划的区别。目标是你最终要达成的结果。而计划是达成目标的行动步骤。...这次公司犯的很大一个错误就是只制定了目标，把所有的行动计划都下放到市场部门里。也不是说这样做不行，如果各地区的市场总监有好的方案，那确实也能成。但这对各地市场总监的要求就太高了。...更好的做法应该是公司跟各地区一起制定行动计划。 定计划的目的是为了指导公司所有人的行为。不只是明天做什么、下个月做什么，更重要的是今天做什么。 好的计划不是谈理想，而是为了指导现实。...这个方案的关键就是复制公司成功的案例。 第三步，根据业务计划，考虑“利润计划” 因为利润= 收入 - 成本费用。所以在做利润计划的时候，成本费用计划也顺带做了出来。...把这个表格填好，制定出来的计划就比拍脑袋定的要靠谱。不过需要注意的是，我觉得这个表格是动态的。你的企业不一定要全部填好，很多公司想要投融资很难。要根据实际情况调整。
Part. 1 介绍 最近疫情参加了线上面试，面试官给了一个csv数据集。...代码完成） 1、找出一天内有多次更新的商品ID 2、对于一天内有多次更新的商品，只保留当天最后一条记录，去掉其他记录 3、分析商品的最后更新时间分布，看能否得出有价值结论 Part. 2 SQL方法:...思路：顺延第一题，找出一天内修改多次的数据，因为只有这些数据需要删除。...得出结论：发现在24点和22点是更新商品的高峰期。 猜测可能根据店铺下单量在晚上的时候降低的数据，卖家认为在这个时间段去修改宝贝不会造成用户看到的宝贝详细和实际内容不符合导致用户误解。...用rank方法可以实现SQL的 窗口函数，对day和itemid分组，在进行insert_time排序，然后row_number<2 也就是等于1的保留，因为这条数据是当天最新数据。 第三题： ?
防御确保选定的存储基础设施是通过适当的raid冗余和将重要数据存档作为服务的一部分来构建的。建议使用完整性验证软件来验证和验证数据。由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。...关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。 2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。...威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基础确保。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会，他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?...在着手做竞品分析之前，你要想清楚本次分析想要达成什么目标。研究竞品的目标跟产品所处的阶段密切相关。当你的产品还未上线，处于前期调研和规划阶段，那么竞品分析需要重点解决产品做什么，为什么要做的问题。...表现层：用户操作体验如何，有哪些值得借鉴的交互流程。例如针对全局筛选器功能，在兼顾功能的复杂性和用户操作的易用性方面，竞品都是怎样做的?...三、总结：数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助： 四要： 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
大数据领域就没有不做数据分析的，大数据风控也不例外。 我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事，必先利其器。...SQL是数据分析师以及算法工程师用的最多的技能。能不能从海量的业务数据中取出正确的数据，是解决问题的前提。而Excel透视表强大到万物皆可透视。不夸张地说，我就没见过透视表解决不了的问题。...数据分析平台，开源的有metabase，收费的有tableau，都可以连接数据库实时交互，并提供丰富的智能仪表盘。...我们可以围绕这些数据构建出对业务的理解，例如统计出如下数据结果。 需要说明的是，对于业务的理解，需要分析的绝不止以上内容。...如大家所见，在风控领域所在的数据分析，应该和其他互联网领域的数分并无本质区别。 因为风控和其他业务一样，本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑，数据分析必然也并无二致。
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。...阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。...但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ?...项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ?...AlexNet的特点： 更深的网络结构 使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合
这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。 这家银行在意大利已经有了几十年的历史。...做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。...在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。...数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。 这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具。只是，和任何一种工具一样，大数据有拿手强项，也有不擅长的领域。
这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。 这家银行在意大利已经有了几十年的历史。...做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。...在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...即便是一部普普通通的小说，数据 分析也无法解释其中的思路。 数据会制造出更大的“干草垛” 这一观点是由纳西姆？...人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌 来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
很多初创的小公司为了节省成本费用而选择做特别便宜的网站，比如500元类似的模板网站，或者在自助建站平台自己选择模板做网站。那么这样的网站在开展企业运营后会有哪些潜在的麻烦或者隐性的隐患呢？...1，网站的独特性和品质感 除非这家公司不是从市场上获取业务，比如有特定的那种客户，如果是想从市场上获取业务，作为公司形象的线上展示平台，没有几家公司愿意做和别家基本一样的粗糙模板网站和形象品质低下的网站为公司的官网...2，网站的安全性和所有权 在便宜做网站的同时，企业要关注下公司做出的网站是否安全，还有就是公司是否能获得完整的网站源代码及数据库，还有域名是否是属于公司的，如果这些都达不到的话，那么这样的便宜网站做了之后...3，网站的可改版提升层次性 很多模板类网站假如公司可拥有最终的程序代码和数据库，在以后的企业发展过程中需要提升下公司形象，需要做网站改版，那么这类的低价模板网站或者是自助建站类的网站可提升性能则很受限制...4，便宜网站的可营销性不足 网站的SEO友好性及整体的网站用户体验对于开展网络营销推广至关重要，通常花低价做的网站无论是SEO友好性及网站用户体验方面均不足以和高端的网站相比，在开展网络营销的过程中很可能出现花了钱没效果的结果
前言 PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用，本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。...这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai PandasAI Pandas AI 是一个 Python 库，它为 Pandas（一款流行的数据分析和操作工具...它使 Pandas 具有对话能力，允许你向你的数据以 Pandas DataFrame 的形式提问并获得答案。...隐私和安全 为了生成运行的 Python 代码，我们取 dataframe 的head，将其随机化（对敏感数据使用随机生成，对非敏感数据进行打散）并只发送head。...PandasAI对象 我们主要关注一下它的run方法： 环境变量 由于需要借助LLM（大模型）的能力进行分析结果生成，这里需要设置LLM的API key。
与按照用户喜好开发并销售游戏软件来赚钱的传统视频游戏公司相比，这种模式是完全不同的。 根据Zynga 的数据，游戏的玩家中95% 的人连区区5 美分都不会去消费。...于是，Zynga 对每个玩家的好友关系图进行分析，收集并深入分析玩家如何玩游戏的行为记录，在月活跃用户数已经超过2 亿人的现在，这些数据的容量每两天就可以达到5TB 之多。...“我们是一家披着游戏公司外衣的分析公司。” 这是Zynga 副总裁、负责领导数据分析团队的Ken Rudin 在接受《华尔街日报》采访时曾经说过的一句话。...三次点击法则 Zynga 的游戏，都必须要通过公司中一项称为“三次点击测试”（Three Click Test）的评估才能够发布。...这是基于Zynga 对庞大数据进行分析所得出的结论，即，如果一个游戏在前三次鼠标点击之内不能吸引一个新玩家的话，那么这个游戏就不太可能会长期受欢迎。
还是用传统企业的方式，按10~20倍P/E（市盈率：市值÷利润）估值？ 这让我想起商学院里一个非常经典的战略分析案例，我从具体问题中跳出来给大家分析一下。...在罗伊·迪斯尼的主导下，2005年罗伯特·艾格成为公司新的CEO。艾格做的第一件大事就是搞定乔布斯并且收购皮克斯。...以我昨晚这位朋友的公司来看，他有大量营销服务收入，如果这些营销服务基于SaaS产品积累的数据，我认为这就是SaaS公司。 再举个例子，7月份我在腾讯SaaS加速器做评委。...一家上来路演的公司是做某细分制造业SaaS ERP的。...中介数据完全是开发者定义的，与客户业务的关系更弱，与开发者的业务理解能力相关，更难带走。 2、SaaS公司的数据能力，不只是提供静态的历史数据。
它们分别是： 去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司; 去为一个拥有着伟大想法的公司工作; 去选择给一家即将进入空白市场的公司。 现在确实是属于数据分析师的天下了。...1.去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司 公司想要在市场上拥有特殊的竞争优势，从而实现与众不同的市场地位，其实途径方法都有很多种。...一个数据分析师应该选的这家公司，应该凭借数据科学来做到自己与其他竞争对手之间的「切割」。...如果公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上，那么它会迅速跟其他竞争者拉开几个身位。 一旦这种优势得以建立，整个公司都会瞄准数据学发力，所有的资源都是围绕着数据分析投入。...最理想的状态是，你将找到一家拥有足够数据量，并且已经开始着手做一些有趣事情的公司。
这里找到了有个数据集 ?...但是code的数据编辑功能羸弱，需要下载别的 https://sourceforge.net/projects/openofficeorg.mirror/ http://www.openoffice.org...安装过后的所有组件 ? 测试以恶搞数据库，欧克 ? 打开一个csv的文件，也好使 ? 这里要夸的一点就是，GUI的文本方向 我第一次见 ?...我们这里可以测试一个数据集 load_wineind(True).head() ?...arima.predict(n_periods=test.shape[0])) plt.title('Actual test samples vs. forecasts') plt.show() 也可以和方便的使用时间分析法
举个例子，假如要算7天的留存用户，那么第7天的活跃总用户数 = 第7天的新增用户数 + 第6天的新增用户数 x 第1天的留存率 + 第5天的新增用户数 x 第2天的留存率 + …… + 第1天的新增用户数...模型2.0 一旦可以算出未来的活跃用户数量，我们就可以粗略的计算未来的收益、销售额等数据。 而这个模型可以继续优化，增加更多参数，使得计算结果更加接近真实情况。...但是只要公式正确，结果总归会趋近于真实情况的。 尽管你可能一时看不懂，但是我们还是YY了一个产品，YY了一些数据，把它的成本测算和收益预估做出来了。 ? ?...有了两个渠道的用户、成本后，就可以算更多数据了！先把总成本算出来（蓝底部分），再算用户数据（绿底部分），再然后，可以添加自己的转化数据（黄底部分）进行测算了！GMV都能算出来！...注意最后一行的红底部分，如果添加了KPI，就可以直接知道是否需要调整策略了！ 当然，这里面的所有数据都是我胡诌的，你要是真以为我们11月可以做到近2000万GMV，那你真是可爱极了。 03.
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