现在社会处于互联网飞速发展的时代,互联网技术的不断发展也让现在社会中信息传播速度越来越快,每个人随时随地都可以使用手机或者电脑访问互联网,在互联网上面会接触到各种各样的数据,无论是对于个人还是企业来说数据量都是非常庞大的,庞大的数据保存就是非常麻烦的问题,数据除了可以保存在各种存储硬件上面之外,现在还引入了数据湖的概念,那么数据湖是什么意思?数据湖有哪些价值?
大家好,我是大鹏,目前是一名数据分析师,从非本专业成功转行,创立“数据团学社”“城市数据研习社”,运营数十万人社群,联合发起“城市数据团”。
目前,大数据分析是一个非常热门的行业,一夜间,似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,仍然处于快速发展的初期,这是一个快速发展的领域,每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具,这个最初被设计工作在物理机的集群上,但是目前这种现象已经改变,越来越多的基于云中的数据处理器技术出现,例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款,谷歌B
爱因斯坦曾经说过,“提出问题远比解决问题更重要”,问对了问题,才能清楚前进的方向,方向对了,才会事半功倍。否则越努力,离目标就越远。乔布斯为了进军音乐市场,曾问过能不能把1000首歌装到口袋里,结果大家都知道了,iPod迅速崛起,把随身听市场打得七零八落。
提个问题:数据分析要发展到什么程度,才能渗透到企业的管理中?做了近十年的数据分析工作,也参与过大大小小20个企业的数据化管理项目,谈一谈我的看法:
价值:根据当前数据,对比历史数据,结合市场规律对具体业务问题进行纠正,指导以及预测。
学习是需要动力的,动力来自于内在的渴望,比如有的人是要转行,原来是学其他语言的或者其他行业的,想通过学Python进入数据分析领域,或者有的人要加薪,是要做人工智能,机器学习(最近这方面是很火)
今天给大家分享一种数据分析中可以用到的分析框架:『六六法则 + SQVID法则』。这两个法则来源于书籍『餐巾纸的背面』。
上周末晚上,我的学妹突然约我出来喝咖啡,我觉得这件事情不简单,果然一到她就递给我手机,开口就问:
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业,很多人想转行干数据分析,但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何,动了心却不敢贸然行动。
近期在整理一些散落在各处的老文章发出来。懂数据系列内容是很早之前给公司非数据专业人员做的系列分享培训,共计四期内容,后面三期内容偏excel的实操展示和案例分析,不便于分享,只把第一讲的内容分享出来。
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样,现在被炒得很热,但是数据分析究竟在分析些什么呢?很多新人可能被唬住了,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 总体概览指标: 总体概览指标又称统计绝对数,是反映某一数据指标的整体规模大小,总量多
在人力资源的数据分析中,我们经常会看到很多统计学的知识,很多同学对统计学的知识都不是特别的了解,从这期开始我们和大家聊一聊在人力资源数据分析中的统计学,以及这些统计学的应用,今天我们聊的是标。
“每一张图片都能讲述一个故事,难道不是吗?”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点,但就像引用的这首1971年的老歌一样,数据讲述其
1、金山文档在线py脚本编辑器克服了python环境安装部署的难题。自己要搞1周吧
在第 30 期「小程序问答」文章中,我们介绍了新推出的小程序后台「成员管理」功能。
今天要讲 4 个关于 Python 编程语言的故事,来看看人工智能时代爆发的 Python。
SQL可以说是在数据处理和分析领域最常用的程序语言了,有很多想从事这个数据业务但还没入门的同学都在问这个问题。但是,这个问题大概率是个无意义的问题。
本文来自公众号:超级数学建模 微信号 :supermodeling Python真的有那么好吗? 今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事,来看看人工智能时代爆发的Python。 在这里不会告诉你Python是“最好的编程语言”(无论什么意思)。 我也不会说,要不下一个项目尝试用Python,因为下一个项目来临的时候,不清楚Python会不会还是最好的一个选择。 言归正传,我们到底该不该选择Python? #1 如果想成为一名程序员?快点学会Python 作为一个计算机初级爱好者,据我们这些年敲过
关于大数据,有这样一段话: “Big data is like teenage sex,everyone talks about it,nobody really knows how to do i
哈喽,我是学习生信的阿榜。很高兴你能点进来看我的笔记,若有错误欢迎指正,一起加油鸭? 这张思维导图是笔记的大纲,大家可以先通过这张大纲了解笔记里面有什么内容。 这份笔记带大家认识与R及RStudio有
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop
Q: 可以推荐一本完全零基础的python书看一下吗?我没有数据基础。 A: 《简明Python教程》 Q:在校生,想搞明白未来的职业发展。 A:我看数据科学相关的岗位有,比如:数据分析,数据挖掘,机器学习,自然语言处理,计算机视觉,深度学习工程师等等,还有推荐算法、搜索算法。 我觉得咱们的培养目标和数据挖掘、机器学习这两个岗位的要求更贴近。当然,像数据分析、自然语言处理、计算机视觉、深度学习,推荐算法等等这些岗位,就是更专业一点,或者说更垂直一点。 我一直觉得机器学习目前还不是一种通用技术,可能很长一段时
很多人会问:老师,我们零基础入门python编程,我们要怎么学才能跟那些有经验的编程大佬PK,才能在毕业的时候高薪就业?这是一个比较典型的、很多人都会关注的问题,今天小编就来给大家分享一下怎么学习py
工作中经常会遇到一些excel的数据分析工作,虽然本身excel本身有非常强大的功能,但如果需要将一些数据分析结果集成在自己的项目中,excel就显示有些不方便了(总不能每次在excel里做好图表,再截图贴进来吧),幸好python的生态圈足够强大,有pandas这种利器,能以编程的方式,方便快捷的分析excel/csv电子表格。
首先简单介绍下, Fiddler是一个http协议调试代理工具,它能够记录并检查所有你的电脑和互联网之间的http通讯,设置断点,查看所有的“进出”Fiddler的数据(指cookie,html,js,css等文件)。 Fiddler 要比其他的网络调试器要更加简单,因为它不仅仅暴露http通讯还提供了一个用户友好的格式。
近些年来,很多意见领袖一直在强调大数据的价值,这些价值既蕴含在企业内部数据,也蕴含在外部数据中。大家共同强调的一点是,大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定,要优于常规决策。当你的想
就是通过去观察这个岗位上有哪些人,包括他们的言行举止、工作风格,来特别直观的来理解这个岗位究竟关注什么优势。
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时,作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
PyFlink就是Apache Flink与Python的组合,或者说是Python上的Flink。两者的结合意味着您可以在Python中使用Flink的所有功能。
前几天写了一篇数据分析思维的文章,反响不错。我决定再写一些数据分析思维方面的文章。
最近在学习数据分析线性回归算法时,产生了很多疑问。作为初学者,我认为应该先从基本概念上进行一些深度理解。下面将我的一些思考总结如下:
偶然间在github 上发现的这个链接,示例数据和代码都有,很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ,主要内容有 image.png 光看这个可
找论文的时候偶然发现的这本参考书,个人感觉内容还挺丰富的,在这里推荐给大家 书名是 《Plant Bioinformatics Methods and Protocols》third edition
2021-12-15,Zebra BI 发布了构成其分析和展示设计哲学的重要组成部分:Card。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法,还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
转行零基础学Python编程开发难度大吗?从哪学起?近期很多小伙伴问我,如果自己转行学习Python,完全0基础能否学会呢?Python的难度到底有多大?今天,小编就来为大家详细解读一下这个问题。
在找工作时,匹配度是一个比较关键的指标,就像一个文科生在大学期间没学过任何计算机相关知识,而投了一个计算机相关岗位,那失败的概率很大,也就是匹配度很低。
汽车正以前所未有的速度进入中国家庭。在买车前,很多人都有看各种汽车论坛的习惯。但其实,汽车论坛中隐藏的各路水军,都在默默影响着你的购车选择。汽车品牌是如何做论坛营销的?汽车水军们的发帖都有哪些特征?10月25日的线上数据侠实验室中,数据冰山团队的何求知、罗天宇为我们带来了数据角度的典型案例分析。本文为其现场演讲实录。
题外话:好几个朋友和我提出最好能写一个Python入门的合集版,我会尽快将基础知识分享完,然后重新整理一下过去分享的所有材料。 如果只是想学Python的数据分析,爬虫,不想了解复杂编程,可以略过剩下三篇的文章,本周只分享类的用法!前方高能!一个字“不好理解!” 今日闲扯正文: 正常本期要和大家分享类的使用的,但是自己纠结了好久要不要分享,纠结的原因是类这种用法针对Python编辑游戏或者编辑一些日常应用程序很有用,但是和我想要做的两个方向爬虫和数据分析其实关联不是那么大。
随着企业认识到数据对实现业务目标的决定性力量,大多数企业希望将数据置于其业务和产品战略的主导地位。这就需要建立一个强大的数据团队,能够有效地将其洞察力传播到企业的不同领域。显而易见,这不是一件容易的事。
可能在普通人的印象中,软件工程师就是敲代码的,但实际并不是。软件工程师是个统称,里面有很多细分岗位。且随着行业发展越来越繁荣,精细化程度越来越高。比如:产品经理、设计、交互、测试、研发工程师、算法工程师、运维、数据分析等。
<数据猿导读> 很多大数据公司都知道用户们需要大数据,但却不知道该怎么为用户服务。数介科技的孔祥鹏在接受数据猿记者采访时提到,用户本身有数据,但过于依赖传统应用软件,没办法独立分析,所以谁先利用数据替
找到了一份种群基因组学数据分析的教程,原文用的数据是2015年发表在science上的一篇论文Genomic islands of speciation separate cichlid ecomorphs in an East African crater lake。这份教程利用这篇文章的数据分析了部分内容。
我入门生物信息学是通过R语言入门的,但是接触到了python,这个也是目前用户数量数一数二的语言。python去做生信得优点是①过程更加直观,因为常见的R包功能一般已经封装好了,直接应用就可,虽然足够简单友好,但是不利于长期学习②基因组数据一般比较大,python速度一般比R快。
左侧的图是一张福格模型的图,福格模型是一位叫福格的家伙创造出来的,总结了影响用户动机的原因。福格大哥将影响用户行为动机的因素拆分为mat三个因素。
引言 | To B or Not to B, there is not a question. 上一篇文章我们聊了下To B 业务是什么,它的产品路径是怎样的。 本文我们来聊聊To B 和To C 的异同点。 To B or Not to B, there is not a question. ——(二)To B 业务 vs To C 业务 序言: 你点进来?那很大程度上说明你如今正面着以下问题: 1.什么是to B 业务?请看to B业务数据分析序列(一): 2. 那To B 和To C 的最明显区别
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