数据分析平台叫腾讯云分析。腾讯云分析(Tencent Cloud Analytics)是腾讯云提供的一款全链路数据开发与服务平台,支持多种数据源接入,提供丰富的数据分析功能,如数据预处理、数据建模、数据大屏、数据导出等,帮助您快速构建数据模型、制定数据策略、提高数据应用效率。
数据分析可以帮助我们优化产品流程、改善用户体验、提升产品性能、提升运营影响效率、洞悉用户行为以及实现精细化运营。
大数据、云计算、智慧城市……近年,一堆和数据有关的词汇被频繁提及,大数据逐渐渗透到大众生活里。企业纷纷宣称自己的大数据能力很强,但网民被推送的“精准广告”常常并非所需而被当做垃圾信息处理;手机上,很多很炫的APP应用吸引用户的同时,用户却无奈的发现自己的通讯,短信,位置信息被对方强行采集。 中国企业的大数据能力究竟如何?大数据研究的前景如何?大数据方便了生活,也带来了隐私和安全风险,其边界在哪里?就国内大数据和统计学行业热点问题,让我们听听北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授王汉生怎么说。 企业数据
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后,我们继续来讨论一个深层次的话题:数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题,甚至很多从业很久的老鸟都没想明白,也很容易中坑。
错把相关性当成因果性 correlation vs. causation 经典的冰淇凌销量和游泳溺水人数成正比的数据,这并不能说明冰淇凌销量的增加会导致更多的人溺水,而只能说明二者相关,比如因为天热所以二者数量都增加了。这个例子比较明显,说起来可能会有人觉得怎么会有人犯这样的错误,然而在实际生活、学习、工作中,时不时的就会有人犯这样的错误。 举个栗子 数据显示,当科比出手10-19次时,湖人的胜率是71.5%;当科比出手20-29次时,湖人的胜率骤降到60.8%;而当科比出手30次或者更多时,湖人的胜率只有
我们学习Spark首先要知道Spark是什么 image.png 这段内容呢,是老师从官网上摘抄下来的,Spark是一个快速的统一的大数据处理引擎 Spark是开源的集群计算系统,针对快速的数据分析
上一节讲了笔面试心态的准备,今天是真的要讲一些笔面试准备的干货了~把一个小时的小班私教课内容拿出来做成文字还是挺头疼的,毕竟文字不能像小班课一样顺着同学们的反馈进行延展。不过有机会听我的小班课的同学还是少数,还是整理一些文字内容供大家参考吧~今年的秋招虽然艰难,还是预祝各位同学都能拿到心仪的Offer。
上期给大家分享了一些数据分析师面试基础指南,这期给大家分享一些大厂面试的技术难点。
“小李,帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何?哪个分支行的表现最好?新开设的线上理财产品的销售额是多少?马上给我一个分析报告”,某大型银行的副总经理王先生,对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务,李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据,以回答领导的问题。然而,这可能涉及到一些复杂的数据操作,如连接不同的数据源(例如贷款数据库和理财产品数据库)、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
导读:数据对于产品的发展起着决定性的指导作用,那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢?
数据中台是中国本土诞生的一个名词,很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼,如果用Gartner的炒作周期图来看,数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而,如何快速洞悉问题背后的原因,是一个高频且复杂的数据分析诉求。
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词,而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展,成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”,来收集用户行为画像,对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的,数据丰富的公司,尤其是那些会有严格监管的大型公司,多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动,来引导企业进行更快速的成长, 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
3月4日,中共中央政治局常务委员会召开会议,强调要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度,简称“新基建”,这一政策也昭示着数据应用越来越向全民普及化的趋势演进。进入21世纪以来,云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术的快速发展和产业数字化转型,使得数据量几乎呈现几何级增长,如何从海量数据中获取有用信息也显得尤为重要。
<数据猿导读> 随着产业升级,越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品,大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据,而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播,消费者的评价数据成为新的金
导读:大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
前言
之前的文章《入行 AI,如何选个脚踏实地的岗位》中,我们谈到AI行业内的技术类岗位大致分为三类:做算法,做工程和做数据。本文主要讲一讲,做数据的岗位,日常工作和职业体验是怎样的。 本文是@赵亚帆在2017年12月19日众智汇微信群中分享的记录。感谢@王西玲同学的记录整理。 我是来自小米公司的赵亚帆,所在团队负责用户反馈的处理。 处理用户反馈的核心就是数据标注,及以标注为基础的数据处理等工作。 今天在此和大家分享一下我在数据标注工作方面的经验。 什么是数据标注 数据标注这个岗位,要做的事情包括:借助计算机等工
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
文:何鸿凌 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 主讲人:何鸿凌 承办:中关村大数据产业联盟 何鸿凌,中国移动集团公司业务支撑系统部项目经理,高级工程师。1978年生人,2001年获得重庆邮电大学计算机应用学士学位,2014年获得重庆大学软件工程硕士学位。工信部和人社部认证的高级程序员、系统分析师、网络分析师。CCF大数据专委会成员、TDWI会员。2001年进入重庆移动负责经营分析系统建设、维护、运营和应用。2006年进入中国移动集团公司,负责全网经营分析系统的规划、规范和技术架构。现在负责中国
随着信息时代的到来,海量的数据不断涌现,这就引发了一个新的挑战:如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察,以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段,正日益受到关注。而在大数据分析领域,云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响,同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
互联网的发展,带来了各种数据的爆发式增长,所有接入互联网的相关操作行为,都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来,一个明显的变化就是全样本数据分析,面对TB/PB级及以上的数据规模,Hadoop成为主流选择。
微信首次对外开放数据分析能力,推出了移动端数据分析工具“微信指数”,它的背后有着微信大数据的支持,只需通过搜索关键词就可以看到数据指数近三个月内的变化趋势。 “微信指数”让社交数据不再沉睡 对营销者来
敏捷,指反应(多指动作或言行)迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指:以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
各位托尼和简妮,大家好,变成狗剩儿和翠花儿是不是也挺温馨的?不管叫什么名字,咱们回家是不是都应该好好学习一下?
在运营者的翘首期盼下,微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟,效果却很华丽。 数据分析提供了用户、图文传播和用户互动情况三方面的分析,包括用户性别、地域、语言、增长情况,图文消息阅读、分享情况、消息互动情况等近20个指标,还提供了可视化的效果,对我这类普通微信运营者来说已经基本够用了。 数据分析功能并非全由微信团队完成,兄弟支持 在此之前,微信公众号只有在海外版的后台,才可查看消息的“UV”和“PV”。很多运营者登录海外版去了解情况。 登录海外
大数据因为其背后蕴含的价值,被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”,数据导向的工作也成为很多人的向往之一,特别是数据分析。
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
从上期全球大数据领域投融资分析(2016年上半年全球大数据领域投融资市场分析)中可以看出,美国比较侧重发展大数据的技术应用,而数据分析是大数据技术应用领域投融资最多的技术方向。2016年上半年,中国在
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 数据分析是数学知识、统计知识和分析人员自身专业知识的融合及实际运用,其关键在于挖掘数据潜在的价值,解决实际问题。 分析人员可使用一系列科学研究方法挖掘数据本身的意义及数据之间的关系,进而为实际研究提供有力的数据支撑。 网络问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述,不仅可以将各类分析方法融入问卷研究,还可以将分析思路进行梳理,以“傻瓜”式的文字进行讲解,从而解决实际问题。 在浩如烟海的数据中,不论是科学研究还是商业调查,很大一部分数据是通过调查
在现代商业环境中,企业的业务需求日趋复杂,对数据分析的依赖也越来越深。从实时销售情况到市场趋势分析,从客户行为研究到产品优化调整,每一个环节都离不开数据的支撑。然而,传统的数据分析平台,如指标平台和BI平台,往往分割在不同的系统和团队中,导致数据孤岛的形成,降低了数据分析和应用的效率,影响了企业的决策速度和准确性。在这样的背景下,如何将数据分析的各个环节进行有效的整合,提升数据管理和应用的效率,满足企业对实时、准确的数据分析和决策的需求,成为业界共同关注的问题。
随着数字化的发展,实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长,传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求,越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具,质量也参差不齐,笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具,以供有需要的朋友参考。(排名不分先后)
电力大数据平台拥有数据采集、数据存储、数据加工处理、数据分析挖掘、数据管控、平台管控、安装部署等功能,但是平台在组件融合、权限控制、对外接口封装等方面还存在不足, 不能够满足企业未来不同类型的大数据应用。
生信分析对于非专业人士来说比较困难,而单细胞数据分析通常更为复杂。如何降低数据分析的门槛?正好看到一篇文章介绍了这一主题。
大数据时代,数据已经成为战略资源。掌握前沿科技的大型IT企业在数据的分析和利用上走在了时代的前列。笔者浸淫IT业十余年,近几年专注在数据分析平台研发和数据分析上,数据分析技术及其未来趋势有一定的了解和思考,在此与大家分享。 0.澄清基本概念 I.大型IT企业:指对外提供IT相关的软硬件产品及服务的公司,员工至少在万人以上。 II.数据平台:指大型IT企业用来为自身服务为主,担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合。主要针对内部服务,不对外开发。 III.数据分析:此处的数据分析师广义的,包括一切基于数据得出
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store)。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等。多年以来,Druid 一直是非常活跃的开源项目。
大数据一直是近年的热点话题,随着数据量的急速增长,数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别,很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力,找到一些可以采取行动的洞察(Actionable Insight),数据分析就是其中的核心技术,包括数据收集、处理、建模和分析,最后找到改进业务的方案。
数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息,然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢?实际上,数据挖掘就是智能化的数据分析,它们的目标都是一样的。但是,又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系,数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样,传统的数据分析采用计算机技术,而数据挖掘不仅采用计算机技术,还涉及到统计学、模型算法等技术,相对来说会复杂很多。因为数据挖掘发现的是将来的信息,所以最主要就是用来:预测!预测公司未来的销量,预测产品未来的价格等等。
此前,阿里巴巴生态链从业人士向媒体透露,手淘 App 将在今年三月份推出小程序,并表示,已有合作伙伴从阿里巴巴内部高层会议得知,推进手淘小程序一事势在必行。「手淘小程序目的在于打通会员体系。而且,随着直播和微淘等场景的碎片化,手淘也需要有一个即用即走的场景。」
其中腾讯云 ES RAG 方案的数据向量化能力和腾讯云 ChatBI 对话式数据分析技术是 AI 原生云建设从模型到应用过程中关键的数据提效工程工具,帮助企业实现数据的高效利用。
如今,数据分析师是一个很热门的职业,薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展,纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的? 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种,技术型,虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员:理解企业数据,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策; 数据挖掘人员:知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算
大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日,“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园,记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的?阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示,“大数
互联网的发展,带来了各种数据的爆发式增长,所以接入互联网的相关操作行为,都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来,一个明显的变化就是全样本数据分析,面对TB/PB级及以上的数据规模,Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享,我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。
想要培养数据分析的能力,我认为可以从两部分来着手:一是数据分析方法论的建立,二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系?数据分析的价值又在哪里?做数据分析有哪些具体的方法?又如何学习数据分析? 我把我之前的两篇文章整理下,和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系:道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析,首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,不知道大家看到这篇的时候心情是如何的?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云