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？
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。
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”。
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。
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
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。
“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
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。
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。
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。
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：
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
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：
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。
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。
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。
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
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。
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。
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
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。
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
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
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
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。
<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
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。
写在前面的话：从九月份开始了秋招大战，现在也算功德圆满，怕太久了自己忘了曾经的那些经历，也真心想给后来者一些建议，所以有了这篇文章。希望你们看完能有所收获，吸取经验，收获的都是成功。 楼主211工科硕士，冷门专业，地矿与石油类（这几年真是苦了这批孩子），跟互联网毛关系没有 重点写在前面，后面是详细过程，懒得看的可以只看此部分： 1、早下决定，具体到岗位 本篇面经也主要是针对非科班出身的宝宝们想进入互联网的一点点小建议。如果你的专业不好就业，如果你对互联网行业充满了兴趣，那么请你早下决定，知道自己要补哪些知识
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。
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。
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
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。
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
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。
来到一家新公司，快速熟悉并上手工作是打工人的必备技能。尤其是数据分析师，哪怕是同行业公司，也会面对
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
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。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
在SaaS领域，数据分析可以用在多个方面，比如测算SaaS公司的经营数据，评估健康度；分析用户的各种行为偏好，改进产品；分析公司投入产出比，用于评估业务方向；数据分析本身也可以成为SaaS产品的一部分，为SaaS产品的用户提供数据服务。 数据分析在SaaS发展的过程中至关重要，是不断修正产品发展方向的重要参考，也是评估公司业务健康度的重要依据。通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
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。
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。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
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：
听过我讲课的同学大概都听我说过这样一个观点：面试是面试，工作是工作。对应届生而言，面试往往不在乎你答题中体现的工作能力，更在意你在面试中表现出来的个人潜力。
作为一名运营人员，需要具备一定的数据处理的能力，才能更好地胜任后续的工作，制作更加有效的运营策略，实现良好的转化效果。那么运营人员如何做数据分析呢？ 其实，对一个运营来说，数据分析的思路也是和运营的过程相似，找到数据分析的目的，从数据中找到问题的根源，寻找造成数据的原因，提出解决问题的方案，开始执行运营动作优化，再根据数据进行优化。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05349-x
Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言，促进了Python程序员的市场需求量增加。
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