在过去的两年，数据分析领域发了诸多变化。近期阅读了很多资料，尝试从行业、产品、技术等角度，谈谈自己的几点观察。供各位参考！ 1. 行业趋势 数据分析行业近期发展，较之前有些显著的变化。...说明下其背景情况，中国信息通讯研究院（简称：信通院），会定期组织国内外数据库、大数据厂商针对数据领域的一些典型业务场景进行产品评估测试，拟在建立行业标准、促进生态发展等方面有所指引。...分析型数据库的春天 曾几何时，分析型数据库被打入冷宫。在原有单体数据库发展达到瓶颈点后，分布式分析型数据库扩展有限的情况下，大数据平台成为当时不二的选择。...这一领域的玩家不断增多，并以其友好的SQL接口，简易的入手难度，占据数据分析市场。可以说，分布式分析型数据库的春天来了。 开源与自研结合 从各产品发展来看，PG生态占据了大半壁江山。...例如：通过人工智能对数据治理领域的很多问题，提供更好的算法辅助等等。
如今，数据分析已经是我们生活中重要的一部分，数据分析的相关工作也越来越受到人们的青睐。...在it行业，很多编程语言都可以用来做数据分析的工具，比如Python、B、Matlab等，Python凭借着自身无可比拟的优势，被广泛地应用到数据科学领域中，并成为主流语言。...选择Python做数据分析，主要考虑的是Python具有以下优势。1、语法简单精练，适合初学者入门，Python的语法非常简单，代码的可读性很高，非常有利于初学者的学习。...2、拥有一个巨大且活跃的科学计算社区，Python在数据分析、探索性计算、数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，这使得Python成为数据处理的重要解决方案。...这就为数据分析提供了方便，更时候初学者3、拥有强大的通用编程能力，Python的强大不仅体现在数据分析方面，而且在网络爬虫、Web等领域也有着广泛的应用，比如公司需要一些新闻数据，我们可以使用爬虫椎架Serapy
在这个“大数据分析应用领域”文章中，我将带您进入各个行业领域，在这里我将解释大数据分析如何使它们发生革命性变化。 ...来自不同领域的组织正在投资大数据分析应用程序，以检查大数据分析集以发现所有隐藏模式，未知关联，市场趋势，客户偏好和其他有用的业务信息。... 让我们了解大数据分析应用如何在不同领域中发挥主要作用。 ...在政府用例中，相同的数据集通常应用于多个应用程序，并且需要多个部门进行协作。 由于政府主要在所有领域发挥作用，因此它在创新每个领域的大数据分析应用程序中都发挥着重要作用。...我刚刚传达了一些大数据分析应用程序的杰出示例，但是大数据分析有无数种方式使每个领域都发生了革命。在我的下一个文章中，我将讨论大数据分析和Hadoop 的职业机会。
很多人想抓住机遇进入数据分析行业，却经常遇到以下问题： Excel、SQL、Python...都能做数据分析，不知道该学哪个 只学了理论却没有实战经验，但企业需要有实战项目经验的 一想到面试就紧张，应聘时一头懵...在这里，不得不为大家推荐这个开课吧的《大数据分析实战课》，4大实战项目，带你操作真实业务场景下的数据分析，以案例为导向，快速积累数据分析的实战经验。...从数据收集到数据处理，从数据分析到可视化报告，让你迅速掌握以下技术点： 利用Python实现办公自动化： Python自动化、批量处理、OS模块 、RE模块 海量数据图形可视化： 地图、JOSN数据转存...Excel、Python可视化、JSON模块 电商数据分析及可视化展示： 数据分析、可视化、透视表、维度展示、组合图、瀑布图、树状图、旭日图、散点图 玩转高精文本分析： 文本分类、TF-IDF、词云图...、方差分析、朴素贝叶斯
这反过来又催生了数据科学——一个跨学科领域，它使用科学方法、流程、算法和系统从大量数据中发现模式，并使商业领袖能够获得见解。 什么是数据科学？...该领域通常需要计算机科学和纯科学技能，因为数据科学家在其方法中应用科学方法，并使用预测分析和人工智能从数据中提取见解。...使用多种工具和技术来清理和准备数据；进行预测分析和人工智能；并解释如何利用这些结果来为商业问题提供数据驱动的解决方案。数据科学家需要的技能比数据分析师多得多。...02 数据分析师 数据分析师收集、处理和执行统计数据分析，为组织得出有意义的结论。 数据分析师将大型数据集转化并处理成可用的形式，如报告或演示。...简而言之，他们创建和运行包含他们使用商业智能工具找到的数据的报告，并将信息转化为更通俗的术语。 06 统计员 鉴于统计学是数据科学的主要基础之一，许多统计学家可以轻松地过渡到数据科学领域。
在反欺诈领域，欺诈交易和正常交易有显著差异，可以用异常模型进行补充，一般是以距离为测量尺度，把样本关键信息标准化为可测信息，进行聚类，聚类中样本较小的簇确定是否为异常样本，常用在探索性分析阶段。...不同于信用评分模型（使用logistic回归较多），在反欺诈领域，普遍使用神经网络模型技术，该技术模拟人脑功能的基本特征，适合处理需同时考虑许多因素和条件的非线性问题。...4、在有了初步训练好的神经网络模型后，可用灵敏度分析等手段进一步筛选变量。...，采用案例使用的案例“使用Data Mining with R： Learning with Case Studies一书，请大家自行百度”，理解掌握本案例对有志于从事反欺诈、风险数据分析相关领域的数据分析新手有很大的帮助...2.4 建模实施及评价 无监督方法 修正的箱线图离群值排名： 局部离群因子系统（LOF）：通过估计个案和局部领域的分离程度来得到个案离群值分数。在低密度区域的个案被视为离群值。
进入5月，同学们陆续入职新公司，很多人咨询如何在不熟悉的领域开展数据分析工作。这个问题很普遍，很多转行的同学在面试时就有被问到：“在不熟悉的领域做数据分析，你要怎么学习”今天系统性解答一下。...第四步：收集过往的业务行动，观察业务行动与数据指标间关系。先不用急着做复杂的专题分析，先从最简单的标注报表开始。把业务部门行动注在报表上，直观的看哪些行动能拉动数据指标，哪些没啥用。...新进入一个行业要学习的东西很多，不能一门心思只扎在数据上。不然就只会跑数，还是没法解读数据，没法分析问题。 等级2，常见于小跨度转行/转岗的同学。...这时候虽然是新领域的，但实际上大部分技能可以复用。不能确定的，是到底这家企业目前状况如何。这时候可以从理解现有报表入手，通过解读报表数据，观察报表使用情况，了解情况自己部门的地位、KPI、问题。...然后通过资料收集，具体分析下自己现在做的事和对方有什么差别。收集对方的财报、新闻、第三方报告数据，然后整理成表。即使现场不出示出来，也能在聊天过程中有问有答。这样能极大提升通过率。
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。...就目前而言，大数据的分析工作正开始向云计算迁移，因为大数据分析需要一个安全、稳定、可靠的审计环境。目前已经有很多公司开始跟云服务公司合作，希望得到一个能够横跨多个部门的云平台来支持公司的数据分析业务。...除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。...总结：数据分析是一个热门行业，这也是一个未来有很大发展的行业，所以目前很多厂商都针对大数据分析领域推出产品，但是对于企业用户来说，在选择产品的时候要注意，由于目前数据分析尚没有到达成熟的市场时期 ，所以市场上的分析工具参差不齐...见比特网：预测未来 盘点大数据分析领域五大趋势
本文编译自Social Capital关于在SaaS领域如何分析用户增长，创业公司在自己的运营过程中可以借鉴这些分析方法，以密切关注自身成长和不断提升收入增长。分享给大家，希望你会觉得有用！...在上一篇中，我们通过对月活跃用户增长以及挖掘不同潜在用户群的分析，探讨了如何分析用户增长，更好地理解增长动力。今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。...，速动比率在1.5是不错的数据，但就常规收入而言却不是。...这就得到了日活跃用户的月度增长分析。 如果不想分析活跃用户或收入，可以尝试分析链接分享（如分享至Twitter）。...总的来说，增长分析的框架可适用于任何场景下对用户各方面累积价值（收入、日活跃度、内容贡献等等）。其中存在一个明显的缺陷：流失数据不够细化，不知流失用户是新是老，即无法明晰用户的生命周期。
大约十年前，深度学习成为强大的机器学习技术，在很多应用领域产生了当前最优的结果，包括计算机视觉、语音识别、NLP 等。近期将深度学习应用到情感分析也逐渐变得流行。...文档/句子粒度：基本的lstm模型加上pooling策略构成分类模型，是通常用来做情感分析的方法； 短语粒度：Tang等人（2015） 使用两种不同的rnn网络，结合文本和主题进行情感分析； ?...相关数据 情感词典 词性字典1 词性字典2 大连理工大学中文情感词汇本体库 清华大学李军中文褒贬义词典 知网情感词典 情感数据集 15 Free Sentiment Analysis Datasets...for Machine Learning 大众点评细粒度用户评论情感数据集 汽车行业用户观点主题及情感识别 电商评论情感数据 酒店评论语料 SemEval-2014 Task 4数据集 Citysearch..._跨领域情感分类 NLPCC2012评估任务_面向中文微博的情感分析 康奈尔大学影评数据集 其他资源 [Sentiment Analysis with LSTMs in Tensorflow](https
关于关联分析，也就是关联挖掘，是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。...作为安全从业人员，关联分析在安全威胁分析领域中的地位不可小觑。因此在工作之余，我花了两周的时间，深度调研了信息安全领域关联分析相关的概念、核心思想、总体分类以及细分类别下的具体案例。...信息安全领域的关联分析对于日志分析人员的含义是，将多个相似或者不相似的事件联系起来，形成对更大事件将要发生的认识，而不是简单的只关注单一事件，从而得到所发生情况的不完整视图。...在安全领域呢，宏观关联分析和微观关联分析的区别主要在于信息源的不同。微观关联主要分析对象是单一事件或一组事件中关联的字段；而宏观关联主要分析对象是获取了其他信息的融合数据源。...可以从以上示例看出，微观关联分析指的是单一事件或者一组事件中关联的字段形成的分析，之所以说是微观分析，则是因为这类关联分析，是深入到了事件或者数据源的某个字段这一维度。
翻译：iCDO翻译志愿者 陈荣芳 虚拟现实（VR）分析将推动数字分析（Digital Analytics）在衡量数字化行动和注意力领域走向更深远的未来。...分析通过从虚拟现实VR中收集数据并加以分析也非常类似于我们–已经很熟悉的数字分析方法。 虚拟现实VR和数字分析上我们衡量相同的事物：对数字内容的注意力以及内容和用户之间的交互。...问题是，虚拟现实VR与传统分析相比有哪些不一样呢？ 数字分析主要是测量用户在预设环境中与内容互动的方式，可以是从网站到应用程序或功能的任何内容。 VR分析在这一核心领域没有太大的不同。...iCDO旨在为互联网数据从业者、爱好者、服务商和使用者提供全球最前沿、最新鲜、最有价值的行业干货，促进和推动互联网数据分析和应用行业的全面发展。...iCDO将持续分享全球互联网数据分析与应用领域的业界新闻、技术知识、企业产品与技术解决方案；提供重要事项、活动与招聘等信息的发布；并举办行业性分享会议和活动。
今天为大家介绍的这个“micro-targeting”，是数据分析在政治选举中的一个投影，政治家们通过各种途径构建自己的数据库，利用数据分析设计自己的竞选活动。...选举战开始后，新数据被不断添加进来。...比如，通过数据库的分析可能发现：拥有大龄儿童的加州拉丁裔对年轻人的工作政策反应强烈，而拥有低龄儿童的则对公立学校政策更加关注，枪支拥有者很反感某位候选人的控抢立场，但对他的经济计划很支持。...无论他的竞选团队是否用了微目标的数据定位与挖掘。 而且，他仅仅是赢得了初选。美国有三分之一（数据来源于网络）的少数族裔，其中不乏他的反对者，在最终大选中，且看他如何表现，得到大部分人的支持。 什么？...我是做数据分析的，不是做政治评论的！/(ㄒoㄒ)/ 转载请注明微信名数说工作室和微信ID（shushuojun）。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。...分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最原始的技术驱动力。...具体来讲，我们通过构建 腾讯游戏数据分析服务产品iData 来践行游戏场景的大数据分析系统。...具体来讲分析思路提供能力是： 数据可视化：信息整合、描述性分析 数据分析引擎：诊断性、交互性分析 数据科学实验室：预测性、探索性分析 具体的分析思路，我这就不详细讲了。...首先，介绍下， 离线多维分析引擎 - TGMars 讲这个引擎的具体技术时候，一定有一个具体技术背景 或者 叫解决技术问题的出发点。 在游戏数据分析领域，我们面临的是每天每个游戏“亿级”海量用户数据。
最近，美国政府启动了大数据研究计划，致力于提升大数据分析算法和系统的效率；同时，日本对信息产业提出新的战略规划，将大数据作为重点发展的科技领域，着重强调数据采集与分析；近年来，我国大数据产业蓬勃发展。...在大数据技术中，数据分析逐渐成为其核心技术，包括对数据处理的实时性成为工业界的主要需求。当前，各种数据分析技术层出不穷。其中，最为引人关注的当属深度学习技术。...一、深度学习是最好的方法之一 深度学习仍是目前大数据处理与分析的最好方法之一。 深度学习擅于发掘多维数据中错综复杂的关系。...此外，利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析，优化生产流程、供应链与物流能源管理，以及提供智能客户服务等。虽然大数据已经服务于众多行业，但是在实际应用中还有很多局限，仍旧有很多问题没有解决。...这个论坛旨在通过科研工作者、行业企业精英等视觉数据领域一线研究者之间的学术交流，共同分享我国视觉领域的最新理论和技术发展、深入挖掘视觉大数据中蕴含的价值，共同探讨视觉技术领域发展的新模式，对推动视觉大数据领域的理论创新
数据科学领域最常用的五个库 Numpy 地位 数据科学中的基础库（类似数学的 高数 线代） 基于c语言实现 免费 Scipy 基于Numpy，有点高级，一般用不到 Pandas Matplotlib
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力...在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。...而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图： 1....,参考 Elasticsearch ingest pipeline 可以根据现有数据进行个数数据操作，甚至通过脚本自定义处理方式，参考 3.索引数据 海量安全数据的存储和检索在传统安全分析领域是一个非常棘手的问题...结语 随着安全数据的不断暴增，传统的安全分析方法对于企业安全问题的定位和解决越来越显得力不从心。ES作为当前主流的大数据存储和检索引擎，其优势使得其对解决当前安全分析领域面临的问题有得天独厚的优势。
全局分析的目标就是确定问题空间，在统一语言的指导下，通过各种可视化手段，由领域专家与团队一起完成对问题空间的探索，帮助领域驱动设计对准问题，输出价值需求和业务需求。...价值需求既是目标系统的目标，也是对目标系统问题空间的界定和约束，它指导着业务需求分析。 业务需求由动态的业务流程和静态的业务活动组成，二者的结合依靠业务场景按照时间点和业务目标对业务流程的切分。...业务活动是全局分析阶段的基本业务单元，它的输出对于架构映射与领域建模具有重要意义： 架构映射：业务活动是识别限界上下文、确定上下文映射的基础，同时，它的粒度正好对应每个限界上下文向外公开的服务契约； 领域模型...：业务需求分析细化的业务活动既是领域分析建模的重要参考，同时又作为服务场景成为场景驱动设计的起点。...全局分析是领域驱动设计统一过程的起点，它的目的是探索问题空间，使团队就问题空间的价值需求和业务需求达成共识，并在统一语言的指导下将其清晰地呈现出来。只有问题定义清楚了，团队才能更好地寻求解决方案。
医学图像分析相关期刊会议汇总 1、医学图像分析 (MedIA) 2、IEEE 医学图像学报 (IEEE-TMI) 3、IEEE 生物医学工程学报(IEEE-TBME) 4、IEEE 生物医学与健康信息学杂志...4.Spectral Graph Convolutions for Population-based Disease Prediction 本文介绍了图卷积网络（GCN）的新颖概念，可将成像和非成像数据结合起来用于人群的大脑分析...所设计的体系结构是对针对类似应用而提出的当前网络的局限性进行深入分析的结果。...，该对抗网络试图通过观察分段网络的激活来对输入数据的领域进行分类。...为了帮助医生识别和搜索图像，论文提出了一种深度语义移动应用程序，丰富了病理学和机器学习技术的数字化方面的最新进展，在这些领域，计算机为病理学家提供了变革性的机会。
作者 | Vineyard 团队 Vineyard 是一个专为云原生环境下大数据分析场景中端到端工作流提供内存数据共享的分布式引擎，我们很高兴宣布 Vineyard 在 2021 年 4 月 27 日被云原生基金会...为了解决现有大数据分析工作流中存在的上述问题，我们设计和实现了分布式内存数据共享引擎 Vineyard。...云原生环境中数据与任务的协同调度 对于一个真实部署的大数据分析流水线，仅仅有任务之间的数据共享是远远不够的。...，未来Vineyard 会进一步地完善与社区其他项目如 Kubeflow、Fluid 等的集成，助力更多云上大数据分析任务。...Vineyard 将继续与社区同行，支持关注社区的反馈，致力于推动云原生技术在大数据分析领域的生态建设和应用。欢迎大家关注 Vineyard 项目，加入 Vineyard 社区并参与项目的共建与落地！
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