什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么? 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。 在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
Elasticsearch(简称ES)是一种流行的搜索和分析引擎,用于在大规模数据集中执行实时搜索和分析。在实践中,ES被广泛用于日志分析、全文搜索、数据分析、业务监控等领域,我们所熟知的美团点评也在利用 ES 来解决各种搜索需求,提高搜索结果的相关性,分析用户行为数据,提高服务的质量和用户体验,以及增加平台的稳定性和安全性,下面是美团点评使用ES的几个具体业务场景:
在大数据时代,搜索是软件工程师的一项必备技能。而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎,在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DB-Engines 的数据库评测中,Elasticsearch 在搜索引擎领域始终位列第一。 Elasticsearch 不仅可以从海量数据中快速找到相关信息,还被广泛运用于大数据近实时分析,包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。 它可以探索海量结构化、非结构化数据,按需创建可视化报表,对监控数据设置报警阈值,甚至通过机器学习自动识别异
今天带来的是我自己处理业务的时候,在接触到一个新的数据表的学习和使用流程,我相信多数的研发和数据分析师和我面临同样的问题。
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做决策,绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析,它还可以是通过数据和逻辑一步步量化得到最优解,从而使得风险最低、利润最大。
前言 又到一年一度的读书日了,其他节日我们都会过一过,作为一名作者,在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响,都在居家办公,居家办公最好的一点就是省去了通勤时间,在北上广这样的城市,一天的通勤时间大概得2个小时,而2个小时其实可以阅读不少书的,所以我们应该利用好这段特殊的时间,多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动,要比平常便宜不少,可以趁机囤一波书,不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具,
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1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为产品做留存率、流失率等指标分析,精细化产品运营;再比如去年疫情,有 B 站网友通过数据分析、调整参数,制作的“疫情传播速率”视频,点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业,我也经常在后台收到粉丝的一些困惑: 开发出身,想转行数据分析,但没有实战经验,面试很难! 是从 Python 入手还是 R 语言?常用的算法有
即使商业世界仍在处理如何充分利用来自各种不同客户接触点的业务以及交易和相互作用产生的大量数据的问题,我们也看到了另一方面数据的曙光 ,即实时流数据 ,如果不是更多的话可能具有与存储和历史数据一样多的价值。
但为了避免“刻板印象”或者“职业想象”,了解一个职业尤其是自己可能要用来养家糊口的职业,最好的方式还是亲临现场亲自实践。
程序员如果想要有一台云服务器,可以蹭厂商(阿里云、腾讯云等)搞活动(比如双十一或618节点,优惠幅度还是挺大的),入手一台。特别是新人,折扣还是挺大的。
企业运营过程中,我们经常遇到因突发事件或需求变动需要快速构建未预定资源的情况。在这些情况下,由于缺乏充分准备和可供判断的信息,构建所需资源通常会花费大量时间。而在无法准确预测的情境下,误差可能导致资源不足或大幅度浪费。
你是否对机器学习充满兴趣呢?其实到目前为止,每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上,你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯
你是否对机器学习充满兴趣呢?其实到目前为止,每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上,你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯入广大民众的意识当中,无论是采用机器学习等相关技术的Google AlphaGo以5局4胜的战绩打败人类世界的围棋冠军,还是采用了机器学习技术的Twitter能够鉴定是否你在酩酊大醉的时候发布了推文,无论你通过怎样的方式发现并知道机器学习技术的存在,有一件事不言而喻:机器学习的时代已经到来。 尽管机器学习技术
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
随着移动互联网的蓬勃发展,手机在网时长成为评估用户活跃度和风险控制的关键指标。手机号码在网时长 API 提供了查询手机号在网时长、判断活跃程度以及个性化推荐和优惠等功能,为企业实现精准营销、有效风险控制和深入用户洞察提供了有力支持。
我们常说数据分析师是企业的医生。如果你真的去多几趟医院,就会发现还真TM像。因为数据分析师和医生是一样的苦逼:内行面对外行的苦逼。
目前很多业务使用事务型数据库(MySQL、Oracle)做数据分析,把数据写入数据库,然后使用 SQL 进行有效信息提取,当数据规模很小的时候,这种方式确实是立竿见影的,但是当数据量级起来以后,会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了,此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来,装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求,目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求,所以就产生了这样的一种场景:
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
同学们下午好,这里是学院菌。 大家从昨晚的大促抢购中回过神了没? 不光要计算各种满减,还要一路叠猫猫打擂台。一系列操作过后,本菌菌的脑瓜子嗡嗡作响,直接宕机,被迫选择了盲目下单 然而另一边,在小伙伴们疯狂求助力、凑满减的时候,我已经淡定地在博文视点学院下了好几单了。 毕竟,不用绞尽脑汁计算优惠,也不用到处求人助力,价格明明白白给你摆出来,而且都有超值优惠,下手丝毫不心疼,谁又能不心动呢?! 没有套路!所见价格,就是底价! 用更少的钱,换来知识最大幅度的增长! 下面是学院菌给同学们整理的双11·博文视
我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来,谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务,但在这方面一直被亚马逊和微软吊打,这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此,谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外,国内企业也积极投入大数据的怀抱,无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业,都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
今天分享一下交流群里海潮兄弟的「数据分析岗」求职与工作经验,以下是海潮兄弟的自诉,全文共4825字,6图,阅读大概需要15分钟。
软件正在重新定义世界,数据驱动业务增长。 在当今数字化时代,企业和组织们越来越依赖于软件和数据,以创造商业价值和增加业务增长。通过创造协同的工作流程和数据分析,软件可以在各领域帮助企业增强竞争力。 亚马逊和 Google 的成功,都离不开对数据分析和软件技术的运用。他们通过多种方式来优化其业务流程,例如互联网广告投放。在互联网广告投放中,数据是业务的核心,投放平台需要收集海量的用户数据、广告效果数据等,并对这些数据进行分析,最终通过对数据的深度挖掘和分析,实现对广告投放效果的优化和提升。再例如在商品开发的时
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
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👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 自从ChatGPT火爆出圈以来,各类AIGC产品也突然受到大家关注,不少朋友会因此对自己的职业产生担忧,目前也的确出现了因AI失业的人。 做技术的朋友好像感觉写代码这件事也很容易被替代,好像只有成为制造生产AI的人才是安全的。 如果真的想转行AI领域,该怎么转? 为了帮助想转行的小伙伴有个思路,我们邀请到在数据分析和AI领域有深入研究、并且一直在做这方面培训的老师,也是《统计分析:从小数据到大数据》《Python机器学习技术》这两本书的作者丁亚军老师
数据猿导读 无论B2B还是B2C公司希望通过数据驱动业务增长,其中B2B领域中,在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。因此,数据驱动能力正在
大量数据分析师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,数据丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发现。
众所周知,通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统),每个人使用某些应用程序时所在的位置,以及他们的行为,观点,兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
以上是数据分析师们写报告的时候最怕的四大场景。之前已经分享了前俩,今天来分享第三个。作为消费者,我们是最喜欢各大APP做活动了,有优惠呀!很多数据分析新人也喜欢,因为比起日报月报,活动分析看起来是个大活,真开心。然而,不小心的话,基于活动数据分析出的结论,经常被打脸,不信,马上试一试。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
最近在部门室内的交流会上,分享了一些撰写数据分析文章的心得,索性今天把这些心得体会以文字的形式记录下来,一方面当成是对数据分析工作的分享,另一方面作为个人成长记录,可能未来回头再看此文会觉得幼稚、粗浅。
真正让CapOne卓然领先的是它真的愿意去做实验。CapOne不满足于对客户行为的历史数据分析,而是通过做随机试验主动参与到市场当中。 2006年,CapOne做了28 000多个实验——28 000个关于新产品、新广告策略以及新合同条款的实验。在信封上印“此优惠有时间限制”或者“新开账户利率2.9%”,哪个更有效呢?CapOne把潜在客户分为两类,看哪种方法的成功率更高一些。 这看起来挺简单。然而,通过计算机程序做抛硬币实验,把正面朝上的次数和背面朝上的次数区别对待,这是大数据分析最强大的技术之一所隐含的
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
餐饮业也已经开始运用大数据分析来实现高效的营销,餐饮业等行业正在从庞大的客户消费中获得利益。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
商家根据参与预售缴纳定金的数量,了解到消费者对产品的欢迎程度,从而决定生产/进货的数量,避免出现库存堆积的情况。并且,通过预售中的阶梯优惠功能,让消费者主动分享,达到推广宣传传品的目的
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。(简单理解就是:提取相关数据,运用相应算法,得出实用结论)
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神策数据创始人兼CEO,浙江大学计算机科学与技术专业硕士,在百度任职8年,从无到有构建了百度用户日志大数据平台,覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎及数据可视化等。历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理,2015年4月离职创建神策数据,针对企业客户推出用户行为分析产品——神策分析,帮助企业实现数据驱动。2017年7月,桑文锋荣获第六届中国财经峰会“2017最佳青年榜样”荣誉。
通过对智能电表传输的数据进行分析,可以向用户提供用电时段最佳化的方案,做到合理节电。除此之外,积累的这些电力大数据还有 “无法预测的应用价值”,完全可以通过专业团队的分析研究和创新思维,设计出能为消费者日常生活提供有价值的新服务项目。通过IoT等物联网新技术的应用,可以让包括发电站在内的电力系统运营管理及维修检测业务更加效率化,比如对一年365日一天24小时的电力消耗数据加以分析利用,即可预测何时可能发生问题,节省修缮费用。总之,将工业4.0,人工智能,机器人,大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用,将收集到的庞大数据信息汇总到一起,在假想空间进行分析研究,再将结论用于指导现实社会,创造新的服务模式,促进社会发展和进步。
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