近期,腾讯云数据库TDSQL助力福建海峡银行新一代核心业务系统正式上线(点击查看详情),为城商行提供核心改造解决方案。...福建海峡银行信息科技部朱正珊为大家分享TDSQL国产分布式数据库在福建海峡银行的应用实践,用福建海峡银行的“亲身经历”教会您如何选型,如何优化,其中的关键节点、注意事项也都一一给您讲清楚。...实施背景 福建海峡银行成立于1996年12月,是一家省级股份制商业银行。截至2021年末,全行资产总额2011.46亿元,各项存款余额1506.45亿元,各项贷款余额1108.79.亿元。...管理调度区,主要部署TDSQL的集群管控节点,如zk集群、Schedule组件、OSS组件、监控数据采集、分析告警组件以及日常自动化运维的赤兔平台。...TDSQL集群管控节点的主要保障数据库的高可用容灾等。 最后端为数据备份和交换区,涉及到数据交换和备份存储的HDFS集群和异构数据迁移工具DBbridge、慢日志收集和分析的ES日志服务器。
◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 中国海上丝绸之路大数据中心落户福建省 国家信息中心和福建省发改委的战略合作显示,将在 2年左右时间内建成中国海上丝绸之路大数据中心及其服务体系,全面支撑福建21世纪海上丝绸之路核心区建设...同时,整合国内知名创投基金资源,设立大数据创新孵化创业投资基金,吸引经贸、海洋、交通、旅游、公共服务、金融等领域大数据相关机构和企业入驻福建,带动福建大数据产业发展。...目前产业联盟已经整合了母婴、通讯、互联网金融、移动APP等多个行业的产业资源,未来将进一步打通汽车、家电等横向行业,并且从数据挖掘、分析、营销等纵向多维度进行整合,打造华南地区数据产业资源的平台型联盟。...华数将利用这轮融资进一步完善系统开发,推出以ODPS大数据处理技术为核心的政府招商引资、企业运营的数据分析解决方案。...基金将协助九次方大数据并购行业内领先的数据清洗、数据建模、数据可视化等技术性企业,以完善大数据产业链,占领大数据产业制高点。
2022年6月21日,福建省农村信用社联合社发布《负载均衡设备采购项目》公开招标公告,预算 1620 万元。...2019年1月1日以来有大型国有商业银行或全国性股份制商业银行或省级农信社(含直辖市农商行)或城商行总行数据中心生产环境F5品牌负载均衡设备成功实施案例;提供合同复印件。...中标结果公示 2022年7月19日发布中标结果公示,福建鸿智达电子有限公司 15898000.00 元中标。 中标候选人情况:
福建省人力资源和社会保障厅洪长春副厅长在考试现场对本次考试流程标准化、考场设施规范化给予肯定,同时,也对腾讯云即将启动的互联网营销师一试双证项目表示期许。...首批参加本次互联网营销师职业技能等级认定的人员,考试合格后将由腾讯云计算(福州)有限责任公司颁发互联网营销师职业技能等级证书,并纳入福建省技能人才统计范围。...腾讯云该项目负责人施展表示,腾讯公司将主动承担互联网头部企业应有的社会责任,发挥企业在数字营销领域的技术优势,率先在福建省落地开展互联网营销师技能评价,持续做好服务产业链、培养技能人才的重任,为福建数字经济发展输送优秀的营销技能人才...腾讯云计算(福州)有限责任公司通过福建省职业技能鉴定指导中心备案,成为省级社会培训评价组织,也是福建省首批互联网营销师社会培训评价组织。...材料科学领域专家学者分享新材料前沿技术成果 腾讯课堂参加广东“技能+”嘉年华,为广东首批区块链新职业人才颁证 腾讯教育与中软国际教育签署战略合作协议,将联合共建科研数据平台
7 月 22 日至 26 日,以“创新驱动新变革,数字引领新格局”为主题的“第五届数字中国建设峰会”在福建福州海峡国际会展中心举办,会上展示了当前数字化领域的最新成果,涵盖 5G、物联网、人工智能、工业互联网...、数据法治、数字人民币产业发展等 7 个分论坛。...、把握发展主动权等方面的进展成效;“数据资源板块”多层次展示我国数据要素及其市场化配置改革过程中形成的优秀模式与创新实践;还设置数字政府、数字经济、数字文化、数字社会等板块。...图扑软件是厦门市专精特新中小企业、福建省科技小巨人企业、厦门市科技小巨人企业,通过了国际软件领域高权威高等级的 CMMI5 级认证!...被评为 2021 年度福建省数字经济领域“瞪羚”创新企业、入选 2021 年度厦门市重点软件和信息技术服务企业。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。...关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。...,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
看看各大分析机构的评价就知道,这会是一次苹果公司的重大“近忧”。 摩根士丹利分析师Katy Huberty评价: 此禁令看起来范围有限,因为它仅适用于使用iOS11操作系统的手机。...富国银行分析师Aaron Rakers认为舆论影响更大: 虽然我们认为,苹果公司在与高通公司的纠纷中可能继续面临舆论风险,但看起来苹果公司在很大程度上不会受到裁决的影响。...加拿大皇家银行资本市场(RBC Capital Markets)的分析师们估计,在华销售的iPhone有多达40%是较旧的型号,似乎表明如果该禁令得到执行,苹果可能会损失约120亿美元的年营收。 ?
这个同等规模正常人的频率,可以在其它癌症患者的BRCA基因基因筛查研究用上吧,比如前面的:华西医院检测五百多乳腺癌患者的BRCA基因
从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析,数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。
本报告依托福建省9个城市的全样本数据,采用定性与定量相结合的研究方法,通过腾讯研究院自身构建的“互联网+”指数研究模型,勾勒出福建省“互联网+”的全景地图。...全国范围内31个省/自治区/直辖市及351个城市的详细分析报告可参见腾讯研究院日前发布的《腾讯“互联网+”指数(2015年第一期)》。...3.厦门、福州引领福建省“互联网+”发展 表1数据结果显示,厦门以21.91634的指数值领先本省其他城市,高居福建省“互联网+”指数首位。福州紧随其后,以18.38889的指数值位处第2位。...表 1 城市“互联网+”指数(福建) 4.福建省多城市“互联网+”发展领先宏观经济 由表2数据对比可知,整体而言,福建省多个城市“互联网+”指数排名均高出其人均GDP 20名及以上,“...研究团队 顾问团队 原创声明 本报告中所有的文字、数据均受到中国法律知识产权相关条例的版权保护。
摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。...3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分,它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘,为企业提供有价值的信息,以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用,直接关系到数据分析的准确性和有效性,进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时,首先要明确分析的目标和需求。...综上所述,数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分,其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型,才能充分发挥数据分析的价值,为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。
对于异常数据的分析,相信每位数据分析师都不陌生,对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章,过了一年后有了更进一步的思路和想法,因此再次分享一下,对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤: 1....一般来说,业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感,发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题: 什么叫异常数据? 异常数据真的是问题吗?对比标准是什么:KPI?...小结:异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析,做得好也是可以发现业务中存在问题的,但同时提需要提醒数据一定要形成闭环,即从业务中来,更需要回到业务中去,落实到业务执行,分析才不会白费...附1:异常数据分析流程(去年) 附2:此图为一些分析视角,仅供参考
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析,启示了国内存在非常好的投资机会,本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,分析大数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中,ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型,对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。...(3)ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
相信很多朋友们都接触过数据分析,如何写一份数据分析报告?!
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代,数据分析已经变得不可或缺。而Python,作为一种通用编程语言,其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能,使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中,Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等,从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士,都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来,Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
,即对比、细分、溯源,也被数据分析的三板斧,支撑数据分析的核心应用,具体来说: [数据分析三板斧] 对比:成对地比较。...在分析数据时,增加分析的维度,改变看待问题的视角,能够在更细分的级别上分析数据,洞察到更多的知识,增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源,就是到细节数据中去,查看原始数据,反思用户的行为。在做数据分析时,一定要明白你分析得数据是二手的,还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据,包含的内容最丰富,但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的,甚至是分析之后的数据,这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的,由此得出的分析结果也可能有失公允。
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