离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道： “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这，不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实，这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据，而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间，我的一个游戏分析师朋友告诉我，他的公司做了款游戏，很受欢迎，他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据，发现安卓用户的付费率要高于 iOS
“大数据”时代，数据分析岗位需求逐步增多，薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。 不过从招聘网站上可以看出，高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格，尤其是字节、阿里等大厂。 15 年，会用个 Excel，会查数据库就能找到很好的工作； 17 年，你得会做BI可视化，能给老板做漂亮的动态报表，同时还得精通Python； 到了 2022 年的今天，除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此，我从网站上搜了不少学习资料和视频，但看完只能
金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？ 看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。 数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？ 当然不是！ 相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。 比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。 这就是你的职场竞争力。 分
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
坐在资本快车上飞速前进的BAT，正让传统的IT公司感受着前所未有的压迫。这种压迫不止限于业务空间。
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。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
回顾过去十年，数据科学飞速发展，数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪，顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志（Harvard Business Review）称数据科学家为本世纪“最性感”的工作，很多公司也在招兵买马，急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢？对于科班出身的数据科学家来说，目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家（citizen data scientist）的出现。 美国高德纳咨询公司（Gartner）预测，2017年，公民数据科学家增长速度是专业出身数
过往跟大家分享过不少数据分析的干货，工具使用也详细梳理过，负责任地说，门槛低又能快速出效果的工具非Excel莫属。 今天特别给大家搞一波超值福利，厚着脸皮求来的，仅开放3天特惠权限。 1份Excel提效实战课+4份大礼包 原价199，现仅0.01元 直击痛点、难点 帮你解决工作中99%的问题 4天精编Excel实战课 这门课程的设计和市面上大多数课程有所不同，全部【互动式设计】，让你像聊天一样就把知识学到手。 手把手教学，理解了再点下一步，学起来更轻松。Excel是提效的工具，在电脑前边学边练，才能更好地
过往跟大家分享过不少数据分析的干货，工具使用也详细梳理过，负责任地说，门槛低又能快速出效果的工具非Excel莫属。 今天特别给大家搞一波超值福利，厚着脸皮求来的，仅开放3天特惠权限。 1份Excel提效实战课+4份大礼包 原价199，现仅0.01元 直击痛点、难点 帮你解决工作中99%的问题 5天精编Excel实战课 这门课程的设计和市面上大多数课程有所不同，全部【互动式设计】，让你像聊天一样就把知识学到手。 手把手教学，理解了再点下一步，学起来更轻松。Excel是提效的工具，在电脑前边学边练，才能更好地
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
大数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。想要玩出数据的商业价值，让数据变成生产力，就需要读书了。俗话说：“读书如登山，每向上一步都又是一番风景，数据分析的成长之路也如登山一样，要想成为数据分析师，读书是必不可少的。
相信很多关注我们公众号的朋友，都在我们过往的文章中get到很多新知识，充实了自己的数据技能，也有很多读者朋友注意到我们每篇文章结尾处都会包含我们「知识星球」的进入方式：
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
数字化的今天，各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能，企业可以提高运营效率，增加利润率，并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
佛瑞斯特研究公司（Forrester）的研究人员发现，2016年，近40％的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30％的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5％的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4％的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。 研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
自“十四五”以来，我国诸多政策开始推动信创产业的深入，实现关键数字技术自主研发和自主可控。我国信创产业竞争力不断突破，国产化进程稳步推进。2022年开始政策重点提及“数字经济”、“数字政府”和国家信息化。在此背景下，BI产品作为数字经济的重要一环，也迎来了重大机遇。
近日，帆软举办了第四届FineBI数据分析大赛，让来自各个领域的业务人员，用帆软的BI产品来进行自助式数据分析，产生了大量的优秀分析案例。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常有以下
眼瞅着春节假期临近， 感觉身边的同事朋友们都焦虑感爆棚 年终总结刚告一段落，新年计划接踵而至。 今天中午同事们还在聊： 趁着假期能学点什么，来 卷死别人 提升自己？ 我一听立马来了精神 这么卷的话题我怎能少了我！ 但手上几千行的数据还没有处理完 已经忙的焦头烂额，分身乏术啊！ 一边断断续续的偷听，一边疯狂ctr+c ctr+v。远远看着大家聊的喜笑颜开，计划制定的热火朝天，而我这边，已经被工作干翻了，无人关怀…… 于是小编我也暗暗立了一个Flag🚩 新的一年一定要开启我的Python之路，实现自动化
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
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）
自打互联网兴起，“得数据者得天下”越来越成为企业信奉的真理！ 没点儿数据处理、数据分析能力在职场不仅直接影响自己的办公效率，还越来越没竞争力。 不会批处理，数据一多立马抓瞎； 会用的函数屈指可数，一张表的数据都处理不清，更别提跨表； 不懂数据分析，永远给不到老板想要的数据； 汇报、总结、述职，可视化搞不定，好印象全无！ 这些我都理解，所以专门为你精选了 1份Excel实战课+4份大礼包 原价199，现仅0.01元 直击痛点、难点 帮你解决工作中99%的问题 4天精编Excel实用技能课 课程采用【互
前阵子，和同学吃饭聊到收入，他说“你们程序员的工资好！高！呀！” 事实上，也就是一份辛苦钱...... 干程序员，我要老板的钱，可老板想要我的命啊！ 做运维的，平台问题立马得解决，724365不间断服务。天天对着服务器，连个说话的人都没有； 做测试的，项目稍有改动，就要重新测试。都说人工智能，测试就是负责“人工”这一块的； ...... 现在要说真正有“钱”途的岗位是什么？数据分析一定榜上有名。 任何一家公司都需要利用数据驱动业务的增长。尤其是在今年经济不景气，各行业增量减少的情况下，数据分析指
在当今高度数字化的商业世界中，数据分析技术已成为企业竞争力的关键。它们不仅能够提供深入的市场见解，还能够优化运营效率和客户体验。特别是在银行业，这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。
作者｜Bhavya Geethika| 翻译｜卢谊 转自｜数据客（微信ID: idacker） 导读：美国IT和数据中心权威期刊《CRN》杂志又推出了年中榜单，在大数据领域评出了十大最酷的创业公司，这些公司业务包括商业智能、商业和视觉分析、Hadoop技术和基于云的系统。 大数据仍是增长最快的领域之一的IT行业研究员Wikibon预测大数据技术市场今年将增长近22%,至333.1亿美元。 去年，创业公司在大数据领域似乎集中在帮助企业更容易和有效分析数据和获取价值。包括在Hadoop方面提供技术分析数据和
前不久 互联网大厂字节跳动给HR开出了11万的月薪 看看他们官网的招聘岗位 ▼ ▲来源：某大厂官网招聘列表 原以为一个正常的HR的岗位 2万的月薪就已经不错了 ▲来源：某大厂的薪酬分位表 但是从该大厂给出的薪酬分位表中可以看出 最高的月薪可以达到11万，最低的也能达到7.9万 即使是25分位值的也已经…… 年薪百万不是梦 柠檬了，柠檬了 再来看一下这些岗位的硬性技能，基本上心里就平衡多了 对Excel与SQL也是有要求的 ▲来源：某大厂的HR数据岗位技能要求 有机构调研， 我国数据方向的人才仅
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天，尽管人人都在谈论大数据，但数据实际价值和现有价值有巨大落差。 尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。 过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。 站在AIGC时代的门口，下一个十
“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。
从事 Python 开发的这些年中，我见过很多 Python 教程和书籍，他们大都这样讲 ： 先介绍 Python 的基本语法规则、list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作.... 就这样一点一点往下说。 虽然这样的讲解看似合理，但是大多都偏重理论讲解，案例又过于生活化，脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦将理论落地到实际的项目编码中，就一头雾水，甚至一行代码都写不出来！ 01超13万人学习的Python教程 其实我也有过那段「自学」的迷
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
原文：4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
随着Python的发展，已成为程序员能力模型中，非常重要的一个技能。 甚至BATZJ的工程师，都无可否认现在Python对于一个程序员职业发展的重要性。 但很多小白在面对“怎么规划未来Python的学习计划”时，往往很难做出正确的选择： 因为应用方向多，反而不知道该学什么 知识点那么多，正确的的学习路径是什么 市面上教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后连demo都写不好 这些问题，其实多数小白都层遇到过！至于学什么？长期往哪个应用方向发展？以我的经验来看，只有学过后，尝试后，才能
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量
以大数据、人工智能为代表的新技术正在快速推动汽车行业的发展，从智能制造到精准营销，信息化对于车企的“提升”和“改造”愈发直接和明显，而这其中，数据分析技术在其中扮演着关键的角色。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2022年的第一个月，大家过得还好吗？是否是在对春节的期待中度过的呢？ 新年第一个月，有不少好书陆续和大家见面，本期就和大家分享一下一月份的那些重磅新书，以便大家可以利用假期及时充电。 同时，为了照顾到小伙伴假期想要放松一下的需求，我们也准备了一些比较轻松一些的读物，希望可以帮助大家开心充实地过大年哦！ 马上就要过年了，提前预祝大家新年快乐呀 ~~ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著
工欲善其事,必先利其器。随着互联网行业的飞速发展，越来越多的企业意识到BI工具对企业的业务发展有很大的推动作用，使得工作效率更高更强。目前市面出现的数据分析BI工具，不管是从使用场景，还是适用人群上，都存在着绝对的差异。目前，市面上的BI工具种类繁多，客户在进行BI工具选型时，眼花缭乱，不知所措。以下，就从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。
春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，拿了3个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有3-6个月的奖金（真香）。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据分析能力已经
市场上有许多以BI为旗帜的产品，但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时，很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类，以便于理解。
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