数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。...例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。...数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。...在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。 四、业务、行业、商业知识。...希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
介绍 在过去的几年中，人们对数据分析方法越来越重视。通过深入洞察数据情况，帮助很多企业改善了其经营状况。 通过分析数据，企业可以对其企业过往以及未来的表现有了更清晰的认识。...通过分析数据，企业可以回答这三个主要问题，即：“过去发生了什么”，“现在正在发生什么”，“将来会发生什么”。毫无疑问，数据量的不断攀升，驱动了数据分析行业的快速发展。...数据分析不仅仅局限于汲取过去的经验，而是要能够预测未来的结果从而优化业务资源。因此，在支持企业决策的需求时，更高级的数据分析方法如预测，变得越来越重要。...在这篇文章中，我阐述了3个数据分析的主要形式，可以将所有的数据分析模型做以分类。 一项研究表明，关注并能实现基本数据自动化报告的企业，其ROI（投资回报率）通常会有188%提升。...这些都是世界各地数据分析行业的基石。可以说，所有正在使用的模型，都可以被归到这三类中。 这篇文章旨在让那些刚入行或者计划转行从事数据分析行业的朋友有一个清楚的认识。
关于作者 李梅花，腾讯CSIG\云产品部\数据平台产品中心\数据分析组 数据分析组员工。...2、避免重复造轮子（直接减少分析师的工作量） 是的，有了指标体系，你就可以少干点临时提数的活，指标体系建立后应该能覆盖大部分临时分析数据需求，如果不能，你的指标体系就是有问题的。...当然，这一切一切的前提，除了指标体系有效性，更重要的是，数据质量的可靠性，数据得是准确且及时的，可以回溯与下钻的，不然，分析出的结论totally还是有问题的。...2、当然，搭建指标体系也有对应的方法论 这块也是我最近在重点学习的地方，后续继续输出：） 1）最出名的，就是“第一关键指标”法 《精益数据分析》中详细讲到，“第一关键指标”指的是当前阶段最重要的第一优先指标...2）智能硬件主题分析（历史文章的例子） ? 四、推荐书籍 1、《精益数据分析》：里面提到虚荣指标等概念让我深受启发 ? 2、《大数据分析》：翻译文看起来很累，但是里面提到的案例有用 ? ?
（一）“分析”和“算法” 在互联网中，“分析”和“算法”，分得非常开，对应着“数据分析师”和“算法工程师”两种角色。...银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。...互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。...银行内的数据挖掘，较为侧重统计建模，数据分析对象主要为截面数据，一般包括客户智能（CI）、运营智能（OI）和风险智能（RI）。...证券领域的量化分析。证券行业的挖掘工作，更加侧重量化分析，分析对象更多的是时间序列数据，旨在从大盘指数、波动特点、历史数据中发现趋势和机会，进行短期的套利操作。
图片同一个数据分析的需求，不同人的SQL代码效率上会差别很大！本文给大家梳理集中效率优化方法，这也是数据岗面试的高频问题哦！.../article-detail/391 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片所有的数据相关工作人员，包括数据开发、数据分析师、数据科学家等，多多少少会使用数据库.../tutorials/40 机器学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41 深度学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech.../tutorials/42 TensorFlow数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43 PyTorch数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech.../tutorials/44 NLP实战数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45 CV实战数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech
数据分析网 http://www.afenxi.com/post/7348 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别...（一）“分析”和“算法” 在互联网中，“分析”和“算法”，分得非常开，对应着“数据分析师”和“算法工程师”两种角色。...银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。...互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。...证券领域的量化分析。证券行业的挖掘工作，更加侧重量化分析，分析对象更多的是时间序列数据，旨在从大盘指数、波动特点、历史数据中发现趋势和机会，进行短期的套利操作。
1 如何梳理 一、数据库实例梳理 数据库梳理部分，可以详细梳理各个环境的数据库的资源使用情况，包括数据库的规格，实例的数量等等，一般包含如下几个环境的梳理，有的公司环境会有多套，建议分类梳理： 1、DEV...环境数据库梳理 2、QA环境数据库梳理 3、仿真环境数据库梳理 4、线上环境数据库梳理 通过这个数据库实例的梳理，你能够从宏观上了解线上数据库的部署情况，根据后面的梳理结果，可以评估数据使用是否合理以及哪些地方需要做改造和优化...二、DB部署情况梳理 这部分主要是要了解线上数据的部署情况，一般包含如下几个方面： 1、数据库部署的路径（程序路径、数据目录、日志目录等） 2、数据库使用字符集 3、使用的引擎 4、数据库的版本 5、实例高可用...1 思考和分析 在完成资料的收集以后，下一步就是根据自己的专业度进行分析和思考，下面列举几个思考的维度，大家在工作中可以经常这么去反问自己，然后思考出答案。 1、资源使用合理吗？...1 改造 根据上面的分析，就可以进一步对DB做优化，这里需要根据具体的情况来进行推进，就我们现在的DB存在的问题，我做了如下的优化： 1、实例降级和升级改造 仅仅这一步就为公司每个月节约成本20多万！
介绍 本文作者为美团资深开发专家，如有侵权，联系删除！...白皮书梳理了数据中心的建设现状和技术演进，介绍了数据中心发展过程 中面临的问题，并基于分析研究，提出增强数据中心网络能力和运营效率的技术 解决方案，契合持续变化的应用需求。 2....非结构化数据 (如原始语音、视频、图像数据)的比例不断增加，未来将占到所有数据的 95% (如图 2)。现有的大数据分析方法无法适应数据的快速增长，需要进行性能优 化，从原始数据中挖掘更多价值。...当数据中心应用程序读取文件时，它会同时从不同的服务器访问数据的不 同部分。数据几乎同时通过数据中心交换机进行聚合。...发送和接收方向丢失的数据包 接收的单播数据包、多播数据包和广播数据包 发送的单播数据包、多播数据包和广播数据包 发送和接收的错误数据包 输入端带宽利用率和输出端带宽利用率 ECN 数据包 ⚫ 队列级信息
点击上方“算法与数据之美”，选择“置顶公众号” 更多精彩等你来！ 随着课程的结束，期末考试的脚步也近了。...作为“资深抱佛脚玩家”，在得知准确的考试安排后我便可以及时做好预习准备，从而在 deadline 的压力之下，迸发出惊人的力量，强化自己的学习能力！ ?
**导读** > 作者：杨漆 > 16年关系型数据库管理，从oracle 9i 、10g、11g、12c到Mysql5.5、5.6、5.7、8.0 到TiDB获得3个OCP、2个OCM；运维路上不平坦...我们看一些数据就明白了： １薪资情况 555.jpg 根据“2020 年中国程序员薪资和生活现状调查报告”，中国程序员的年薪呈正态分布，主要集中在 5-25 万之间，占比高达 67.2%。...资深硅谷工程师多年的工作生活经验总结：想要在美国成功安定下来，需要有三个核心能力： 1）英语能力，北美都是英语国家，英语是必须通过的硬标准，所有兴趣来北美生活的同学，在写代码之余，必须要有意识的长时间培养和加强自身的英语听说读写的能力
在ODF2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会上，来自腾讯技术工程事业群TEG基础架构部数据库内核团队资深架构师王少华，做了主题为「TXSQL Internals@2018」的分享。...王少华，现为TEG基础架构部数据库内核团队资深架构师，负责TXSQL技术架构与核心开发。...2007年华中科技大学数据库所研究生毕业后，先后在达梦，Teradata，Oracle等公司从事数据库内核研发，专注于数据库10+年。...CDB是Cloud Database的简称，是腾讯云上提供的关系数据库服务。CDB提供了关系数据库服务，实现了全平台管控和用户0运维，提供了良好的应用兼容性，以及对多数据库存储引擎的支持。 ?...CDB是整个数据库云服务的平台，而TXSQL则是这个平台里的数据库内核，提供数据库引擎和复制这两个核心功能。
文 | 傲看今朝 CDA数据分析师已获得授权 今天我非常乐意与大家分享我学习EXCEL的经历，以及我在这个学习的过程当中所使用的一些学习方法，我希望我所分享的这些东西能对大家学习EXCEL有所帮助，从而能够提高大家在工作当中职场当中的工作效率...使用表格的同学都知道，EXCEL是一款非常高效的一个数据处理分析软件，因此我们使用excel来处理数据，目的大多是为了提高我们工作的效率。...然而现实工作当中，我们很多人使用excel的处理数据的效率是极其低下的，那么我们如何提高我们使用excel的效率？
每个设计师都在纠结中挣扎，我们的甜蜜，兴奋，郁闷，敏感，来自生活，来自设计，来自每次完成一个页面后的反馈，来自每次回看的满足和成就，这些词汇已经融入到我生活与工...
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操作系统 360资深Android开发带你入门Framework 熟悉我的人都知道，我特喜欢把这个放在第一位，原因很简单，它确实支撑了我随后的所有知识根基，让我能够从容不迫的，将一个个系统拆解出来。...调用完成后，从操作系统层面，把数据交给调用的应用，实现数据传输。这里面定义的传递数据格式是包裹，也就是序列化数据。...而文件头，就是描述这个文件的数据结构。...360资深Android开发带你入门Framework 程序是如何在CPU执行的？...如果没有保护，你去读取数据段的数据，作为指令执行，出现指令异常就太正常了。 好了，今天就给大家介绍这么多，有什么想方法或者建议欢迎留言评论。
总结变化：经过MSC处理后，光谱数据在整体上变得更加一致和平滑，减少了不必要的噪音和变动，使得数据更适合后续的分析和建模。...意义：SNV处理通过对每个样本的光谱数据进行均值中心化和标准化，消除了样本间的散射效应，提高了数据的一致性和可比性，使得数据更适合后续的分析和建模。...意义：导数处理通过强调光谱数据的变化率和曲率变化率，提供了更清晰的特征和模式，有助于后续的分析和建模。...意义：基线校正处理通过去除光谱数据中的基线漂移，提高了数据的质量和一致性，便于后续的分析和建模。防失联，进免费知识星球交流。...意义：去趋势处理通过去除光谱数据中的系统性趋势，提高了数据的质量和一致性，使得光谱数据更适合后续的分析和建模。更多内容，见微*公号往期文章： 审稿人：拜托，请把模型时间序列去趋势！！
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”。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) Google 最近宣布裁员大约 1.2 万人，涉及多个部门和组织，以及各类岗位，其中不乏具有资深经历的 “开源大佬”，比如： Chris DiBona
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