电子表格可以输入输出、显示数据,也利用公式计算一些简单的加减法。可以帮助用户制作各种复杂的表格文档,进行繁琐的数据计算,并能对输入的数据进行各种复杂统计运算后显示为可视性极佳的表格,同时它还能形象地将大量枯燥无味的数据变为多种漂亮的彩色商业图表显示出来,极大地增强了数据的可视性。本次调研主要是为了进一步了解市面上的电子表格的功能,为表格优化打基础。
百度百科上BI的定义是:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),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。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品,在降低数据获取、分析成本方面,契合中台的思想,因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
导读:随着业务的进一步发展,秉承“人人用数据,时时用数据”的愿景,如何让运营、产品自主探索分析数据,并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者调研网易有数、阿里云QuickBI、联通、SmartBI四款产品里自助取数的结果,并总结后期在实战搭建自助取数产品的重难点。
3,拷贝表从远程集群到本地(跨集群),拷贝完后记得修复分区表 【如果没有队列则不要:-Dmapred.job.queue.name=root.bi_qipu.p1】
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。
不管什么样的产品,都是为了解决业务问题而存在,数据产品也不例外。数据产品,种类繁多,不同数据产品,所具有的数据功能组件不同。
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。
数据中台对一个企业,起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前,各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中,也不得不处理着数据带来的各种问题,比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。数据中台对企业的真正意义是,让传统企业向科技企业升级,让IT系统集成向大数据集成升级,让工具/流程/管理向驱动业务运营升级。
数据中台对一个企业,起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前,各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中,也不得不处理着数据带来的各种问题,比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
一、日志采集系统 记录用户行为(搜索、悬停、点击事件、按钮、输入,请求异常采集等) PC端、App端(Ios,安卓),前端收集埋点数据
大数据时代,几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理,上到公司管理层战略目标制定,下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通,都需要数据的支撑,从过去的拍脑袋的定性决策,转向一切用数据说话的定量决策。从而,带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
通常来说,大数据开发的整体架构基本一样,都涉及到底层的数据平台架构、数据中间件的选择、数仓模型的建立、可视化展现,其中数据层面主要是数据的采集(埋点、业务数据)、数据处理(离线、实时)、数据治理(数据分层、数据字典、指标体系、数据监控、数据安全、数据数仓)、数据展现(BI、可视化)。
这是继 精读《React Conf 2019 - Day1》 之后的第二篇,补充了 React Conf 2019 第二天的内容。
很多应届生以及其他非产品岗无产品经验的同学,找产品经理方向工作的时候,会把竞品分析当作敲门砖,通过竞品分析报告来体现自己的产品思维,作为产品能力的佐证。有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会,他们的问题相信你也曾经遇到过。
经常在后台收到粉丝留言,说公司准备上BI了,但苦于市面上BI工具太多,不知道该怎么选,让我帮忙出出主意。
帆软公司是国内一家做大数据 BI 和分析平台的提供商,主打产品是 FineBI。笔者所在阿里数据中台也处于数据分析应用的前沿,本次精读的文章就是帆软公司的 《数据之上 智慧之光 2018》,感谢提供这份国内数据市场研究报告,让我们更深入全面的了解国内数据市场的发展方向。
当今大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下,数据是新的原油。而即使获得相同的原油,但是不同的企业由于技术的差异,能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说,大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等,这些主要还是以分析应用的场景为主,除此之外,大数据还可以借助AI的能力,把价值更加极致地发挥出来。
2021年还有不到1个月就要说再见了,除了感叹时光匆匆外,马上又要到季度总结、年度总结、年度规划的时候了。最近又集中地把各家公司的数据中台产品架构分析了一遍,试图除了在已有产品的迭代和打磨之余,找到一些新的启发点。看了一圈,发现大同小异。总结下来,数据中台产品最核心的也就是这几件套。
而阿里经济体中的 ABC,其中的 BIG DATA,即是我们 DT https://dt.alibaba.com/ ,我们用大数据赋能商业,创造价值。
近期有人在公众号后台私信我,问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品,度娘或者应用市场一搜,可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部,只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料,所以寻找竞品时,要基于对行业的一定了解,以及外部辅助信息的输入。做数据产品七八年了,埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具,数据全流程各个领域都有所涉及,把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序,整理如下:
近几年负责数据产品团队,经历团队人员的变迁,进行过几百+简历的筛选,近百场社招、校招面试。金三银四的求职/招聘季接近尾声,想把自己招聘数据产品经理的过程进行总结,分享给想找数据产品经理工作的求职者。
由于历史原因,大型集团企业往往多个帐套系统共存,包括国内知名ERP厂商浪潮、用友、金蝶、速达所提供的财务系统,集团财务共享中心的财务人员在核对财务凭证数据时经常需要跨多个系统查询且每个系统使用方式不一,同时因为系统累计数据庞大,制单和查询操作经常出现卡顿,工作效率非常低。
数字化转型主要包括业务数字化、数据资产化、资产业务化、业务智能化几个阶段。在不同的阶段,分别需要哪些数据产品呢?今天就逐一盘点一下,希望可以为各位老板的数字化转型过程中数据产品规划提供参考,主要是以模块规划为主,产品详细的功能和实现逻辑,往期文章几乎都有逐一的分享。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
互联网和移动互联网技术开启了大规模生产、分享和应用数据的大数据时代。面对如此庞大规模的数据,如何存储?如何计算?各大互联网巨头都进行了探索。Google的三篇论文 GFS(2003),MapReduce(2004),Bigtable(2006)为大数据技术奠定了理论基础。随后,基于这三篇论文的开源实现Hadoop被各个互联网公司广泛使用。在此过程中,无数互联网工程师基于自己的实践,不断完善和丰富Hadoop技术生态。经过十几年的发展,如今的大数据技术生态已相对成熟,围绕大数据应用搭建的平台架构和技术选型也逐渐趋向统一。
一、数字化转型面临的痛点问题 📷 1.指标口径不统一 产品部门和财务部门一起开会给老板汇报,APP下单用户数产品1021W,财务1000W,产品说我的数据是数据团队出的,财务说我的也是,那数据为什么不
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
在开发应用时,需要配置应用的一些标签,例如应用的包名、图标等标识特征的属性。本文描述了在开发应用需要配置的一些关键标签。图标和标签通常一起配置,可以分为应用图标、应用标签和入口图标、入口标签,分别对应app.json5配置文件和module.json5配置文件文件中的icon和label标签。应用图标和标签是在设置应用中使用,例如设置应用中的应用列表。入口图标是应用安装完成后在设备桌面上显示出来的,如图一所示。入口图标是以UIAbility为粒度,支持同一个应用存在多个入口图标和标签,点击后进入对应的UIAbility界面。
我们知道 mysql的类型和java类型有对应关系,参考此文:https://www.cnblogs.com/jerrylz/p/5814460.html。
ELF 文件头 第 9 ~ 14 字节 : 6 字节的校验位 , 此处全部为 00 , 没有校验信息 ;
我们这里所说的数据仓库,是基于大数据体系的,里面包含标签类目,区别于传统的数据仓库。下面我们来将这张图分解,逐个做简要分析。
个人博客或网站搭建好后,要想有更多的曝光量,最好是让各大搜索引擎收录,,这样就能直接在搜索引擎上搜索到你的博客或网站的内容,检测是否被收录的方式:site:你的网站域名,比如我的site:zhjin.eu.org。一般新网站,搜索引擎自动收录的时间是比较长的,有的甚至不会被收录。解决方式是我们自动提交我们的站点给搜索引擎,搜索引擎都有收录链接提交入口。
index.php => define('BIND_MODULE', 'index');
一直以来都是使用 coding.net 持续部署的 "网站托管" 来部署个人的静态网站,包括了纯静态网站、Hugo/Jekyll 站点等等,但是从 2022年1月1日起,CODING 将不再提供「网站托管」服务使用入口,取而代之的是一个叫云开发 Webify 的东西。
前一节讲到多种流量归因的模型,本质上流量归因是为了辅助我们如何将钱花的更有价值以及高效洞察用户的习惯和行为,为下一步迭代产品的功能提供数据支撑。今天这一节,结合具体的业务场景来看看流量归因分析如何在数据采集方案上落地的。
我们之前为大家推送过审稿快易发表的2分以上生物和肿瘤类SCI期刊,详情点击:哪些审稿快易发表的2分以上生物和肿瘤类SCI期刊。这次来跟大家说一说“不用做实验,就能发文章”的生信文章投稿
这个问题的解决方法非常简单,就是把start.py文件从bin文件夹移出来就好了。
微软越来越“硬”背后的商业逻辑 不仅微软,纵观当今IT界,包括谷歌、乐视等国内外巨头在内,都纷纷推出自己的智能硬件产品。那么,这些软件公司越来越“硬”背后的商业逻辑到底是什么? 北京时间10月6日晚上
Hilt 是基于 Dagger 开发的全新的依赖项注入代码库,它简化了 Android 应用中 Dagger 的调用方式。本文通过简短的代码片段为您展示其核心功能以帮助开发者们快速入门 Hilt。
背景:优先级仲裁器的关键缺点是,在非常繁忙的系统中,对于较低优先级的请求在收到授权之前需要等待的时间没有限制。另一方面,循环仲裁器允许每个请求者按顺序进行一轮。维护一个指针寄存器,它指向下一个请求者。如果该请求程序是活动的,它将获得授权。如果没有,下一个活动请求者将获得授权。然后,该指针被移动到下一个请求者。通过这种方式,请求者等待的最大时间量受到请求者数量的限制
本文实例讲述了tp5.0框架隐藏index.php入口文件及模块和控制器的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
学习过的 ArkTs 知识点,一步一步开发一个小的鸿蒙应用示例,涉及到 ArkTs 语法、注解 @Entry 、 @Component、@state、路由、生命周期、@Prop、 @Link 、常用组件的使用等等知识点。
假设根域名为 tp.cy, 此时访问二级域名 liang.tp.cy 自动访问 admin 应用
周末晚上,和女朋友去电影院,准备看晚上的DC的海底动作冒险电影——海王。在入口处,人很多,有几个引导人员时不时的指挥观众从不同的入口进入影院内。我们站在队伍的尾端。
1 . 执行应用主函数 : Launcher 应用与 Zygote 进程进行通信后 , 通知 Zygote 进程 fork 一个新的进程 , 该新进程中通过 System Server 执行 ActivityThread , 执行 ActivityThread 中的主函数 ;
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