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数据分析

1610内容  
涵盖数据分析相关研究热点、技术难点与应用场景，让用户更好地学习、使用数据分析的各种工具。
文章 课程
共 1610 条
提升效率的十种 Pandas 数据操作方法
无论是数据清洗还是探索性数据分析，Pandas都能帮你轻松搞定。接下来，我会分享十个技巧，让你在处理数据时更加高效。

2024-10-23 09:00:00

数据分析Pandas
为什么你做数据分析没思路？
数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……

2024-10-22 11:34:34

数据分析统计学
Doris企业级实战，构建TikTok实时数据仓库
在迁移到Apache Doris前，TikTok通过Flink传输实时数据，并使用Kafka在不同数据层间实现数据流动。由于Kafka本身没有逻辑表，因此在其上开发不如在Hive上那么容易。

2024-10-18 08:17:09

Doris数据仓库
别再罗列指标了，有用的经营分析这么做
很多公司经营分析是财务部门做的，结果财务部门真的就只盯着自己的三张表，每天算利润、算现金。你问他：“销售部门在干啥？”“营销有啥动作？”“市场环境有啥变化？”一问三不知。只知道结果，不知道过程，这是“要搞高”问题根源。

2024-10-15 11:54:38

经营分析指标策略
数据准备指南：十种基础特征工程方法的实战教程
在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这一目标，特征工程技术显得尤为重要。

2024-10-14 15:00:59

机器学习数据分析
“人货场”模型怎么用？为什么互联网行业也在讨论它？
由于既不确定顾客购买意向，又不确定需求，因此这个阶段的匹配成功率必然是大大降低的。并且夹杂的影响因素太多，根本无法分析清楚：到底是哪个环节出的问题导致不成交。

2024-10-14 12:51:02

人货场模型互联网
业务型 VS 技术型数据分析师，哪个更有前途？
对于在校生而言，强烈建议不要考虑啥业务型分析，就认认真真找一个写SQL的岗位实习仨月。也不用管它啥公司，只要能写SQL就行。

2024-10-12 14:39:54

业务型技术型数据分析师
大数据分析能让大学体育招募重回正轨吗？
如今美国大学体育招募就像狂野的西部，数百万业余运动员与2800个大学体育项目相匹配的过程已经变成了一场混战。但对于德克萨斯州奥斯汀市的一位科技企业家来说，这种混乱预示着一个机会，他渴望利用大数据技术为大学招募人员创造公平的竞争环境。

2024-10-12 14:12:50

数据分析体育招募人工智能
喜马拉雅基于大模型 ChatBl 实践探索
本文将分享喜马拉雅基于大模型 ChatBI 的实践探索，文中将重点介绍关于准确性和大模型幻觉等问题的解决方案。

2024-10-12 08:11:05

大模型ChatBI数据分析
数据分析十大模型：CVP模型
为了保证APP正常运行，需要最起码的运维投入是多少？这个保底水平，也得通过数据量化，否则只看眼前运行没有问题，就随便裁员，导致APP出了大BUG，从“降本增效”变成“降本增笑，都是预料之中的。

2024-10-10 11:59:11

CVP模型数据
运营数据分析体系，最全搭建攻略来了！
运营工作形式灵活，因此经常需要根据实际工作流程，来设定数据指标。一来方便监控执行进度，二来在复盘的时候，好观察哪个环节出了问题，便于追查原因，寻找机会。

2024-10-09 11:57:34

运营数据分析体系
标签 VS 数据指标体系，这篇讲得太清楚了！
当然，流程式也不止漏斗这一种，比如在生产、服务、售后等环节，也是一个完整的流程，但不是逐步递减的。比如生产任务，是肯定要完成的，但随着生产工序增加，每一步会增加新的原料、生产费用、人工成本，此时整个流程所消耗的成本、时间是逐级递增的。

2024-10-08 09:01:45

标签数据指标数据分析
用户生命周期分析，这个坑90%的人踩过！
对线下实体店而言，用户到店即付费，先消费后体验服务。但在互联网产品里，付费与活跃脱节的现象很常见。或者有的产品干脆允许用户只活跃，不付费，通过额外的权益和道具收费。比如游戏、在线音乐、视频、社区等等皆是如此。

2024-10-08 08:14:08

用户生命周期分析服务
数据分析，如何实现降本增效？
比如很多公司做促销活动，总喜欢搞“全场大促”，心理感觉可以多覆盖用户，可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨，没活动的一蹶不振，总业绩也不见涨。

2024-09-30 08:47:07

数据分析降本增效覆盖用户
因果推断的四个模型，的确管用！
既然复杂的方法不好用，有没有简单的办法？有！比如基于最朴素的感觉：既然A会引发B，那么A产生了B就该产生，A结束了，B会慢慢结束（或者B死掉）。人们就此总结出了因果推断四大原则。

2024-09-29 09:22:00

因果推断模型统计学
数据分析工作，能做一辈子吗？
所谓的“AI/人工智能/智能BI/ChatGPT会取代数据分析师”，正是来自对数据分析工作的不了解。在不懂行的人眼里，数据分析师和算命大师没啥区别，不需要数据采集、不需要数据清洗、不需要数据治理、不需要分析建模、不需要积累经验、不需要你测试验证。

2024-09-29 00:00:05

AI人工智能ChatGPT
数据分析落地全流程，你学会了吗？
面对细节数据缺失，可以用管理手段配合数据建设。比如要求客服在首次接单且售后无异常的情况下，接单30分钟内完成分配，有异常就人工反馈标注。

2024-09-27 10:27:50

数据分析模型管理
用户活跃、留存、流失，超全图解！
难做的根源，是：如果用户登陆的话，我们很清楚他登录以后干了什么，但是用户未登录的话，我们不清楚他为什么不登录。未登陆的理由，只能去猜。这就是这三大问题难缠的核心之处。如果领导问我们：“今天登录用户访问了哪些页面？”估计各个对答如流。

2024-09-26 12:28:49

用户活跃留存流失
如何实现无头数据架构 译文 精选
无头数据架构可以在整个组织中解锁前所未有的数据访问，但它从左移开始。

2024-09-20 21:09:42

无头数据架构数据分析平台多跳架构
这才是经营分析赋能，但90%的人都搞错了！
固定投入更像基础建设，很难直接衡量每一块投入提升多少订单。因此只能做分类管理，对每一类渠道的基建投入，控制总量。而可变投入是直接和订单相关的，因此必须具体考核收益。如果投下去资源没有见到额外增长，就得复盘投入价值。

2024-09-12 11:51:44

经营分析业绩增长数据量
我们一起聊聊数据分析模型：人货场模型
“我看到收入下降/新增用户减少/成本上升，该怎么进一步分析呢？”很多人有类似困惑，经常写了一堆同比环比，除了“同比降了，要搞高”就不知道写啥。该怎么办呢？

2024-09-05 10:36:58

数据分析人货场模型
一文读懂Hive底层数据存储格式
Parquet 表支持 Uncompress、Snappy、Gzip、Lzo 压缩，默认不压缩(Uncompressed)。其中 Lzo 压缩是支持切分的，所以在表的单个文件较大的场景会选择 Lzo 格式。

2024-09-03 08:40:31

Hive底层数据
大厂都要求的“数据分析闭环”，该如何实现？你学会了吗？
当然，现实工作中，总会遇到公司领导不重视，业务不积极，数据太少等等问题。该怎么补救呢？你不能太指望遇到100%完美型的公司才干活，因此建议大家抱着：行有不得，反求诸己的精神，先把我们自己能干的工作干好。

2024-09-02 12:23:27

数据分析闭环
技术 or 业务？数据分析发展路径大盘点
无论你是站在门外心怀憧憬；还是刚刚入行，踌躇满志；又或者被每天跑数累得七荤八素，都可以认真复盘下咱数据人的优势与机会。

2024-08-30 11:53:31

技术业务数据分析
搭建经营分析模型，这可能是最好的策略
如果分析不深入，分析师就只能笼统地喊：“差旅费高了/销售费用高了，要控制”，这完全无法落地。更有甚者，业务部门摆烂，说：“业绩做不好，都怪你们瞎胡控制费用”。搞得分析师灰头土脸。

2024-08-28 11:56:33

经营分析模型策略
基于改进字典的大数据多维分析加速实践
工程化支持[维度组合]方式加速rbm结构, 将能定位唯一粒度实体维度组合以最小组合方式建立, 可有效减少rbm结构数据的数量。节省存储的同时, 也提升查询性能。

2024-08-26 14:54:54

大数据多维数据
Python数据分析领域的十大高级技巧
本文是我们精心挑选了十大高级技巧，适用于数据科学家、分析师以及任何希望深入探索Python数据分析的人。

2024-08-21 15:31:53

Python数据分析
一文快速解锁：标签体系全流程
标签工作至关重要，它是量化定性因素，提供价值判断的重要工具，是一项非常基础的建设。但做标签项目，一定要和经营分析（对管理层）活动支持（对运营）系统工具（对一线）结合起来，不能自己默默无闻奉献。

2024-08-19 13:46:00

标签体系工具
GenAI时代的实时数据分析：Apache Pinot与向量索引技术探秘
本文将分享如何使用 Apache Pinot 将实时数据分析和检索增强生成 RAG 结合起来。随着实时机器学习以及数据分析应用的发展，实时数据的价值越来越多地被挖掘出来。

2024-08-19 10:06:44

机器学习数据分析推荐算法
通过一个手抓饼摊，看懂数据分析全流程
有诗云：“一杯茶、一支烟、一段SQL写一天”，就是在吐槽，数据计算太过复杂，导致得写几百行SQL才能拿出来。

2024-08-19 09:07:00

手抓饼摊数据分析SQL
业务分析模型，我整理了四个好用的模板
逻辑树模型有两个难点，第一个是：提出合理的假设。比如一提到收入下降，很多人会习惯性地扯“大环境不好”；提到成本升高，很多人习惯性扯“通货膨胀”。这些看似有理但过于宏大的假设，会误导分析方向，掩盖真实问题。

2024-08-13 12:03:09

业务分析模型
用户分析五大法则，互联网大厂都在用！
正所谓：长袖善舞，多钱善贾。做数据分析，如果数据本身就很少，那也很难分析出有深度的结论。反映在用户分析上，如果用户是轻度用户，注册时候就留个手机号，登录一两次就没来了，那铁定没有啥数据可以分析。

2024-08-12 11:42:21

用户分析互联网分层
数据分析十大模型：杜邦分析模型
如果你掌握了杜邦分析模型的构建思路，以上问题都能迎刃而解。然而，很多网红文章在介绍杜邦分析模型的时候，只是罗列了一大堆指标，同学们看得头昏脑涨，也搞不懂其中的逻辑。

2024-08-06 11:32:07

数据分析模型杜邦分析模型
我们一起聊聊如何做一个优秀的数据分析项目？
纵观整个过程，我们能看到，做好项目的过程，就是把数据方法应用于企业实践的过程。数据本身有统计学、数学、编程、数据库等专业知识，但其中相当部分（比如数仓、ETL）是为保障数据本身的正常运行；相当部分（比如语义判断、图像识别）是用于工业应用，不用考虑业务理解和配合；相当部分（比如统计学）适用于科学实验、农林牧鱼研究。

2024-08-05 10:55:52

数据分析项目统计学
这才是有效的用户细分，而不是只分高中低
虽然数据、统计学给我们提供了很多工具（分类工具、降维工具）可真正用到实处还是得考虑具体业务场景。我们从来都不缺少会背课本的学生，我们缺少的是会考虑实际场景的分析人员。

2024-07-31 11:52:55

用户工具电商行业
为什么你做的数据异动分析，总被人Diss
从本质上看：只有死人的心电图才是一根直线，但凡是个正常的人一定会有波动。把握业务规律，判断合理波动范围，了解业务应对异常的手段，才能推动合理决策。想达到这个效果，需要分几步完成。

2024-07-30 14:05:00

数据异动分析业务
为什么 Top node、Free、Grafana 的数据对不上，你知道吗？
对于 Pod 来说，通过 top 和 Grafana 看到的内存使用量可能是相同的，因为，大部分 Grafana 面板绘制 Pod 内存使用量用的是 container_memory_working_set_bytes，这与 top 的计算方式是一致的。

2024-07-26 21:53:59

数据PodGrafana
商业分析师如何利用 SQL 进行数据分析
在当今数据驱动的营销环境中，利用 SQL 可以显著提高商业分析师的工作效率与效果，并根据业务需求定制数据分析，实时优化营销活动，以易于理解的方式向相关人员展示数据报告。

2024-07-26 21:36:43

SQL数据分析分析师
大厂必考：数据分析如何实现闭环
业务没有需求，数据分析师通过看数据，主动发现了一个异常点，又找到了解决问题的办法，然后告诉业务方，业务方听了大喜，立即执行，发现效果非常好。

2024-07-26 08:30:03

数据分析数据业务
StarRocks 是什么？ 一文了解
在数据分析这个复杂多变的领域，不太可能存在一个放之四海而皆准的解决方案。StarRocks 在某些方面的确表现出色，例如尤其是在处理大规模数据集时的查询速度。

2024-07-26 00:00:10

StarRocks数据分析技术
聚焦电商场景，详解抖音集团埋点及归因分析方案
本文将聚焦电商场景，介绍抖音集团埋点历程、电商场景解决方案、归因实践及其收益等模块，旨在为数据技术人员在埋点后数据加工过程中所遇到的问题提供有益思路。

2024-07-18 08:33:19

数据分析SDK埋点
为什么你做的数据复盘报告，总被人Diss
虽然说只看主指标是不够的，但是不看主指标肯定不行。不但要看，而且要第一位看，先明确本次复盘讨论的具体业务是啥，考核的主指标是啥。

2024-07-16 11:51:54

数据复盘报告
一文带您了解伪对数(Pseudo-Log)：可视化倾斜数据的黄金方法
经典对数变换不能处理零和负数，而伪对数变换可以应对这一问题。伪对数在所有实数上都有定义，并能平滑过渡。本文通过比较伪对数和经典对数变换，展示了伪对数在处理和可视化偏斜数据中的优越性。通过实例数据，显示伪对数变换能够有效地改善数据分布和可视化效果，使得数据展示更加清晰。

2024-07-16 10:43:45

伪对数可视化数据
完整的数据指标体系，大厂是怎么搭建的？
很多新手会习惯性忽略建立标准环节。于是导致了大量铺陈数据，然后不知道下啥结论的晕头鸭子问题。如何在无刚性目标情况下，建立评价标准，读懂数据含义，是搭建体系的关键。

2024-07-11 11:52:24

数据指标体系
数组探秘：数据结构的基础，深入解读数组的内部机制！
数组当中的元素在内存中是连续存储的，且每个元素占用相同的内存、数组是有序的、数组的长度一旦确定是不可变的、当然数组也可以通过System.arraycopy方法进行数组的替换，简单理解就是扩容。

2024-07-11 11:35:08

数组结构内部机制
.NET也能玩大数据？你学会了吗？
.NET不仅在传统软件开发领域占据一席之地，在大数据处理方面同样表现出色。其丰富的库和框架、高效的性能、强大的安全性以及易用的开发工具，使得.NET成为大数据处理中不可忽视的力量。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，.NET在大数据领域的前景值得期待。

2024-07-11 08:29:57

大数据.NET工具
不再堆砌数据，这有一份超棒的经营分析模板
一提到“经营分析报告要增加业务指标”，很多人就会搬出：业绩=客户数*转化率*客单价这一套东西。注意！站在业务角度，客户数、转化率、客单价这些指标，照样是结果指标。如果只拿这些指标进来，依然会得出“业绩降是因为客户少了，所以要搞高”这种无脑结论。

2024-07-10 12:11:30

数据经营分析业务
做到了！我用数据分析提升用户转化率
常见的质疑就是这么来的。这些结论之所以都是废话，是因为业务看了以后，真的不知道能干啥。业务方期望听到的优化建议，是：直播还能不能做！能做的话，做多少场？做啥话题？挂啥链接？不能做的话，我要怎么解决销售问题！这才是有用建议。

2024-07-08 11:33:45

业务场景优化
”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！
人货场三个维度之所以经常用，是因为这三者与用户行为有直接关系，并且商品属性、卖场属性、用户习惯都有一些天生的规律可循。因此很适合作为分析的基础，做深做细。一方面能对业务有更清晰的认知；另一方面，想建立更复杂的模型也有线索了。

2024-07-05 11:50:15

模型数据分析场景
使用 Spring Boot 3.x + Flink 处理数据流中的延迟与乱序问题
在实时数据处理系统中，延迟和乱序是两个常见且棘手的问题。延迟是指数据在传输和处理过程中出现的时间滞后，而乱序则是指数据到达的顺序与其生成的顺序不一致。这些问题会直接影响数据处理的准确性和时效性。

2024-07-05 10:17:08

数据流系统CPU
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