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数据分析

1685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 1685 条
这才是数据分析项目失败的主要原因
今天我们先不谈“为啥每天瞎忙没项目做”的问题，就谈“为啥已经开工的项目会失败”。因为认真梳理下会发现，至少四分之三的数据分析项目失败，和这个事有关。

2023-01-14 17:45:28

数据分析项目
数据分析师 PK 运营，不再被追着要数！
数据分析之所以做了没屁用，80%是脱离实际，闭门造车的结果。脱离实际，闭门造车的根源，在于做数据的人太沉迷于数据本身，忘了真正要干啥。

2023-01-12 12:50:07

数据分析师运营，场景
大数据和物联网如何互助
我们已经开始看到数据分析和物联网在使用专业技术和技术高效分析大量数据方面的巨大影响。在收集和分析数据方面，物联网和大数据集成似乎是前进的方向。

2023-01-11 12:29:15

大数据物联网
这个简单的行业分析套路，服了服了
做分析，罗列事实和数字仅仅是第一步。如何基于数字和事实做判断更重要。做行业分析，要先清晰对象：一个行业的新玩家/老玩家，需要关注的是不同的。

2023-01-10 11:29:34

行业分析套路
大数据架构师一定要弄清楚Fair Scheduler和Capacity Scheduler
如果是中小型集群，上千节点以内，资源比较紧张，建议使用Fair Scheduler,配置简单，对资源的使用效率也高。相比Fair Scheduler更加灵活，允许作业使用群集中未使用的资源。它通过基于定义的权重来给任务的公平抢占和稳定提供保证。对于中小型集群，这是一个很好的默认设置。

2023-01-09 08:38:22

大数据架构师YARN
我搭建了一个强大的数据预警模型
数据预警的错误做法，当然是指望一个神威无敌大将军模型，能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多，且外部环境压力，内部主动行为，都很难量化。因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型，完全不靠谱。

2023-01-08 21:05:45

数据预警模型
你见过这样精准的预测模型吗？
预售、团购、饥饿营销、订金膨胀、缺货登记……所有的业务手段，需要的不但是运营能力，更需要系统建设支持。显然，对业务来说，比起搞这些系统建设和复杂的运营手段，还是直接甩锅给“模型预测不准”更轻松。因此你要是直接问业务预测需求，他们都会倾向于“不高不低刚刚好”的赌命式预测。

2023-01-04 11:35:21

预测模型预售
数据又双叒叕波动了？五步法，准确识别数据异常波动
“对数据进行监控，分析指标异动原因”是数据分析常见工作内容。这个需求看似简单，可实际做起来却让很多同学很困惑：到底指标波动多大算大？为啥有时候看起来没多大波动，业务却很紧张问原因，有时候波动很大业务又不着急呢？

2023-01-03 11:34:08

数据异常波动
Pandas处理大数据的性能优化技巧
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。

2022-12-30 15:29:35

数据分析工具Pandas
人货匹配模型搞懂没？大家都在讨论它
所谓电子商务，还是商务，本质上运作的逻辑是一样的。不同的是，互联网上用户行为能留下充分的数据记录，因此能进行相对准确的分析。再也不用像传统门店那样，靠研究人员现场肉眼观察消费动线了。

2022-12-29 11:45:52

人货匹配模型电子商务
我不建议你抄大厂的用户画像，为什么？
从本质上看，对非互联网大厂而言，想靠一己之力收集全量用户信息是不可能的，也不能吃透这些互联网平台的广告规则与收费机制。因此对抗外部信息不足的办法，是做好内部管控，在内部对自己家的产品/内容/运营能力做好盘点，从而有充足的准备应对外部挑战。

2022-12-28 11:44:19

用户画像互联网用户信息
从数据到见解：商业智能(BI)如何改变医疗服务？
数据分析为医疗保健业务带来了巨大的好处，包括降低治疗成本、预测疾病爆发和提高患者生活质量的能力。

2022-12-26 15:48:41

数据分析医疗保健
求职数据分析，项目经验该怎么写
首先得正本清源：什么是项目？答：项目是在特定时间内，集合特定资源，为达成特定目标所做的工作。简而言之一句话：项目不是临时性工作，是特事特办。

2022-12-26 00:00:03

求职数据分析项目
在OKR中，我看到了数据驱动业务的未来
数字化时代，新商业模式、新技术应用，都需要大量技术手段运营，需要试点，不再是拉横幅、喊口号、打鸡血能解决问题的了。因此可以期待，在未来，OKR方法能更深入地使用，能真正带来数据驱动。​

2022-12-26 00:00:02

数据驱动业务
2023展望：新的一年将给大数据分析领域带来什么？
数据仓库一直很受欢迎，尤其是在云端。但SAS执行副总裁兼首席信息官Jay Upchurch表示，预计2023年将有更多客户从传统数据仓库转向实时数据存储和分析。

2022-12-25 15:33:36

数据分析数据仓库数据存储
Denodo预测2023年数据管理和分析的未来
我们可以看到，在与数据管理基础设施和架构相关的领域内出现了很多创新。以下是Denodo认为将在 2023 年产生最大影响的五大趋势，这些趋势与数据和分析有关。

2022-12-14 15:53:22

数据管理数据分析
七步走！做出高质量的数据分析项目
数据分析项目特别需要仪式感！因为数据分析成果很少能成为白花花的银子，等年底做总结的时候可能大家都忘得差不多了。因此一定要做足仪式。比如项目启动时和合作方一起开个会，开到中午大家一起大圆桌搓一顿。项目结束汇报时专门约上大老板，汇报完合影留念。

2022-12-14 14:13:01

数据分析项目
Arctic的湖仓一体践行之路
简单说，我们可以把数据湖当做一个存储各类结构化、半结构化和非结构化数据的池子，这个池子可以是私有化的 hadoop 集群，也可以是云端的对象存储，因为我们要存储体量非常大的原始数据和明细数据，这个池子的成本必须足够低，开启 EC 的 HDFS 或对象存储无疑是最佳选择。这个大需要多大？

2022-12-13 17:42:47

Arctic存储湖仓
ClickHouse在自助行为分析场景的实践应用
在巨大的数据量面前，想追求极致的性能及全部场景适应性，必须在某些技术方案上进行取舍。ClickHouse从底层列式存储到上层向量化并行计算，都没有考虑存算分离、弹性扩展的技术方案，甚至于横向扩容数据需要手动re-balance。因此，如果要实现云上的可动态伸缩、存算分离，ClickHouse需要重构底层代码。

2022-12-07 08:31:45

ClickHouse并行计算数据
2023 年数据治理趋势
尽管整个组织的数字孪生还没有普及到整个数据领域，但是数据治理的许多基本方面——当通过实时访问控制和情景适应性的镜头应用时——可以模拟它们详细描述当前发生的事情的能力。

2022-12-06 10:04:33

数据治理趋势
一份“靠谱”的年度经营计划，你学会了吗？
做经营分析的同学们则被夹在中间，一边被要求“科学合理地进行测算”，另一边又得对领导们拍脑袋/扯皮出的结论“给予合理解释，科学地分配到每个月”，那是要多郁闷，有多郁闷。到底合理的年度经营计划该咋定，经营分析又该怎么发挥作用？今天给大家捋一捋。

2022-12-05 11:38:11

分析师数据作用
测试一下，读懂数据的能力，你有吗？
因为这就是孤零零一个数字，啥含义都没有。想读懂数据，至少它得是一个明确的数据指标。包含了指标名称，使用场景，计算口径。同样是180，我们换成：成年女性，身高180cm。是不是一下清晰很多了。

2022-12-03 18:24:13

数据能力场景
用艺术的眼光探索数据之美
在深入分析的情况下，我们应该用数据图形表示技术的思想。我们经常使用bar charts, histograms, pie charts, boxplots, heatmaps, scatter plots, line plots等等这些典型的图，这些图对于数据可视化是必不可少的。

2022-12-02 15:11:52

数据分析数据可视化
聊聊数据分析成果如何落地
数据分析成果落地难，本质上是难在“做项目”上。因为数据分析涉及数学、统计学、计算科学等等理论，很多同学会本能地倾向于“做学问”，忘了我们是在企业，企业是为了赚钱而努力。

2022-12-02 11:40:00

数据分析成果
数据分析项目的五个坑点，千万不要对号入座！
所谓：猛将必发于卒伍，宰相必起于州郡。好的数据分析师，不是一上来就搬弄模型，而是能从数据细节里，读出企业的问题；能基于哪怕最简单的数据基础，设计出可行方法帮助业务从低端向高端升级。这才是好的数据分析师真正起到的作用。

2022-12-01 11:44:32

数据分析项目B2B
这才是真正的商品分析，而不是罗列进销存
很多商品报表只有库存和销售额两个指标，这是因为商品主管对采购周期、保质期自己心里有数，并且这俩数据一般也不在交易表里，导致数据分析师取数的时候没有包含这俩数据。

2022-11-29 11:31:19

商品分析商品销售库存
只需五步，实现数据分析闭环
如果每次数据分析做出的预判都很准的话，就是所谓：知其所以胜，知其所以败，这就是数据分析的最高境界了。说明分析师本人已经抓住了一个业务的核心规律。

2022-11-28 11:43:24

数据分析不及格数据验证
用这个算法能让大数据集群性能提升100倍
我们完全可以就从TreeSet中获取续约时间最老的那个契约，假如说连最近一次续约时间最老的那个契约都还没过期，那么就不用继续检查了啊！这说明续约时间更近的那些契约绝对不会过期！

2022-11-27 17:39:06

大数据集群性能
从SQL Boy到管理者：数据分析师成长的五个阶段
SQL Boy是数据分析师们必经阶段，所谓“猛将发于行伍，宰相起于州县”，正是此理。因为真正工作中取数，并不是对着一个清洗好的大宽表写sql那么简单。

2022-11-26 00:00:05

SQL数据分析师业务
对比Pandas，学习PySpark大数据处理
在这篇文章中，我们将对比用于基本数据操作任务的 pandas 代码片段和它们在 PySpark 中的对应功能的代码片段。利用 pandas 数据操作技能来学习 PySpark 。

2022-11-17 11:52:35

pandasPySpark大数据
如何从边缘分析中推动业务价值
随着数据以指数级增长，超出集中存储和管理的能力，以下是边缘分析如何帮助组织克服这一挑战。

2022-11-17 11:30:34

边缘分析物联网
数据分析能力分级模型，你在哪一级？
很多做数据的新人都有这个困惑，今天陈老师给大家解这个局。这里问题的核心在于：如果不能按自己的建议做项目，是不是就不能提升数据分析能力了？回答当然是：否！数据分析的能力晋级分为四个层级，所谓“按我的意见做”根本就不在这个晋级体系里。

2022-11-15 11:46:17

数据分析能力分级模型
这才是真正的数据分析项目，而不是爬表
作为数据部门的领导，可能最想承接的就是计划类工作，虽然技术含量低，但这是一个直接服务大老板的机会。能多在大老板面前露脸，本身就是一个绝好的立功机会。

2022-11-14 11:55:39

数据分析项目
数据科学与数据分析
数据科学是一个令人兴奋的领域，因为它的本质是收集、存储和处理大量信息，可以产生在任何其他学科都不可能达到的知识水平。

2022-11-14 10:36:55

数据科学数据分析
Pandas 探索性数据分析综合实战
本文的内容是关于对数据集进行特别分析，并试图找到关于数据的洞察力。我们做了处理缺失值、异常值的工作，并将单变量、双变量和多变量的分析可视化。

2022-11-11 11:35:14

Pandas数据分析
合成数据定义：重大的机会和陷阱详解 译文
尽管人类每天生成海量数据，但仍然缺乏可用的真实数据。当建模目标只有少量的真实数据或根本没有数据时，合成数据用作解决方案最好不过了。

2022-11-08 07:40:55

合成数据AI真实数据
数据驱动增长，我立了个大功
需要数据分析的能力更高。但往好处看：这是数据分析师建功立业的最好机会！想想看，项目组一般都是按项目效益拿提成，凭什么数据分析师要背着锅领死工资呢。比起坐在后台等着别人来问：“你来个人工智能大数据精准预测一下”，能亲手做出好的结果，不是更有吸引力吗。​

2022-11-05 18:25:18

数据驱动数据分析项目
数仓如何建模？四种方法与实例都在这了
数据仓库，这个几乎是所有大数据开发面试必问的话题。比如数据仓库的分层架构？为什么需要数据仓库建模？数据仓库建模的原则是什么？结合业务举例说明数据仓库建模的步骤，以及注意事项？什么是缓慢变化维？维度该如何选择建设，原则是什么，主键如何设计等等？

2022-11-04 18:28:31

数仓建模大数据
从0到1，认识结构分析法
人们天生讨厌平均数，总觉得用平均数很扯淡，有种“我和姚明平均身高，有毛用”的感觉。但是反问：为啥平均数这么不好用，但是大家还喜欢用呢？

2022-11-03 11:31:43

结构分析法监测
Pandas实用技巧：SAC机制！
我们将数据进行group分组操作，切分成3种颜色，3种颜色代表3个不同的组别；对3个不同的组别使用函数foo()，函数可以内置或者自定义。

2022-11-03 10:28:59

PandasSAC机制
终于有人将数据埋点讲明白了
数据埋点是指基于业务需求(如淘宝双 11 促销页面统计每个 banner 的点击 次数)、产品需求(如推荐系统统计推荐商品的曝光次数及点击人数)，对每一个用户行为事件对应的位置进行埋点，并通过 SDK 上报埋点的数据结果，将记录数据汇总后进行分析，以推动产品优化或指导运营。

2022-11-01 18:21:14

数据埋点SDK
数据分析，如何支持决策
很多同学一听到“决策”俩字就怂了。对“决策”的第一印象，就是各种听不懂的高大上词语，什么“把握机遇”“苦练内功”“真抓实干”……这些东西咋个和数据扯上关系？

2022-11-01 11:30:51

数据分析模型数据
用户画像的五个底层问题
好的数据是好的运营产生的，不是从天上掉下来的，大家切记切记。不过有的同学会好奇：说用户不会好好填信息，这个好理解，问题是员工为啥也不好好填？

2022-10-31 11:35:48

用户画像底层模型
领导对数据的期望值太高了！该怎么破
生产数据是数据部门的事，但应用数据是每个部门的事，甚至很多资深的业务，要比每天跑数的表哥更懂数据的含义和用处。所以从一开始，就不能拿技术能力去要求业务部门，而是得看这些人懂不懂如何用数据。

2022-10-30 14:34:30

数据业务
一篇数据分析报告写作指南，你学会了吗？
其实做报告的过程，就是把陈老师大量的分析方法总结归纳的过程。没错！因为本身，报告是数据分析的最后一步。只有做好了各种具体的分析，才能写出优质的报告。因此，优质的报告绝不是按模板抄出来的。

2022-10-26 11:37:08

数据分析方法报告
聊聊大数据下的存算分离
回过头来看看开头的两个问题：集群经常出问题，需要做存算分离改造，其实还可以有较大的优化空间，比如：增加NameNode JVM的内存，或者合并小文件减少元数据信息等等，一般情况下，几十台的规模远不会达到HDFS性能瓶颈。

2022-10-25 18:02:31

大数据存算分离
一站式智能分析平台5.0全新能力发布！观远数据2022智能决策峰会云上直播Day1精彩分享回顾
10月25日，由一站式智能分析平台与服务提供商观远数据主办的「让业务用起来·观远数据2022智能决策峰会暨产品发布会」云上直播第一日议程圆满结束。峰会首日直播分为两大会场，在上午直播的“让业务用起来”主会场里，观远数据创始人兼CEO苏春园阐述了观远数据在产品创新方面对“让业务用起来”的诠释，并正式发布了秉持着“让业务用起来”的理念，观远数据升级的客户成功战略。

2022-10-25 17:07:24

观远数据数据分析
什么是ETL？一文掌握ETL设计过程
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。

2022-10-21 18:31:21

ETL
用户生命周期分析全攻略
掌握用户生命周期，对体系化的运营非常有帮助。想要获得真正的用户生命周期情况，就得深入理解自己分析的业务特点，了解用户需求与购买习惯，做好用户分类。在此基础上才能得到符合业务的数据。

2022-10-21 11:30:42

用户生命周期分析
手把手，我写了一份数据分析需求沟通模板
如果取数的指标/分类维度，在数据字典里没有标准定义，则还需要说清楚计算公式。比如市场部有三个活动同时在举行，想看看用户在多个活动间与情况。

2022-10-20 12:11:32

数据数据分析分类维度
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