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数据分析

1572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 1572 条
2022年的五个大数据趋势
云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。

2022-02-10 22:54:25

大数据云计算技术
面向B端算法实时业务支撑的工程实践
为什么要选择Blink？大部分离线场景如果对于时效性没有要求，或者数据源是Batch模式的，非Streaming的(比如TT、SLS、SWIFT、顺序)等，这个场景的话选择ODPS就比较不错；总体来说，数据源是实时的(如TT/SLS/SWIFT)、需要顺序读取ODPS、对时效性要求高的场景，选择Blink是比较好的。

2022-02-10 08:16:52

算法业务ODPS
聊聊流计算的两个数据处理引擎：Spark 和 Flink
谈到大数据，流计算的重要性和它实时支持的强大分析是不可回避的。说到流计算，也离不开该领域最强大的两个数据处理引擎：Spark 和 Flink。

2022-02-09 15:23:41

大数据流计算Spark
供应链分析：保持物流顺畅的五个技巧
企业如何最好地使用数据分析来增强其供应链管理(SCM)工作?行业专家为此分享了一些最佳实践。

2022-02-09 14:18:58

供应链分析数据分析大数据
手把手教你对抓取的文本进行分词、词频统计、词云可视化和情感分析
内容稍微有点多，大体思路如下，先将csv中的文本取出，之后使用停用词做分词处理，再做词云图，之后做情感分析。

2022-02-09 09:03:42

分词、词频统计可视化
如何分析产品新功能的效果？
我们经常遇到产品需要加一个新功能，当功能上线后，产品经理总会找我们建立指标体系，分析相关产品效果。

2022-02-09 07:31:27

产品功能护栏指标
通向优秀数据分析师的六个阶梯
很多同学都在问：”数据分析从0到1的文章看多了，咋样才能从1到10，从普通到优秀呀！”今天系统地解答一下。“优秀”是一个形容词，只有清晰了参照物，才能知道到底什么是“普通”，什么是“优秀”。今天就从“普通”讲起，想通往“优秀”，需要迈过6个阶梯。

2022-02-08 13:34:22

数据分析师定基线
春节大数据：节前返乡客流增长超40%，带火低线城市“微旅游”
2022年春节，在全国疫情精准防控政策和冬奥会等多重因素支撑下，今年春节旅行消费呈现出多个新趋势新特点。2月6日，同程旅行发布《2022春节假期旅行消费数据报告》（以下简称“报告”），对春节假期期间全国旅行消费市场进行分析盘点。

2022-02-07 22:48:07

大数据春节冬奥会带
数据分析八大模型：同期群模型
今天继续来谈数据分析八大模型系列。今天分享的，是一个原理很简单，但是应用很广泛的模型：同期群模型。在商品分析、用户分析、渠道分析上，都用得着哦。

2022-02-07 19:48:02

模型同期群LTV模型
数据发现在数据网格架构中的重要性
数据网格中的发现有助于建立数据生产者和消费者之间的平衡，通过以下实践使数据更容易被发现和更可靠。

2022-02-07 18:28:06

数据网格数据发现数据
每个数据分析师都应该了解的六个预测模型
数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。

2022-02-07 14:00:27

数据分析模型
大数据和算法是如何把人拉入无尽的娱乐深渊的
今天就想简单地跟大家聊聊智能陷阱这个话题，简单地来说就是网络是如何让你一步步地深陷娱乐而沉迷在其中的原理。以及分析大数据和算法是如何一步步地把人拉入无尽的娱乐深渊的。

2022-02-03 15:27:14

大数据算法网络
零售银行可以使用数据更好地为数字原生服务的五种方式
随着越来越多的服务实现数字化，大数据对银行业变得更加重要。到2026年，分析技术在银行业市场的价值预计将超过54亿美元。

2022-01-24 13:56:58

金融行业数据技术大数据
盘点八个数据分析相关的Python库（实例+代码）
Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。

2022-01-20 13:56:15

Python代码数据分析
数据治理，是不是一道“送命”题？
钱来货往，大数据和人工智能火起来之后，沉淀的数据一下子多了起来，如何管好+如何用好数据，成为大多数企业的难题。数据发挥价值是近10-20年才有的概念，这就带出了数据治理。

2022-01-19 11:39:15

数据治理大数据数据
巨细！一文告诉你数据分析不得不知的秘密！
今天的文章主要讲解数据分析与可视化的相关步骤以及每个步骤需要用到的 Python 库，给正在从事数据分析或者学习数据分析的同学提供工作或者学习思路。

2022-01-18 08:04:37

数据分析 Python
2022年你应该知道的十大Python库
学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。

2022-01-17 13:26:41

Python工具数据分析
2022年春运今日正式开启 大数据分析出这些新变化
随着春节的日益临近，在外漂泊了一年的“打工人”们也将陆续踏上回家的路途。

2022-01-17 11:21:35

大数据数据分析春运
四个数据分析思路分享：关键指标与产品如何把握？
本文不再对一些基本的数据定义再做描述，而是从分析的思路总结了一些心得，欢迎各位一起来讨论。

2022-01-14 12:48:07

数据分析关键指标产品
数据分析的求职前景，你关心的都在这！
转眼已是2022年初，新的一年又在招手。辞旧迎新，大家总会关心未来前景。今天，我们就系统讲一下，2021年数据分析师前景问题。

2022-01-12 11:58:12

数据分析求职
数据成熟度的演变
随着企业变得更加以数据为导向，数据成熟度将继续发展，同时也认识到监管要求和数据可访问性的限制因素。

2022-01-11 10:52:51

数据成熟度数据数据分析
花了一周时间，终于搭建好了Excel和Python交互数据分析平台
喝了几碗泡面汤，熬了几个夜终于搭建好了，Excel和Python之间数据交互分析环境。后续再一步步完善!

2022-01-11 10:06:28

PythonExcel数据分析
DataOps是“数据的DevOps”吗？ 原创
DevOps 一直以来都是转变 IT 工作方式的主要催化剂，它能够使项目变得更加敏捷，使企业能够更快的对客户需求作出响应。

2022-01-10 07:27:04

DataOps数据驱动
一个公式，教你规范定义数据指标
只要你在公司的数据部门工作过，就会知道“指标”在数据分析过程中的重要性，如果我们一开始就没搞清楚“指标”的具体定义，那么后边的数据分析全都是白费功夫。

2022-01-05 21:50:49

数据分析指标大数据
终于有人把数据挖掘讲明白了
随着大型数据库的建立和海量数据的不断涌现，人们迫切需要强有力的数据分析工具。但现实情况往往是“数据十分丰富，而信息相当贫乏”。

2022-01-05 18:27:44

数据挖掘工具
2022年，如何选择优秀数据分析工具？
数据分析软件选型不是一件小事儿，需要多方面权衡，还要综合利弊，充分考虑到应用的特性和框架等等要素。以下方法，或许能为更多企业的选型带来指导作用。

2022-01-05 15:50:09

数据分析工具数据分析数据
手把手教你使用 Pandas 读取结构化数据
Pandas是一个基于Numpy库开发的更高级的结构化数据分析工具，提供了Series、DataFrame、Panel等数据结构，可以很方便地对序列、截面数据（二维表）、面板数据进行处理。

2021-12-29 20:20:25

结构化数据Pandas
详解 Pandas 与 Lambda 结合进行高效数据分析
这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用，熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率。

2021-12-24 10:45:19

PandasLambda数据分析
三种策略，让企业避免无效数据分析！
数字时代，大多数组织都追求数据驱动战略的成果。但是，获得的回报却比想象的更加微妙。

2021-12-23 06:57:32

企业策略数据
建立数据策略的六个关键组成部分
数据策略包括一套在企业中使用数据的长期目标，以及支持这些目标的政策和应用实践。

2021-12-12 08:35:13

数据策略数据数据分析
客户数据分析对于基于客户的营销的未来至关重要
数据分析的最佳应用之一是通过增强的基于帐户的营销。有很多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何营销策略的重要组成部分。

2021-12-10 11:35:05

数据分析大数据技术
聊聊为什么 IDL 只能扩展字段而非修改
本文聊聊 grpc proto 变更时的兼容问题，核心只有一条：对扩展开放，对修改关闭，永远只增加字段而不修改。

2021-12-09 07:54:19

IDL字段兼容
数据分析 VS 算法模型，如何高效分工合作？
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。

2021-12-06 11:28:37

数据分析合作
如何面对繁杂的数据需求？
大家好，我是一哥，最近有一位数据新人小伙伴私聊我：在平时的工作中会面临着大量的数据需求，不仅多，而且杂，请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法?

2021-12-06 07:09:45

数据业务语言
年度数据分析报告，如何写出“年”味
临近年底，很多同学在写年度数据分析报告，一个普遍的困惑就是：这玩意怎么能写出“年”味来。

2021-12-03 11:29:21

数据分析年度
盘点十三种流行的数据处理工具
在过去的十年中，越来越多的数据被收集，客户希望从数据中获得更有价值的洞见。他们还希望能在最短的时间内（甚至实时地）获得这种洞见。他们希望有更多的临时查询以便回答更多的业务问题。

2021-12-02 09:36:23

大数据工具数据分析
数据驱动决策的三个层级，你在哪一级？
很多同学总好奇：“数据分析要怎么做，才能驱动决策?”天天总听人说：数据驱动，可现实中没见过，只见过自己写的报告石沉大海……

2021-12-01 11:32:51

数据驱动决策
需要避免的七个数据治理错误
为了防止企业陷入可能导致其数据治理策略无效甚至危险的误区，需要注意以下七个尽力避免的数据治理错误。

2021-11-30 13:59:22

数据治理大数据数据分析
数据分析八大模型：详解PEST模型
即使不是专业做数据分析的人，也能感受到：政策、经济、社会、技术会影响到行业发展。问题是在，怎么把这四个因素，量化成可分析的指标呢?

2021-11-29 18:33:38

数据分析模型
AIOps 和“小数据”等趋势助力数据分析走向更高阶段
重视数据分析虽然是主流应用趋势，但在实际应用场景中，数据变化太快，企业很难高效地进行数据分析，这也是AIOps为什么会和数据分析齐头并进的根本原因。

2021-11-26 05:35:38

数据分析AIOps信息技术
数据分析对于准备应对财务困境的企业至关重要
数据分析已经成为现代企业运营战略的一个非常重要的方面，而利用大数据的最重要方法之一是财务管理。

2021-11-19 14:30:22

数据分析财务管理大数据
人工智能驱动的数据分析工具如何使企业和组织受益
越来越多的企业和组织将数据视为必不可少的资产。不能高估管理和利用数据的重要性。解释和分析数据并将其放入上下文的过程可帮助企业和组织做出明智的决策、预测趋势、预测期望、提高安全性、优化内部运营并保持领先于竞争对手。

2021-11-12 09:28:18

人工智能数据分析工具
竞品分析报告写不好？这份模板直接套
很多所谓的“竞品分析报告”，都只停留在“罗列数据”的阶段，看似调研了很多，但仔细看下去，会发现只是堆砌了一堆“无用“信息，根本不能得到任何真正有价值的核心结论。

2021-11-12 08:07:40

竞品分析数据分析 大数据
一文讲清：数据分析与数据挖掘到底有什么区别？
数据分析不比数据挖掘的含金量低，职业前景也不比数据挖掘差。而数据挖掘走技术路线，竞争激烈程度没数据分析大，保住饭碗是没问题的。

2021-11-11 08:48:09

数据分析数据分析师数据挖掘
运营数据分析，怎么做才有深度
这是很多公司对数据分析师的要求。然而到底怎么做才有深度?除了罗列购买人数、购买率等数据，到底还能分析啥?今天结合运营的例子，具体讲解下。

2021-11-10 05:00:58

数据分析运营
大数据分析的三大障碍
大数据问世之后，很多企业把大数据当成解决企业问题良方。尽管大数据同样可依现代科学方法来研究和处理难解问题。

2021-11-08 14:03:44

大数据数据分析技术
数据挖掘从入门到放弃之决策树
决策树是直观运用概率分析的树形分类器，是很常用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

2021-11-08 07:11:49

决策树数据分类器
数据分析结果虚有其表？可能是缺少这个思维！
很多人在做数据分析时都会犯一个毛病，那就是把数据给孤立了，不去找合适的参考指标和对比系，而是盯着最后的某个分析结果，这是很难找到数据价值的。

2021-11-07 21:23:20

数据分析数据分析师工具
业务分析师获取更多收入可以采取的七个措施
对于许多人来说，业务分析师的工作是进入商业世界的一个切入点。随着他们知识和技能的扩展，现在是考虑提高业务水平和收入增长的时候了。

2021-11-05 13:31:57

业务分析师数据分析大数据
数据分析如何彻底改变电子商务的未来
数据分析正在彻底改变电子商务的未来。越来越多的电子商务平台已经表达了数据分析技术的好处，并将其融入到他们的解决方案中。

2021-11-03 09:47:49

数据分析大数据技术
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