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數(shù)據(jù)分析

1714內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1714 條

數(shù)據(jù)分析前置工作指南

通過數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)許多深層的問題，從而優(yōu)化產(chǎn)品決策。那么，怎么才能做好一次好的數(shù)據(jù)分析工作呢？本文詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)分析的前置工作，將由兩個(gè)方面詮釋作者對(duì)數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備工作的理解。

2023-03-23 15:09:22

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)收集

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)狂飆突進(jìn)，柏睿數(shù)據(jù)劍指數(shù)據(jù)智能賽道獨(dú)角獸原創(chuàng)

柏睿數(shù)據(jù)發(fā)布全新數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品矩陣

2023-03-22 14:56:47

大數(shù)據(jù)柏睿數(shù)據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

處理缺失值的三個(gè)層級(jí)的方法總結(jié)

缺失值是現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集中的常見問題，處理缺失值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟。缺失值可能由于各種原因而發(fā)生，例如數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和質(zhì)量、數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤、傳輸過程中的數(shù)據(jù)丟失或不完整的數(shù)據(jù)收集。

2023-03-16 15:13:41

缺失值據(jù)集中數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)治理實(shí)踐 | 網(wǎng)易某業(yè)務(wù)線的計(jì)算資源治理

對(duì)于調(diào)度優(yōu)化一開始會(huì)無從下手，統(tǒng)計(jì)凌晨2-5點(diǎn)區(qū)間下大概600+任務(wù)難梳理，同時(shí)存在任務(wù)依賴，修改起來可能會(huì)對(duì)下游整體有大的影響，因此我們選擇循序漸進(jìn)先梳理再改善。

2023-03-15 18:34:26

資源治理數(shù)據(jù)治理業(yè)務(wù)線

這一次，我用數(shù)據(jù)分析提升了用戶轉(zhuǎn)化率

某在線教育機(jī)構(gòu)，每周會(huì)開免費(fèi)的直播，所有用戶預(yù)約后可以觀看直播。業(yè)務(wù)方期望通過直播能提升用戶的付費(fèi)率。

2023-03-10 11:33:40

用戶轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)分析

天花板！商業(yè)分析模型超強(qiáng)總結(jié)

做生意要賺錢！這是商業(yè)基本法則。因此商業(yè)分析模型，大多圍繞利潤（Total Profit，記為TP）、收入（Revnue、記為R）、成本（Cost記為C）展開。利潤=收入-成本，是最基本的公式。

2023-03-09 13:56:00

商業(yè)分析模型 Revnue

淺談AB實(shí)驗(yàn)及其在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)B2B報(bào)價(jià)系統(tǒng)中的應(yīng)用

P 值是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)，所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端的結(jié)果出現(xiàn)的概率。如果 P 值很小，說明這種情況發(fā)生的概率很小，但是在這次試驗(yàn)中卻出現(xiàn)了，根據(jù)小概率原理，我們有理由拒絕原假設(shè)，P 值越小，我們拒絕原假設(shè)的理由越充分。

2023-03-08 08:31:35

AB實(shí)驗(yàn)報(bào)價(jià)系統(tǒng)

如何做好一場(chǎng)NPS調(diào)研？

我們要學(xué)會(huì)充分利用這些“珍貴用戶”，大膽的邀請(qǐng)他們加入產(chǎn)品的后續(xù)互動(dòng)：問題回訪、用戶訪談或者新功能內(nèi)測(cè)體驗(yàn)等等……他們大概率不會(huì)拒絕我們的邀約，而且后續(xù)的互動(dòng)會(huì)更加提升他們的參與感，為產(chǎn)品獲得更多的擁護(hù)者。

2023-03-07 17:53:00

NPS 調(diào)研

徹底銷毀！這地10億條個(gè)人涉疫數(shù)據(jù)被清理原創(chuàng) 精選

近期，素有“江南勝地”之稱的江蘇無錫，舉辦了一場(chǎng)“特別”的儀式，為這一問題提供了可行答案。

2023-03-07 17:50:03

個(gè)人涉疫數(shù)據(jù)

從0到1，搭建經(jīng)營分析體系

經(jīng)營分析最大痛點(diǎn)，在于很多人做的“既不經(jīng)營，也沒啥分析”，基本就是按：GMV=UV*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)的公式，把KPI一拆，然后開始表演：“本月目標(biāo)未達(dá)成，原因是轉(zhuǎn)化率低了，要搞高?！辈⑶液芏喙镜慕?jīng)營分析報(bào)告是有模板的，美其名曰：“歷史傳承”。于是這個(gè)“要搞高”就傳了一代又一代。

2023-03-06 11:35:55

經(jīng)營分析體系

產(chǎn)品分析，有經(jīng)驗(yàn)的人都這樣做

戰(zhàn)略層的分析，理應(yīng)是最先開始，最先需要明確的分析。因?yàn)楹罄m(xù)每一個(gè)具體功能，每一項(xiàng)具體設(shè)計(jì)，每一次迭代優(yōu)化，都是為了達(dá)成戰(zhàn)略目的服務(wù)的。但是這恰恰是很多產(chǎn)品分析最缺的部分。

2023-03-05 17:40:00

產(chǎn)品分析轉(zhuǎn)化率活躍率

來說說，什么才是真正的大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)是如此重要，以至于歷史上很長一段時(shí)間，統(tǒng)計(jì)任務(wù)歸屬于政府、軍隊(duì)、情報(bào)機(jī)關(guān)。我國的第一家調(diào)查公司還是在90年代初，在寶潔強(qiáng)烈要求下成立的。

2023-03-04 21:31:57

大數(shù)據(jù)采集抽樣式

通向優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的六個(gè)階梯

縱觀整個(gè)成長階梯，核心就是：數(shù)據(jù)分析師要能剝絲抽繭的解決復(fù)雜企業(yè)問題，這樣培養(yǎng)能力，才是我們自己安身立命的法寶。

2023-03-02 11:51:00

數(shù)據(jù)分析師企業(yè)

談?wù)剬?shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)管理

在任何組織中，領(lǐng)導(dǎo)者的角色都是確定并清楚地傳達(dá)組織的愿景、使命和價(jià)值主張。以此愿景為基礎(chǔ)，確定短期、中期和長期戰(zhàn)略目標(biāo)，并將愿景貫徹執(zhí)行。作為戰(zhàn)略舉措的一部分，當(dāng)業(yè)務(wù)環(huán)境發(fā)生意外變化時(shí)，應(yīng)主動(dòng)制定應(yīng)急計(jì)劃。

2023-02-28 16:07:18

數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)分析

分析指標(biāo)波動(dòng)，數(shù)據(jù)模型得這么建

數(shù)據(jù)分析需要跑數(shù)，但想解讀跑出來的數(shù)，需要的是掌握豐富的事實(shí)情況，用數(shù)據(jù)量化評(píng)估其中可量化的部分，監(jiān)控其中持續(xù)發(fā)展的部分，拆解其中模糊部分，從而越來越接近真相。

2023-02-26 17:46:03

分析指標(biāo)波動(dòng)數(shù)據(jù)模型

一文快速解鎖：標(biāo)簽體系全流程

標(biāo)簽體系做得好，后續(xù)分析才有足夠多素材，才能積累經(jīng)驗(yàn)。標(biāo)簽體系做得差，白費(fèi)功夫不說，后邊做深入分析的時(shí)候還沒有依靠。

2023-02-26 00:00:04

項(xiàng)目標(biāo)簽體系

數(shù)據(jù)分析報(bào)告，【建議】部分該怎么寫？

當(dāng)然，這些都建立在一個(gè)基本前提上：你得能分清看到的是結(jié)果數(shù)據(jù)還是過程數(shù)據(jù)。曾經(jīng)有個(gè)同學(xué)問陳老師：“老師，我要如何提升策略性思考能力，你看我們現(xiàn)在明明一切做得很好，可轉(zhuǎn)化率就是上不去，為啥嗯？”

2023-02-26 00:00:03

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)模型

一文詳解Python數(shù)據(jù)分析模塊Numpy切片、索引和廣播

ndarray對(duì)象的內(nèi)容可以通過索引或切片來訪問和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。

2023-02-24 14:40:24

ndarray Python 數(shù)據(jù)分析

2023年有哪些數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能發(fā)展趨勢(shì)？

隨著2023年的到來，現(xiàn)在是探索數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能在新的一年發(fā)展趨勢(shì)的好時(shí)機(jī)，本文將介紹數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能的一些發(fā)展趨勢(shì)。

2023-02-22 15:57:41

數(shù)據(jù)分析商業(yè)智能

騰訊Alluxio（DOP）在金融場(chǎng)景的落地與優(yōu)化實(shí)踐

本文將分享騰訊 Alluxio（DOP）在金融場(chǎng)景的落地和優(yōu)化實(shí)踐。DOP 全稱為 data orchestration platform，數(shù)據(jù)編排平臺(tái)，是騰訊內(nèi)部 Alluxio 及其生態(tài)產(chǎn)品組成的一個(gè)大的產(chǎn)品。

2023-02-20 13:45:31

數(shù)據(jù)分析騰訊 Alluxio

大數(shù)據(jù)分析如何重塑物聯(lián)網(wǎng)(IoT)?

大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)正在推動(dòng)科技進(jìn)步，讓生活變得更快、更智慧。為了收集數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)可以將任何產(chǎn)生數(shù)據(jù)的東西連接到互聯(lián)網(wǎng)，包括汽車、可穿戴技術(shù)、視頻游戲、家用電器和其他物體。

2023-02-17 16:25:58

大數(shù)據(jù)分析物聯(lián)網(wǎng)

數(shù)據(jù)分析終極一問：多影響因素下，到底咋歸因？！

新入行的數(shù)據(jù)分析師，認(rèn)為只要懟幾個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)線性回歸或者因子分析模型，就能算個(gè)參數(shù)出來讓每個(gè)部門滿意。所以這種來來回回扯皮的事，還會(huì)延續(xù)很多很多年，哈哈哈。

2023-02-09 12:15:49

數(shù)據(jù)分析因素售后

用于文本數(shù)據(jù)分析的 Pandas：使用 Str 訪問器清理和操作文本數(shù)據(jù)

Pandas 中的 str 訪問器提供了許多有用的字符串操作，可以應(yīng)用于 Pandas 系列的每個(gè)元素。

2023-02-08 07:44:56

Pandas 數(shù)據(jù)分析

運(yùn)營策略分析體系，該如何搭建

數(shù)據(jù)分析師連發(fā)生了什么都是后知后覺，數(shù)據(jù)沒有做標(biāo)記，活動(dòng)規(guī)則之間相互重疊毫無策略可言，又能做什么分析呢？

2023-02-07 13:27:00

運(yùn)營策略分析

這次用戶分群模型，終于被評(píng)價(jià)為【有用】

從本質(zhì)上看，之所以需要這種組合式分群模型，是因?yàn)楫?dāng)分析目標(biāo)是：“提升業(yè)績”的時(shí)候，影響結(jié)果因素太多，不細(xì)致考慮，很有可能滿盤皆失。

2023-02-06 12:06:33

用戶分群模型

大多數(shù)開發(fā)人員都弄錯(cuò)的Hive與MapReduce小文件合并問題

因?yàn)樵O(shè)置上面四個(gè)參數(shù)，看上去規(guī)定了map結(jié)束，MR結(jié)束合并文件，如果文件平均小于smallfiles.avgsize啟動(dòng)一個(gè)新的MRj進(jìn)行文件的二次合并。如果啟動(dòng)mr合并文件，沒有問題。

2023-01-31 10:22:00

Hive MapReduce 文件合并

剛?cè)腴T數(shù)據(jù)分析，領(lǐng)導(dǎo)就丟給我一個(gè)大難題

梳理業(yè)務(wù)，可以依照：來龍去脈，整體局部的順序進(jìn)行。搞清楚這個(gè)業(yè)務(wù)的上游、下游環(huán)節(jié)。從而梳理出最粗框架的業(yè)務(wù)流程。

2023-01-26 02:12:23

數(shù)據(jù)分析梳理業(yè)務(wù)框架

在線教育中的大數(shù)據(jù)分析：每個(gè)人都應(yīng)該知道的方面

在線教育中的大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)復(fù)雜的過程，學(xué)習(xí)專業(yè)人員需要遵循這個(gè)過程來檢查大數(shù)據(jù)集。本文解釋了每個(gè)人都應(yīng)該知道的方面及其對(duì)在線教育行業(yè)的影響。

2023-01-16 19:07:56

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析

這才是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目失敗的主要原因

今天我們先不談“為啥每天瞎忙沒項(xiàng)目做”的問題，就談“為啥已經(jīng)開工的項(xiàng)目會(huì)失敗”。因?yàn)檎J(rèn)真梳理下會(huì)發(fā)現(xiàn)，至少四分之三的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目失敗，和這個(gè)事有關(guān)。

2023-01-14 17:45:28

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營，不再被追著要數(shù)！

數(shù)據(jù)分析之所以做了沒屁用，80%是脫離實(shí)際，閉門造車的結(jié)果。脫離實(shí)際，閉門造車的根源，在于做數(shù)據(jù)的人太沉迷于數(shù)據(jù)本身，忘了真正要干啥。

2023-01-12 12:50:07

數(shù)據(jù)分析師運(yùn)營，場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)如何互助

我們已經(jīng)開始看到數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)在使用專業(yè)技術(shù)和技術(shù)高效分析大量數(shù)據(jù)方面的巨大影響。在收集和分析數(shù)據(jù)方面，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)集成似乎是前進(jìn)的方向。

2023-01-11 12:29:15

大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)

這個(gè)簡單的行業(yè)分析套路，服了服了

做分析，羅列事實(shí)和數(shù)字僅僅是第一步。如何基于數(shù)字和事實(shí)做判斷更重要。做行業(yè)分析，要先清晰對(duì)象：一個(gè)行業(yè)的新玩家/老玩家，需要關(guān)注的是不同的。

2023-01-10 11:29:34

行業(yè)分析套路

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師一定要弄清楚Fair Scheduler和Capacity Scheduler

如果是中小型集群，上千節(jié)點(diǎn)以內(nèi)，資源比較緊張，建議使用Fair Scheduler,配置簡單，對(duì)資源的使用效率也高。相比Fair Scheduler更加靈活，允許作業(yè)使用群集中未使用的資源。它通過基于定義的權(quán)重來給任務(wù)的公平搶占和穩(wěn)定提供保證。對(duì)于中小型集群，這是一個(gè)很好的默認(rèn)設(shè)置。

2023-01-09 08:38:22

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師 YARN

我搭建了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)警模型

數(shù)據(jù)預(yù)警的錯(cuò)誤做法，當(dāng)然是指望一個(gè)神威無敵大將軍模型，能把所有指標(biāo)100%預(yù)測(cè)準(zhǔn)確。實(shí)際影響指標(biāo)的因素太多，且外部環(huán)境壓力，內(nèi)部主動(dòng)行為，都很難量化。因此完全把寶賭在靠著極其有限的幾個(gè)數(shù)預(yù)測(cè)的模型，完全不靠譜。

2023-01-08 21:05:45

數(shù)據(jù)預(yù)警模型

你見過這樣精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型嗎？

預(yù)售、團(tuán)購、饑餓營銷、訂金膨脹、缺貨登記……所有的業(yè)務(wù)手段，需要的不但是運(yùn)營能力，更需要系統(tǒng)建設(shè)支持。顯然，對(duì)業(yè)務(wù)來說，比起搞這些系統(tǒng)建設(shè)和復(fù)雜的運(yùn)營手段，還是直接甩鍋給“模型預(yù)測(cè)不準(zhǔn)”更輕松。因此你要是直接問業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)需求，他們都會(huì)傾向于“不高不低剛剛好”的賭命式預(yù)測(cè)。

2023-01-04 11:35:21

預(yù)測(cè)模型預(yù)售

數(shù)據(jù)又雙叒叕波動(dòng)了？五步法，準(zhǔn)確識(shí)別數(shù)據(jù)異常波動(dòng)

“對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，分析指標(biāo)異動(dòng)原因”是數(shù)據(jù)分析常見工作內(nèi)容。這個(gè)需求看似簡單，可實(shí)際做起來卻讓很多同學(xué)很困惑：到底指標(biāo)波動(dòng)多大算大？為啥有時(shí)候看起來沒多大波動(dòng)，業(yè)務(wù)卻很緊張問原因，有時(shí)候波動(dòng)很大業(yè)務(wù)又不著急呢？

2023-01-03 11:34:08

數(shù)據(jù)異常波動(dòng)

Pandas處理大數(shù)據(jù)的性能優(yōu)化技巧

Pandas是Python中最著名的數(shù)據(jù)分析工具。在處理數(shù)據(jù)集時(shí)，每個(gè)人都會(huì)使用到它。但是隨著數(shù)據(jù)大小的增加，執(zhí)行某些操作的某些方法會(huì)比其他方法花費(fèi)更長的時(shí)間。

2022-12-30 15:29:35

數(shù)據(jù)分析工具 Pandas

人貨匹配模型搞懂沒？大家都在討論它

所謂電子商務(wù)，還是商務(wù)，本質(zhì)上運(yùn)作的邏輯是一樣的。不同的是，互聯(lián)網(wǎng)上用戶行為能留下充分的數(shù)據(jù)記錄，因此能進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確的分析。再也不用像傳統(tǒng)門店那樣，靠研究人員現(xiàn)場(chǎng)肉眼觀察消費(fèi)動(dòng)線了。

2022-12-29 11:45:52

人貨匹配模型電子商務(wù)

我不建議你抄大廠的用戶畫像，為什么？

從本質(zhì)上看，對(duì)非互聯(lián)網(wǎng)大廠而言，想靠一己之力收集全量用戶信息是不可能的，也不能吃透這些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的廣告規(guī)則與收費(fèi)機(jī)制。因此對(duì)抗外部信息不足的辦法，是做好內(nèi)部管控，在內(nèi)部對(duì)自己家的產(chǎn)品/內(nèi)容/運(yùn)營能力做好盤點(diǎn)，從而有充足的準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)外部挑戰(zhàn)。

2022-12-28 11:44:19

用戶畫像互聯(lián)網(wǎng)用戶信息

從數(shù)據(jù)到見解：商業(yè)智能(BI)如何改變醫(yī)療服務(wù)？

數(shù)據(jù)分析為醫(yī)療保健業(yè)務(wù)帶來了巨大的好處，包括降低治療成本、預(yù)測(cè)疾病爆發(fā)和提高患者生活質(zhì)量的能力。

2022-12-26 15:48:41

數(shù)據(jù)分析醫(yī)療保健

求職數(shù)據(jù)分析，項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)該怎么寫

首先得正本清源：什么是項(xiàng)目？答：項(xiàng)目是在特定時(shí)間內(nèi)，集合特定資源，為達(dá)成特定目標(biāo)所做的工作。簡而言之一句話：項(xiàng)目不是臨時(shí)性工作，是特事特辦。

2022-12-26 00:00:03

求職數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

在OKR中，我看到了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的未來

數(shù)字化時(shí)代，新商業(yè)模式、新技術(shù)應(yīng)用，都需要大量技術(shù)手段運(yùn)營，需要試點(diǎn)，不再是拉橫幅、喊口號(hào)、打雞血能解決問題的了。因此可以期待，在未來，OKR方法能更深入地使用，能真正帶來數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。?

2022-12-26 00:00:02

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)

2023展望：新的一年將給大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域帶來什么？

數(shù)據(jù)倉庫一直很受歡迎，尤其是在云端。但SAS執(zhí)行副總裁兼首席信息官Jay Upchurch表示，預(yù)計(jì)2023年將有更多客戶從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析。

2022-12-25 15:33:36

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

Denodo預(yù)測(cè)2023年數(shù)據(jù)管理和分析的未來

我們可以看到，在與數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施和架構(gòu)相關(guān)的領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)了很多創(chuàng)新。以下是Denodo認(rèn)為將在 2023 年產(chǎn)生最大影響的五大趨勢(shì)，這些趨勢(shì)與數(shù)據(jù)和分析有關(guān)。

2022-12-14 15:53:22

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析

七步走！做出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目特別需要儀式感！因?yàn)閿?shù)據(jù)分析成果很少能成為白花花的銀子，等年底做總結(jié)的時(shí)候可能大家都忘得差不多了。因此一定要做足儀式。比如項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)和合作方一起開個(gè)會(huì)，開到中午大家一起大圓桌搓一頓。項(xiàng)目結(jié)束匯報(bào)時(shí)專門約上大老板，匯報(bào)完合影留念。

2022-12-14 14:13:01

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

Arctic的湖倉一體踐行之路

簡單說，我們可以把數(shù)據(jù)湖當(dāng)做一個(gè)存儲(chǔ)各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的池子，這個(gè)池子可以是私有化的 hadoop 集群，也可以是云端的對(duì)象存儲(chǔ)，因?yàn)槲覀円鎯?chǔ)體量非常大的原始數(shù)據(jù)和明細(xì)數(shù)據(jù)，這個(gè)池子的成本必須足夠低，開啟 EC 的 HDFS 或?qū)ο蟠鎯?chǔ)無疑是最佳選擇。這個(gè)大需要多大？

2022-12-13 17:42:47

Arctic 存儲(chǔ)湖倉

ClickHouse在自助行為分析場(chǎng)景的實(shí)踐應(yīng)用

在巨大的數(shù)據(jù)量面前，想追求極致的性能及全部場(chǎng)景適應(yīng)性，必須在某些技術(shù)方案上進(jìn)行取舍。ClickHouse從底層列式存儲(chǔ)到上層向量化并行計(jì)算，都沒有考慮存算分離、彈性擴(kuò)展的技術(shù)方案，甚至于橫向擴(kuò)容數(shù)據(jù)需要手動(dòng)re-balance。因此，如果要實(shí)現(xiàn)云上的可動(dòng)態(tài)伸縮、存算分離，ClickHouse需要重構(gòu)底層代碼。

2022-12-07 08:31:45

ClickHouse 并行計(jì)算數(shù)據(jù)

2023 年數(shù)據(jù)治理趨勢(shì)

盡管整個(gè)組織的數(shù)字孿生還沒有普及到整個(gè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但是數(shù)據(jù)治理的許多基本方面——當(dāng)通過實(shí)時(shí)訪問控制和情景適應(yīng)性的鏡頭應(yīng)用時(shí)——可以模擬它們?cè)敿?xì)描述當(dāng)前發(fā)生的事情的能力。

2022-12-06 10:04:33

數(shù)據(jù)治理趨勢(shì)

一份“靠譜”的年度經(jīng)營計(jì)劃，你學(xué)會(huì)了嗎？

做經(jīng)營分析的同學(xué)們則被夾在中間，一邊被要求“科學(xué)合理地進(jìn)行測(cè)算”，另一邊又得對(duì)領(lǐng)導(dǎo)們拍腦袋/扯皮出的結(jié)論“給予合理解釋，科學(xué)地分配到每個(gè)月”，那是要多郁悶，有多郁悶。到底合理的年度經(jīng)營計(jì)劃該咋定，經(jīng)營分析又該怎么發(fā)揮作用？今天給大家捋一捋。

2022-12-05 11:38:11

分析師數(shù)據(jù)作用

測(cè)試一下，讀懂?dāng)?shù)據(jù)的能力，你有嗎？

因?yàn)檫@就是孤零零一個(gè)數(shù)字，啥含義都沒有。想讀懂?dāng)?shù)據(jù)，至少它得是一個(gè)明確的數(shù)據(jù)指標(biāo)。包含了指標(biāo)名稱，使用場(chǎng)景，計(jì)算口徑。同樣是180，我們換成：成年女性，身高180cm。是不是一下清晰很多了。

2022-12-03 18:24:13

數(shù)據(jù)能力場(chǎng)景

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