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大數(shù)據(jù)

9362內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9362 條

字節(jié)面試：StarRocks 中如何優(yōu)化大表 JOIN？

本文介紹了StarRocks中優(yōu)化大表JOIN的核心策略，通過(guò)合理運(yùn)用這些策略，可以在保證查詢準(zhǔn)確性的同時(shí)，顯著提升StarRocks的JOIN查詢效率。?

2025-04-29 10:24:01

大數(shù)據(jù)StarRocks JOIN

從“人找服務(wù)”到“服務(wù)找人”：政務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智治新范式

國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出“開(kāi)發(fā)適于政府服務(wù)與決策的人工智能平臺(tái)”，而各地實(shí)踐表明，這場(chǎng)變革已不再停留于技術(shù)試驗(yàn)，而是真正讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來(lái)、讓治理“聰明”起來(lái)。

2025-04-29 09:43:28

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)數(shù)字政府

Orange：一個(gè)免費(fèi)的交互式數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

Orange 是一款開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析與可視化工具，專注于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。它提供了直觀的圖形化界面，用戶無(wú)需編程和數(shù)學(xué)知識(shí)即可完成數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程，同時(shí)也支持通過(guò) Python 腳本實(shí)現(xiàn)高級(jí)功能。

2025-04-29 09:26:34

Orange 交互式數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)

AI三駕馬車(chē)：數(shù)據(jù)、算力和算法，誰(shuí)更重要？

當(dāng)??算法、算力、數(shù)據(jù)三大要素??協(xié)同進(jìn)化，AI才能真正爆發(fā)革命性力量。未來(lái)，這三駕馬車(chē)將帶我們駛向何方？答案已經(jīng)在科技巨頭的實(shí)驗(yàn)室里孕育，在創(chuàng)業(yè)者的代碼中閃爍，在每一個(gè)技術(shù)變革者的思想中發(fā)酵。而這，正是AI未來(lái)最令人期待的部分。

2025-04-29 09:09:32

AI 人工智能大數(shù)據(jù)

一文搞懂“預(yù)測(cè)模型”：建模思路，模型分類，應(yīng)用場(chǎng)景

時(shí)間序列法就是模擬過(guò)去的走勢(shì)，然后按過(guò)去的走勢(shì)推演。這種做法和我們用肉眼觀察數(shù)據(jù)走勢(shì)，拍腦袋拍個(gè)數(shù)值沒(méi)有思路上的區(qū)別，僅僅是用公式替代了肉眼觀察，增加了精確度而已。

2025-04-29 01:55:00

預(yù)測(cè)模型建模思路模型分類

AI數(shù)據(jù)自動(dòng)化：是革命還是泡沫？揭開(kāi)“全流程替代”的真相

數(shù)據(jù)自動(dòng)化的未來(lái)，不是機(jī)器取代人類，而是人類與機(jī)器共同進(jìn)化。當(dāng) AI 負(fù)責(zé) “從 0 到 1” 的探索，人工守護(hù) “從 1 到 N” 的穩(wěn)健 —— 這才是智能時(shí)代最動(dòng)人的協(xié)奏曲。

2025-04-28 09:58:57

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理企業(yè)轉(zhuǎn)型

從困局到破局的AI+數(shù)據(jù)分析

未來(lái)，隨著大模型和專業(yè)AI工具的發(fā)展，"數(shù)據(jù)民主化"將成為現(xiàn)實(shí)。每個(gè)人都能像使用搜索引擎一樣使用數(shù)據(jù)分析工具，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值將得到最大化釋放。

2025-04-28 09:35:36

AI 人工智能大數(shù)據(jù)

AI、BI、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)的底層邏輯

理解AI、BI、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)系，就像理解一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，BI幫我們理解過(guò)去，分析讓我們預(yù)測(cè)未來(lái)，大數(shù)據(jù)處理海量信息，數(shù)據(jù)科學(xué)提供方法，而AI則是最終實(shí)現(xiàn)智能決策的途徑。

2025-04-27 09:52:49

AI BI 大數(shù)據(jù)

終于明白了！數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)、價(jià)值與路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不只是技術(shù)問(wèn)題，更是戰(zhàn)略問(wèn)題和組織問(wèn)題。成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要自上而下的推動(dòng)，CEO必須親自參與。

2025-04-27 09:08:40

數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)字化大數(shù)據(jù)

Flink 中的 Savepoint 和 Checkpoint 有什么區(qū)別？

Savepoint 和Checkpoint 都是 Flink 中用于狀態(tài)持久化和恢復(fù)的機(jī) 制，但它們?cè)谀康?、觸發(fā)方式、生命周期管理和使用場(chǎng)景上有著明顯區(qū)別。

2025-04-27 08:15:00

Flink Savepoint Checkpoint

九張圖，看懂?dāng)?shù)據(jù)分析如何由淺入深

如果平地一聲雷，甩一套新模板出去，不但培訓(xùn)需要時(shí)間，而且和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)不上，很有可能制造新的數(shù)據(jù)垃圾。因此更好的做法是，先基于現(xiàn)有分類，梳理出邏輯，再培訓(xùn)，提升規(guī)范度。

2025-04-27 01:44:00

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)模板

DeepSeek在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的30個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景

本文為您揭秘DeepSeek在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的30個(gè)顛覆性應(yīng)用場(chǎng)景，帶大家一窺AI如何重塑數(shù)據(jù)價(jià)值鏈。

2025-04-25 00:50:00

DeepSeek 大數(shù)據(jù)人工智能

FlinkSQL 中 Catalog 的使用場(chǎng)景及案例詳解

Catalog 在 Flink SQL 中是一個(gè)元數(shù)據(jù)管理組件，用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)庫(kù)、表、視圖、函數(shù)等元數(shù)據(jù)對(duì)象的抽象接口。

2025-04-24 10:40:46

Catalog Flink SQL 元數(shù)據(jù)

五個(gè)案例快速熟悉 Pandas 常用操作

本文展示了Pandas在日常數(shù)據(jù)處理中最常用的一些功能，熟練掌握這些操作是進(jìn)行任何數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的基礎(chǔ)。

2025-04-24 10:20:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理

你的數(shù)據(jù)有多好，你的模型就有多強(qiáng)

數(shù)據(jù)已從支撐要素蛻變?yōu)閼?zhàn)略資產(chǎn)。在參數(shù)規(guī)模趨于同質(zhì)化的AI賽道上，獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)正成為企業(yè)最堅(jiān)固的護(hù)城河。那些能夠獲取、處理和持續(xù)更新高價(jià)值垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)的企業(yè)，將在AI時(shí)代建立起難以撼動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

2025-04-24 00:40:00

大數(shù)據(jù)數(shù)字化人工智能

“史上最快閃存技術(shù)”登Nature！復(fù)旦新成果突破閃存速度理論極限，每秒執(zhí)行操作2500000000次

研究人員提出，二維材料獨(dú)特的能帶結(jié)構(gòu)和電學(xué)特性，有望徹底改變這一局面。

2025-04-23 09:41:27

閃存編程 AI

數(shù)智飛輪：AI時(shí)代企業(yè)增長(zhǎng)的核心密碼

數(shù)智飛輪是AI時(shí)代企業(yè)增長(zhǎng)的底層密碼，數(shù)據(jù)不再是只看不用的奢侈品，而是每一次業(yè)務(wù)決策的堅(jiān)實(shí)支撐。??不必是華爾街交易員，每個(gè)人都能擁有自己的彭博終端??。

2025-04-23 04:00:00

大數(shù)據(jù)數(shù)智飛輪人工智能

數(shù)字化轉(zhuǎn)型四步走：企業(yè)的進(jìn)化密碼

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場(chǎng)沒(méi)有終點(diǎn)的馬拉松。從標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)夯實(shí)，到信息化的流程再造，再到數(shù)字化的模式創(chuàng)新，最終達(dá)到智能化的自主決策，每一步都需要持續(xù)投入和堅(jiān)定執(zhí)行。

2025-04-23 02:00:00

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)數(shù)字化

告別SQL！四大技術(shù)重構(gòu)數(shù)據(jù)查詢：Text2SQL/RAG/TAG/MCP誰(shuí)主沉?。?/a>

面對(duì)Text2SQL、RAG、TAG、MCP四大技術(shù)流派，企業(yè)該如何抉擇？本文將深度拆解技術(shù)內(nèi)核，用真實(shí)商業(yè)案例揭示終極答案。

2025-04-21 04:10:00

數(shù)據(jù)查詢 Text2SQL TAG

知識(shí)圖譜與其它知識(shí)庫(kù)的關(guān)系

知識(shí)圖譜的出現(xiàn)，正在改變了我們組織和理解信息的方式。這種技術(shù)不僅僅是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，更是一種思維模式的轉(zhuǎn)變——從孤立的信息點(diǎn)，到相互關(guān)聯(lián)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

2025-04-18 12:49:58

知識(shí)圖譜大模型人工智能

數(shù)據(jù)治理要有"治"有"理"，才有寶藏

數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，而數(shù)據(jù)治理是激活這一資產(chǎn)的關(guān)鍵。有"??治??"有"??理??"，你的數(shù)據(jù)才能成為真正的寶藏。

2025-04-17 07:00:00

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理數(shù)字化

Spark on K8s 在 vivo 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的混部實(shí)戰(zhàn)

在離線混部可以提高整體的資源利用率，不過(guò)離線Spark任務(wù)部署到混部容器集群需要做一定的改造，本文將從在離線混部中的離線任務(wù)的角度，講述離線任務(wù)是如何進(jìn)行容器化、平臺(tái)上的離線任務(wù)如何平滑地提交到混部集群、離線任務(wù)在混部集群中如何調(diào)度的完整實(shí)現(xiàn)以及過(guò)程中的問(wèn)題解決。

2025-04-17 06:00:00

Spark K8s 大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析不只是跑個(gè)SQL！

SQL只是數(shù)據(jù)分析的一小部分工具，真正的數(shù)據(jù)分析是一個(gè)完整的價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程，從問(wèn)題定義到價(jià)值實(shí)現(xiàn)的全流程閉環(huán)。

2025-04-17 02:00:00

數(shù)據(jù)分析 SQL 大數(shù)據(jù)

高效數(shù)據(jù)分析必備：Pandas 最常用的十個(gè)核心函數(shù)

本文介紹十個(gè)高頻函數(shù)，結(jié)合代碼示例，幫助您快速掌握核心功能。通過(guò)掌握這10個(gè)函數(shù)，您能高效完成80%的日常數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

2025-04-16 08:10:00

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)和人工智能治理委員會(huì)是否應(yīng)該分開(kāi)？

決定將數(shù)據(jù)治理與 AI 治理分開(kāi)還是合并，最終取決于您組織的獨(dú)特需求和成熟度。雖然兩種方法都有其合理的論據(jù)，但從統(tǒng)一的框架入手通常能夠提供靈活性和簡(jiǎn)便性，以便隨著組織的發(fā)展進(jìn)行擴(kuò)展。

2025-04-16 01:30:00

人工智能數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

朋友，要數(shù)倉(cāng)實(shí)戰(zhàn)代碼不要？只要你開(kāi)金口...

本文將圍繞我們?cè)陧?xiàng)目中使用的實(shí)戰(zhàn)代碼，詳細(xì)介紹每個(gè)層次的實(shí)現(xiàn)過(guò)程和關(guān)鍵技術(shù)。

2025-04-15 10:10:00

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

還沒(méi)等老板開(kāi)口，我已經(jīng)把 ADS 層建好了

ADS層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的橋梁，將經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和匯總的數(shù)據(jù)以業(yè)務(wù)友好的方式呈現(xiàn)給最終用戶。今天以我們項(xiàng)目中的實(shí)際案例為例進(jìn)行ADS層建設(shè)思路介紹。

2025-04-14 08:15:00

ADS層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)

【小白掃盲】到底什么是數(shù)據(jù)（data）？

最近幾年愈演愈烈的AI浪潮，進(jìn)一步推動(dòng)了數(shù)據(jù)的價(jià)值提升。人工智能的三要素，其中一項(xiàng)，就是數(shù)據(jù)（另外兩個(gè)是算力和算法）。數(shù)據(jù)作為AI的“燃料”，其質(zhì)量和數(shù)量直接決定了AI系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。

2025-04-14 01:01:52

數(shù)據(jù)data 人工智能

一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)建模的方法論

數(shù)據(jù)建模是將業(yè)務(wù)世界中的對(duì)象、行為和規(guī)則，通過(guò)結(jié)構(gòu)化方式映射為數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。它不只是"把數(shù)據(jù)裝進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)"，而是讓數(shù)據(jù)具備業(yè)務(wù)語(yǔ)義，確保企業(yè)內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)有一致的理解和使用方式。

2025-04-10 11:47:41

大數(shù)據(jù)數(shù)字化數(shù)據(jù)治理

CDO 的價(jià)值要求：通過(guò) Agentic AI 推動(dòng)業(yè)務(wù)影響

人工智能正逐漸成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。隨著人工智能戰(zhàn)略、治理和貨幣化成為焦點(diǎn)，CDO 往往會(huì)演變?yōu)槭紫斯ぶ悄芄?(CAIO)。

2025-04-09 12:39:46

CDO Agentic AI 數(shù)據(jù)治理

老板又讓我負(fù)責(zé)數(shù)倉(cāng) DWS 層建設(shè)了...

DWS（Data Warehouse Service）層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的服務(wù)數(shù)據(jù)層，位于DWD層之上，ADS層之下。它主要承擔(dān)了將明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題聚合的職責(zé)，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中承上啟下的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2025-04-09 10:24:36

DWS 服務(wù)數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

PandaAI：一個(gè)基于AI的對(duì)話式數(shù)據(jù)分析工具

PandaAI 是一個(gè)基于 Python 開(kāi)發(fā)的自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)分析工具，支持問(wèn)答式（ChatGPT）的數(shù)據(jù)分析和報(bào)告生成功能。

2025-04-09 03:00:00

AI PandaAI 數(shù)據(jù)分析

AI時(shí)代下數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大陷阱！是沒(méi)數(shù)據(jù)，還是沒(méi)用對(duì)數(shù)據(jù)？

企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，缺的是對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。企業(yè)只要存續(xù)經(jīng)營(yíng)，就在不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些未被充分利用的數(shù)據(jù)就像沉睡的金礦，等待被喚醒創(chuàng)造價(jià)值...

2025-04-09 01:20:00

AI 人工智能數(shù)字化轉(zhuǎn)型

大模型+數(shù)據(jù)分析：下一代智能查詢優(yōu)化體系的先行探索

當(dāng)你每天面對(duì)萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)、日均百萬(wàn)次查詢請(qǐng)求時(shí)，你會(huì)怎么做？處理海量數(shù)據(jù)查詢猶如在迷霧中尋路，方向稍有不慎就會(huì)迷失。數(shù)據(jù)負(fù)載高到屏幕只顯示超時(shí)，查詢速度慢到讓你有時(shí)間泡一杯咖啡再來(lái)檢查結(jié)果。

2025-04-09 01:00:00

大模型數(shù)據(jù)分析智能查詢

告訴我！數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWD 層怎么建？

DWD（Data Warehouse Detail）層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心加工區(qū)域，承擔(dān)著將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用分析數(shù)據(jù)的重要職責(zé)。

2025-04-08 09:40:00

DWD 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)質(zhì)量不重要？它可以是數(shù)據(jù)治理的第一塊基石！

我們常說(shuō)"沒(méi)有規(guī)矩不成方圓"，數(shù)據(jù)也是如此。企業(yè)數(shù)據(jù)是一種隱形資產(chǎn)，想要發(fā)揮其價(jià)值，就需要有一套科學(xué)有效的規(guī)則和機(jī)制來(lái)管理它。這就是數(shù)據(jù)治理的本質(zhì)。

2025-04-07 08:00:00

大數(shù)據(jù)數(shù)字化數(shù)據(jù)治理

DeepSeek再好，還得先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗！

數(shù)據(jù)清洗就像是數(shù)據(jù)分析的"地基工程"，地基不牢，上層再漂亮也會(huì)坍塌。如何才能高效清洗數(shù)據(jù)，讓臟數(shù)據(jù)變干凈，讓分析結(jié)果更可靠？如果數(shù)據(jù)清洗不當(dāng)，數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，DeepSeek也難成大就？讓我們通過(guò)這篇文章一起掌握數(shù)據(jù)清洗的要點(diǎn)。

2025-04-07 00:30:00

DeepSeek 大數(shù)據(jù)數(shù)字化

數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)，別再傻傻分不清了

作為技術(shù)人，你一定遇到過(guò)這樣的困惑：數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)，這些名詞傻傻分不清。讓我們一起揭開(kāi)數(shù)據(jù)生態(tài)的神秘面紗，看看這些"數(shù)據(jù)家族成員"各自扮演什么角色。

2025-04-03 11:00:52

數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)湖

一文看懂“深入的”數(shù)據(jù)分析：分析方法，MECE，業(yè)務(wù)建議

分析方法是相互穿插的。有常見(jiàn)的描述性統(tǒng)計(jì)、對(duì)比分析，也可以結(jié)合預(yù)測(cè)模型，也可以結(jié)合數(shù)據(jù)測(cè)試，判斷方法可行性。做數(shù)據(jù)分析，從來(lái)都不是一條無(wú)敵公式打天下，細(xì)細(xì)梳理業(yè)務(wù)，構(gòu)建邏輯，才體現(xiàn)水平。?

2025-04-03 05:10:00

數(shù)據(jù)分析分析方法 MECE

Pandas 數(shù)據(jù)分析全攻略：從入門(mén)到精通！

如果你想用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Pandas 絕對(duì)是首選！今天，我們來(lái)詳細(xì)講解 Pandas 的核心功能，助你成為數(shù)據(jù)分析高手！

2025-04-02 09:33:01

Python 數(shù)據(jù)分析 Pandas

在 Blazor 中使用 Chart.js 快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化圖表

Blazor是一種新興的Web應(yīng)用程序框架，具有很大的潛力和發(fā)展前景。Blazor是在.NET和Razor上構(gòu)建的用戶界面框架，它采用了最新的Web技術(shù)和.NET框架優(yōu)勢(shì)，可以使用C# 編程語(yǔ)言編寫(xiě)Web 應(yīng)用程序，它不僅可以提高開(kāi)發(fā)效率，還可以提供更好的用戶體驗(yàn)和更好的可維護(hù)性。

2025-04-02 07:37:29

Blazor Chart.js 可視化

這才是真正的用戶分析體系，而不是羅列DAU

做用戶分析，最怕：沒(méi)數(shù)據(jù)。大廠用戶畫(huà)像看著光鮮，和他們采集的用戶數(shù)據(jù)多有直接關(guān)系。不管什么企業(yè)，一定有：消費(fèi)數(shù)據(jù)。第一步可以從這里開(kāi)始。從消費(fèi)記錄里，可以區(qū)分出來(lái)：誰(shuí)是高消費(fèi)用戶。這是后續(xù)所有分析的起點(diǎn)。

2025-04-02 02:12:00

用戶分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

五個(gè)案例快速入門(mén) Plotly 可視化

本文將通過(guò)五個(gè)實(shí)用的案例，帶您快速入門(mén)Plotly的使用，讓您輕松創(chuàng)建令人印象深刻的交互式圖表。

2025-04-01 08:30:00

Plotly 數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析

到底是什么是“數(shù)據(jù)湖倉(cāng)”？

根據(jù)畢馬威的報(bào)告顯示，86%的海外企業(yè)計(jì)劃統(tǒng)一其分析數(shù)據(jù)，以支持AI業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)。國(guó)內(nèi)也是如此。例如騰訊、B站、小紅書(shū)等頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都采用了數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)，用于不同程度的AI應(yīng)用。

2025-03-28 01:33:00

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)AI

六張圖詳解“toB分析”：客戶畫(huà)像、轉(zhuǎn)化路徑、LTC模型

toB的目標(biāo)客戶是相對(duì)固定的。如果你是互聯(lián)網(wǎng)廣告業(yè)務(wù)，目標(biāo)客戶就是游戲、電商、互金、汽車(chē)、其他互聯(lián)網(wǎng)APP；如果你是賣(mài)豬肉的，目標(biāo)客戶就是連鎖零售、餐飲業(yè)、批發(fā)商販。所以，toB業(yè)務(wù)分析，應(yīng)從清晰畫(huà)像開(kāi)始。

2025-03-27 03:00:00

toB分析客戶畫(huà)像 LTC模型

十段代碼讓你掌握Python Polars，高性能數(shù)據(jù)處理和分析工具

本文向讀者全面介紹 Polars 庫(kù)，從其獨(dú)特特性、便捷的安裝方式，到基礎(chǔ)操作與高級(jí)應(yīng)用技巧，還會(huì)探討它在實(shí)際項(xiàng)目中的廣泛應(yīng)用場(chǎng)景，助力讀者深入掌握并靈活運(yùn)用這一工具，為數(shù)據(jù)處理工作帶來(lái)質(zhì)的飛躍。

2025-03-26 00:07:00

代碼 Polars 技巧

Apache Hive：基于Hadoop的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

Apache Hive 是一個(gè)基于 Apache Hadoop 構(gòu)建的開(kāi)源分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，支持使用 SQL 執(zhí)行 PB 級(jí)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與查詢。

2025-03-25 10:49:24

分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hadoop SQL

讓數(shù)據(jù)說(shuō)話，用 DataGear 開(kāi)啟你的視覺(jué)盛宴！

今天，我們將揭秘一款名為DataGear的Java開(kāi)源神器——它不僅免費(fèi)，還能用“萬(wàn)能兼容”和“無(wú)限定制”重新定義數(shù)據(jù)可視化！

2025-03-13 10:05:26

DataGear Java 開(kāi)源

寫(xiě)給小白的“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”科普

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

2025-03-12 03:00:00

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集成管理決策

一文搞懂“經(jīng)營(yíng)分析”：模型、策略、業(yè)財(cái)打通

對(duì)于服務(wù)類產(chǎn)品，或者虛擬產(chǎn)品，該訪談同樣有用。比如手機(jī)游戲，為什么游戲產(chǎn)品/運(yùn)營(yíng)部門(mén)會(huì)看一大堆用戶行為指標(biāo)，就是要判斷：到底用戶體驗(yàn)好不好。這才是促成產(chǎn)品選擇的關(guān)鍵。

2025-03-12 02:00:00

經(jīng)營(yíng)分析模型策略

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