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大數(shù)據(jù)

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大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關的最新資訊、前沿技術、使用技巧、應用案例等內容，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)倉庫、等領域。

文章博文帖子課程

共 9182 條

小米數(shù)據(jù)中臺建設實踐賦能業(yè)務增長！

本文將介紹小米數(shù)據(jù)中臺部門在銷售數(shù)倉建設方面的實踐。文章將從小米銷售數(shù)倉的發(fā)展歷程開始，介紹其定位、內容、作用、規(guī)模等，并分享數(shù)倉建設常用的維度建模和分層理論，以及小米銷售數(shù)倉的架構演進和能力沉淀。

2024-08-13 08:14:55

數(shù)據(jù)中臺銷售數(shù)倉數(shù)倉建設

用戶分析五大法則，互聯(lián)網大廠都在用！

正所謂：長袖善舞，多錢善賈。做數(shù)據(jù)分析，如果數(shù)據(jù)本身就很少，那也很難分析出有深度的結論。反映在用戶分析上，如果用戶是輕度用戶，注冊時候就留個手機號，登錄一兩次就沒來了，那鐵定沒有啥數(shù)據(jù)可以分析。

2024-08-12 11:42:21

用戶分析互聯(lián)網分層

數(shù)據(jù)飛輪：解鎖銀行業(yè)數(shù)據(jù)潛能的新范式原創(chuàng)

“數(shù)據(jù)飛輪”作為近兩年被多次提及的技術概念，代表著一種全新的數(shù)據(jù)驅動模式。但是，數(shù)據(jù)飛輪究竟是什么，能否在銀行業(yè)機構落地，仍是一個未知數(shù)。為了尋找答案，我們邀請到了某銀行總行數(shù)字金融資深專家魏生，共同探討數(shù)據(jù)飛輪在銀行業(yè)的應用前景。

2024-08-12 10:00:31

數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)中臺

清華大學經管學院朱武祥教授：五步構建高效的數(shù)據(jù)飛輪，提升企業(yè)核心競爭力原創(chuàng) 精選

面對AI時代的到來，企業(yè)應積極擁抱這一變革，構建和優(yōu)化自身的數(shù)據(jù)飛輪，讓飛輪高速轉動起來，為企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展持續(xù)賦能。

2024-08-09 10:05:55

數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)消費 AI技術

大數(shù)據(jù)存儲模型訓練數(shù)據(jù)從哪來

面對大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，且具有大數(shù)據(jù)量、異構型、高時效性的需求時，數(shù)據(jù)的存儲不僅僅有存儲容量的壓力，還給系統(tǒng)的存儲性能、數(shù)據(jù)管理乃至大數(shù)據(jù)的應用方面帶來了挑戰(zhàn)。

2024-08-07 15:27:50

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)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構建思路，以上問題都能迎刃而解。然而，很多網紅文章在介紹杜邦分析模型的時候，只是羅列了一大堆指標，同學們看得頭昏腦漲，也搞不懂其中的邏輯。

2024-08-06 11:32:07

數(shù)據(jù)分析模型杜邦分析模型

我們一起聊聊如何做一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析項目？

縱觀整個過程，我們能看到，做好項目的過程，就是把數(shù)據(jù)方法應用于企業(yè)實踐的過程。數(shù)據(jù)本身有統(tǒng)計學、數(shù)學、編程、數(shù)據(jù)庫等專業(yè)知識，但其中相當部分（比如數(shù)倉、ETL）是為保障數(shù)據(jù)本身的正常運行；相當部分（比如語義判斷、圖像識別）是用于工業(yè)應用，不用考慮業(yè)務理解和配合；相當部分（比如統(tǒng)計學）適用于科學實驗、農林牧魚研究。

2024-08-05 10:55:52

數(shù)據(jù)分析項目統(tǒng)計學

從大數(shù)據(jù)到大模型：搜索推薦技術的前沿探索

今天介紹從大數(shù)據(jù)到大模型過程中，我們的大數(shù)據(jù)平臺建設，以及如何在大數(shù)據(jù)場景下應用大模型的能力。分享內容分為三大塊：一是搜索推薦廣告的技術架構；二是在搜索推薦場景中的工程和算法實踐；三是結合大模型的一些探索及相關工程產出。

2024-08-05 09:18:21

大數(shù)據(jù)大模型算法

思科與Splunk的「協(xié)同效應」：重塑可視化、人工智能和網絡安全原創(chuàng)

思科與Splunk的協(xié)同效應將助力客戶實現(xiàn)更多可能性，同時也給整個行業(yè)注入新的活力。?

2024-07-31 16:32:52

思科 Splunk 人工智能

這才是有效的用戶細分，而不是只分高中低

雖然數(shù)據(jù)、統(tǒng)計學給我們提供了很多工具（分類工具、降維工具）可真正用到實處還是得考慮具體業(yè)務場景。我們從來都不缺少會背課本的學生，我們缺少的是會考慮實際場景的分析人員。

2024-07-31 11:52:55

用戶工具電商行業(yè)

期末大作業(yè)：客戶流失數(shù)據(jù)可視化分析與預測

現(xiàn)在有性能各異的不同模型。通過集成學習，可以將這些模型融合在一起，以實現(xiàn)更高的性能！這里我們使用帶有“軟”投票的投票分類器，它根據(jù)預測概率總和的 argmax 來預測類標簽。

2024-07-31 11:48:07

客戶流失數(shù)據(jù)可視化

如何處理大數(shù)據(jù)量的Excel導出功能？

在使用Spring Boot和MyBatis進行報表導出功能開發(fā)時，處理大數(shù)據(jù)量的Excel文件（從幾十兆到幾個G）的導出是一個常見而又具有挑戰(zhàn)性的任務。本文將詳細介紹如何高效地處理大數(shù)據(jù)量的Excel導出，包括如何生成Excel文件并導出，同時通過接口向前端返回進度信息。

2024-07-30 15:56:42

Spring Boo Excel 大數(shù)據(jù)

為什么你做的數(shù)據(jù)異動分析，總被人Diss

從本質上看：只有死人的心電圖才是一根直線，但凡是個正常的人一定會有波動。把握業(yè)務規(guī)律，判斷合理波動范圍，了解業(yè)務應對異常的手段，才能推動合理決策。想達到這個效果，需要分幾步完成。

2024-07-30 14:05:00

數(shù)據(jù)異動分析業(yè)務

快手指標中臺建設實踐

指標中臺是快手數(shù)據(jù)平臺部的核心平臺之一，本文將分享快手指標中臺從設計到落地的實踐經驗。

2024-07-30 08:54:03

指標中臺大數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)開發(fā)

為什么 Top node、Free、Grafana 的數(shù)據(jù)對不上，你知道嗎？

對于 Pod 來說，通過 top 和 Grafana 看到的內存使用量可能是相同的，因為，大部分 Grafana 面板繪制 Pod 內存使用量用的是 container_memory_working_set_bytes，這與 top 的計算方式是一致的。

2024-07-26 21:53:59

數(shù)據(jù)Pod Grafana

商業(yè)分析師如何利用 SQL 進行數(shù)據(jù)分析

在當今數(shù)據(jù)驅動的營銷環(huán)境中，利用 SQL 可以顯著提高商業(yè)分析師的工作效率與效果，并根據(jù)業(yè)務需求定制數(shù)據(jù)分析，實時優(yōu)化營銷活動，以易于理解的方式向相關人員展示數(shù)據(jù)報告。

2024-07-26 21:36:43

SQL 數(shù)據(jù)分析分析師

大廠必考：數(shù)據(jù)分析如何實現(xiàn)閉環(huán)

業(yè)務沒有需求，數(shù)據(jù)分析師通過看數(shù)據(jù)，主動發(fā)現(xiàn)了一個異常點，又找到了解決問題的辦法，然后告訴業(yè)務方，業(yè)務方聽了大喜，立即執(zhí)行，發(fā)現(xiàn)效果非常好。

2024-07-26 08:30:03

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)業(yè)務

StarRocks 是什么？一文了解

在數(shù)據(jù)分析這個復雜多變的領域，不太可能存在一個放之四海而皆準的解決方案。StarRocks 在某些方面的確表現(xiàn)出色，例如尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的查詢速度。

2024-07-26 00:00:10

StarRocks 數(shù)據(jù)分析技術

新一代實時數(shù)倉：阿里云數(shù)據(jù)庫 SelectDB 版--100% 兼容 Apache Doris 的全托管云原生實時數(shù)倉

本文將介紹 SelectDB 產品能力及其所支持的場景，為數(shù)倉選型提供參考和借鑒。SelectDB 是基于 Apache Doris 提供的一個商業(yè)化的云原生產品。Apache Doris 是一款國產的開源數(shù)據(jù)庫，專注于實時數(shù)倉領域。

2024-07-25 08:12:11

數(shù)倉選型開源數(shù)據(jù)庫 SelectDB

AB實驗的采樣分流技術演進以及Sutva假設與現(xiàn)實挑戰(zhàn)

通過 AB實驗，我們可以發(fā)現(xiàn)退燒是因，出汗是果，所以發(fā)燒捂汗的做法是不對的。在互聯(lián)網產品中，類似的問題很常見， AB實驗可以給決策者更清晰的因果鏈路, 從而讓產品經理或者業(yè)務決策者更全局的視角，更準的決策。

2024-07-23 10:02:49

AB實驗大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

分布式 Data Warebase - 讓數(shù)據(jù)涌現(xiàn)智能

本文將從數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧（DIKW）的層次結構出發(fā)，探討數(shù)據(jù)系統(tǒng)的發(fā)展歷程，以及如何讓數(shù)據(jù)涌現(xiàn)智能。

2024-07-19 11:08:41

數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型 DIKW

火山引擎基于 DataLeap 的電商指標管理實踐

本文將分享火山引擎基于 DataLeap 的電商指標管理實踐。指標管理的關鍵在于三個要素：指標的有效拆解、統(tǒng)一基礎數(shù)據(jù)的建設，以及指標管理角色的明確劃分。

2024-07-18 08:40:28

指標管理數(shù)倉建設大數(shù)據(jù)

聚焦電商場景，詳解抖音集團埋點及歸因分析方案

本文將聚焦電商場景，介紹抖音集團埋點歷程、電商場景解決方案、歸因實踐及其收益等模塊，旨在為數(shù)據(jù)技術人員在埋點后數(shù)據(jù)加工過程中所遇到的問題提供有益思路。

2024-07-18 08:33:19

數(shù)據(jù)分析 SDK 埋點

為什么你做的數(shù)據(jù)復盤報告，總被人Diss

雖然說只看主指標是不夠的，但是不看主指標肯定不行。不但要看，而且要第一位看，先明確本次復盤討論的具體業(yè)務是啥，考核的主指標是啥。

2024-07-16 11:51:54

數(shù)據(jù)復盤報告

一文帶您了解偽對數(shù)(Pseudo-Log)：可視化傾斜數(shù)據(jù)的黃金方法

經典對數(shù)變換不能處理零和負數(shù)，而偽對數(shù)變換可以應對這一問題。偽對數(shù)在所有實數(shù)上都有定義，并能平滑過渡。本文通過比較偽對數(shù)和經典對數(shù)變換，展示了偽對數(shù)在處理和可視化偏斜數(shù)據(jù)中的優(yōu)越性。通過實例數(shù)據(jù)，顯示偽對數(shù)變換能夠有效地改善數(shù)據(jù)分布和可視化效果，使得數(shù)據(jù)展示更加清晰。

2024-07-16 10:43:45

偽對數(shù)可視化數(shù)據(jù)

金融場景中的指標體系建設與應用

本文將分享金融場景中的指標體系建設思路，希望能夠為大家?guī)硇碌膯l(fā)。金融行業(yè)的建設長期以來依賴于成熟技術，并投入了大量數(shù)據(jù)科技人才，通過自下而上或煙囪式的方式構建其基礎架構。

2024-07-16 08:38:17

數(shù)據(jù)倉庫指標體系大數(shù)據(jù)

StarRocks 數(shù)據(jù)湖查詢和遷移實踐

本次將從實戰(zhàn)的角度分享 StarRocks 數(shù)據(jù)湖查詢和遷移的能力與解決方案。早期都是離線數(shù)倉，為了應對現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析中越來越多的實時性場景，以及對 ACID、事物性隔離越來越高的要求，數(shù)據(jù)湖技術應運而生。

2024-07-12 11:40:13

數(shù)據(jù)湖 StarRocks 離線數(shù)倉

完整的數(shù)據(jù)指標體系，大廠是怎么搭建的？

很多新手會習慣性忽略建立標準環(huán)節(jié)。于是導致了大量鋪陳數(shù)據(jù)，然后不知道下啥結論的暈頭鴨子問題。如何在無剛性目標情況下，建立評價標準，讀懂數(shù)據(jù)含義，是搭建體系的關鍵。

2024-07-11 11:52:24

數(shù)據(jù)指標體系

數(shù)組探秘：數(shù)據(jù)結構的基礎，深入解讀數(shù)組的內部機制！

數(shù)組當中的元素在內存中是連續(xù)存儲的，且每個元素占用相同的內存、數(shù)組是有序的、數(shù)組的長度一旦確定是不可變的、當然數(shù)組也可以通過System.arraycopy方法進行數(shù)組的替換，簡單理解就是擴容。

2024-07-11 11:35:08

數(shù)組結構內部機制

.NET也能玩大數(shù)據(jù)？你學會了嗎？

.NET不僅在傳統(tǒng)軟件開發(fā)領域占據(jù)一席之地，在大數(shù)據(jù)處理方面同樣表現(xiàn)出色。其豐富的庫和框架、高效的性能、強大的安全性以及易用的開發(fā)工具，使得.NET成為大數(shù)據(jù)處理中不可忽視的力量。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，.NET在大數(shù)據(jù)領域的前景值得期待。

2024-07-11 08:29:57

大數(shù)據(jù).NET 工具

阿里云 ClickHouse 企業(yè)版：新一代云原生 Serverless 實時數(shù)倉

ClickHouse 企業(yè)版通過存算分離、秒級擴容、Serverless 彈性等技術手段，降低了資源成本，提高了查詢性能和效率。同時，該產品支持跨 AZ 高可用和低成本存儲，保證了數(shù)據(jù)的可靠性和經濟性。

2024-07-11 08:13:32

ClickHouse 云原生數(shù)據(jù)分析

京東零售的指標中臺建設

指標中臺技術不僅僅是一個技術實現(xiàn)，更是一種組織和管理數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略思維。指標中臺技術是企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中的一種重要策略，它通過構建共享平臺來整合企業(yè)的核心能力，從而提升業(yè)務效率和市場響應速度。

2024-07-11 08:09:21

指標中臺管理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)虛擬化

不再堆砌數(shù)據(jù)，這有一份超棒的經營分析模板

一提到“經營分析報告要增加業(yè)務指標”，很多人就會搬出：業(yè)績=客戶數(shù)*轉化率*客單價這一套東西。注意！站在業(yè)務角度，客戶數(shù)、轉化率、客單價這些指標，照樣是結果指標。如果只拿這些指標進來，依然會得出“業(yè)績降是因為客戶少了，所以要搞高”這種無腦結論。

2024-07-10 12:11:30

數(shù)據(jù)經營分析業(yè)務

在電商場景中，如何建設全鏈路數(shù)據(jù)血緣？

本文將分享在電商場景中如何建設數(shù)據(jù)血緣。在數(shù)據(jù)一致性方面，通過全鏈路血緣等手段，我們實現(xiàn)了指標從定義到生產消費的完整自動化流程，提升了指標的管理效率，減少了人為失誤。

2024-07-09 10:53:35

數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)一致性數(shù)倉體系

做到了！我用數(shù)據(jù)分析提升用戶轉化率

常見的質疑就是這么來的。這些結論之所以都是廢話，是因為業(yè)務看了以后，真的不知道能干啥。業(yè)務方期望聽到的優(yōu)化建議，是：直播還能不能做！能做的話，做多少場？做啥話題？掛啥鏈接？不能做的話，我要怎么解決銷售問題！這才是有用建議。

2024-07-08 11:33:45

業(yè)務場景優(yōu)化

為什么現(xiàn)在是重新思考傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理框架的時候了

在當今的數(shù)字時代，隨著連接設備數(shù)量的增加和AI的崛起，各企業(yè)有充足的數(shù)據(jù)可供深入分析，然而，許多企業(yè)在有效利用這些數(shù)據(jù)資產和信息時遇到了困難，這成為了創(chuàng)建能夠提供企業(yè)所需業(yè)務價值的數(shù)據(jù)驅動文化的主要障礙。

2024-07-05 15:42:54

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

”人貨場”模型搞懂沒？數(shù)據(jù)分析大部分場景都能用！

人貨場三個維度之所以經常用，是因為這三者與用戶行為有直接關系，并且商品屬性、賣場屬性、用戶習慣都有一些天生的規(guī)律可循。因此很適合作為分析的基礎，做深做細。一方面能對業(yè)務有更清晰的認知；另一方面，想建立更復雜的模型也有線索了。

2024-07-05 11:50:15

模型數(shù)據(jù)分析場景

11個開源免費的數(shù)據(jù)分析與可視化工具

本文推薦一些優(yōu)秀的開源數(shù)據(jù)分析與可視化工具，可以在從數(shù)據(jù)清洗到可視化等過程提高工作效率。

2024-07-05 11:08:21

開源數(shù)據(jù)分析可視化工具

使用 Spring Boot 3.x + Flink 處理數(shù)據(jù)流中的延遲與亂序問題

在實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，延遲和亂序是兩個常見且棘手的問題。延遲是指數(shù)據(jù)在傳輸和處理過程中出現(xiàn)的時間滯后，而亂序則是指數(shù)據(jù)到達的順序與其生成的順序不一致。這些問題會直接影響數(shù)據(jù)處理的準確性和時效性。

2024-07-05 10:17:08

數(shù)據(jù)流系統(tǒng)CPU

模版+案例 | 數(shù)據(jù)指標體系的構建方法和流程

很多同學構建數(shù)據(jù)指標體系，喜歡堆砌數(shù)據(jù)。放一堆指標以顯得豐富?？蓪嶋H上如果不按業(yè)務流程找子指標，指標之間邏輯性就很差，看起來經常莫名其妙。更不要說，很容易弄出來類似“你幸福嗎”這種稀奇古怪的玩意。

2024-07-04 12:10:50

數(shù)據(jù)指標體系

騰訊云發(fā)布自研大數(shù)據(jù)高性能計算引擎Meson，性能最高提升6倍

騰訊云發(fā)布全新自研大數(shù)據(jù)高性能計算引擎Meson。通過軟硬一體加速和智能技術的綜合應用，該引擎能顯著為AI等場景下的大數(shù)據(jù)任務提供更優(yōu)的計算性能，并節(jié)省更多計算資源。

2024-07-04 10:23:51

騰訊云大數(shù)據(jù)Meson

Bio-OS促進科研發(fā)展，助力生命科學領域創(chuàng)新發(fā)展原創(chuàng)

為了進一步推動國內生命科學領域的交流與合作，構建一個“開放、創(chuàng)新、合作、共贏”的科研新生態(tài)，CCF開源創(chuàng)新大賽暨第二屆Bio-OS開源開放大賽于近日盛大啟動。

2024-07-04 09:00:00

Bio-OS 生命科學生物信息

從拍腦袋到數(shù)據(jù)支持決策，這個分析師是怎么做到的？

數(shù)據(jù)驅動決策需要的是業(yè)務流程與數(shù)據(jù)緊密配合，領導層參與推動，才能實現(xiàn)的事。數(shù)據(jù)驅動決策，從來都不是一個神機妙算的世外高人，拿著數(shù)據(jù)口念咒語：“媽咪媽咪轟”就轟出來一個驚天地泣鬼神的結論，這是基本常識。

2024-07-03 12:01:36

數(shù)據(jù)驅動決策

2024年的治理革命：大數(shù)據(jù)和人工智能

2024年，在大數(shù)據(jù)和生成式人工智能(GenAI)融合的推動下，治理格局將發(fā)生深刻變革。這種革命性的結合正在重塑政府收集、分析和利用數(shù)據(jù)的方式，以做出明智的決策，應對復雜的社會挑戰(zhàn)。

2024-07-01 12:45:57

大數(shù)據(jù)人工智能

騰訊云智能融合 AI+數(shù)據(jù)，重塑數(shù)據(jù)管理新范式原創(chuàng)

在 WOT 全球技術創(chuàng)新大會《AI 與數(shù)據(jù)的智能融合》專場中，來自騰訊云的三位專家分享了騰訊云在數(shù)據(jù)管理與人工智能領域的技術成果和成功案例，并探討二者如何智能融合為企業(yè)提供更高效、更智能的數(shù)據(jù)服務。

2024-07-01 11:03:05

WOT大會騰訊云

數(shù)據(jù)分析中十種常見的可視化圖例原創(chuàng) 精選

漏斗圖（funnel chart）類似于漏斗的形狀，其中每個部分逐漸變窄。分段垂直排列，以顯示層次結構。在漏斗圖中，每個分段對應于順序過程中的一個步驟或階段。它們說明了數(shù)據(jù)點在各個階段中的進展。

2024-07-01 08:51:19

可視化數(shù)據(jù)分析漏斗

數(shù)據(jù)分析報告，如何寫出“可執(zhí)行”的建議？

唯獨數(shù)據(jù)分析能力是可以通過學習、訓練、實驗、記錄來不斷提升的。所以基于數(shù)據(jù)提可行性建議，可能不會被采納，但只會越來越被重視。?

2024-06-26 01:09:36

數(shù)據(jù)分析訓練

賦能企業(yè)AI：肯睿Cloudera發(fā)布三款全新AI助手，讓數(shù)據(jù)洞察更迅速、更可信

肯睿Cloudera推出AI驅動的 SQL、BI 和ML助手，致力于持續(xù)深化AI功能

2024-06-25 17:39:41

AI 人工智能大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)框架及流批一體怎么選？

在日常生活中，我們通常會先把數(shù)據(jù)存儲在一張表中，然后再進行加工、分析，這里就涉及到一個時效性的問題。

2024-06-25 13:08:31

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲

談談利用主數(shù)據(jù)改進數(shù)據(jù)分析的重要性

在接觸數(shù)據(jù)科學時，許多人專注于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)收集，而忘記了整個數(shù)據(jù)科學的一個基本組成部分：主數(shù)據(jù)。

2024-06-24 21:18:48

數(shù)據(jù)分析

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