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基于数据解析给出运营建议 咋整?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:194
有同学问:如何基于数据分析提出运营建议,今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过,有印象的同学应该还记得。再举一次,是因为每到招聘季都有人把它搬出来,而且有关它的大部分讲解,都是错的。 已知,下图是某个电商一周销售金额走势(具体[详细]
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生活中无处不在的数据解析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:127
关于数据分析的问题 很多时候,会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问:数据分析就是提数据吗?为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢?! 每到这个时候,我就想起来了我入行的那个夏天,每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个问[详细]
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真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:200
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会,但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国,在这方面仍然遥遥领先,而那些没有跟上潮流的90%以上的国家,其实早就彻底躺平;最主要的是那[详细]
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数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:137
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 这次分享一个更高级能力:构造标签体系。在提升能力的顺序上,当然是先会打一个标签,再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景,实现业务闭环操作的若干个标签组合,称为标签体系。之所以需要标签体系,[详细]
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大数据分析是啥?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:133
大数据分析:是指对规模巨大的数据进行分析,大数据可以概括为:数据量大,速度快,类型多,价值、真实性。 大数据可以概括为5个V, 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 1.可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最[详细]
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大数据研究引用挑战预测增加
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:78
尽管大数据行业有大量的软件平台和产品、开发人员和数据专业人士,以及许多热心的爱好者,但对于专业数据工作者和管理人员来说,在企业中实施数据战略仍然存在一些担忧和障碍。 数据分析平台提供商Unsupervised公司日前发表了一项名为2022年大数据恐惧和预测[详细]
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专家视点 数据无处不在的云原生途径
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:141
使用 Kubernetes 进行架构是必不可少的核心部分,它使数据分析异常灵活,可在业务需要的任何地方运行,并以高并发、高性能、效率和可用性大规模运行。 从金融服务和保险到制造和医疗保健等垂直领域的无数企业发现,他们需要公共和私有云、混合和边缘部署来最[详细]
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TiDB 在携程 实时标签处理平台优化践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:193
携程是全球领先的一站式旅行平台,旗下拥有携程旅行网、去哪儿网、Skyscanner 等品牌。携程旅行网向超过 9000 万会员提供酒店预订、酒店点评及特价酒店查询、机票预订、飞机票查询、时刻表、票价查询、航班查询等服务。 在十亿级别数据量下,携程借助 TiDB H[详细]
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紧跟业务发展速度的数据治理是啥样的
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:136
如今企业要获取数据,物联网(Internet of things,IoT)设备、可穿戴设备、软件即服务(Software as a Service,SaaS)应用程序和社交媒体都是来源。对这些数据的组合和深入分析可以为企业提供新的洞察力,并助力企业发现潜在商机。通过将这些能力在企业内扩展[详细]
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何为经营分析?为什么大厂这么重视它
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:153
上周一连有两个大厂(短视频、游戏)的朋友来聊经营分析,着实让我好奇了一下。经营分析这个东西,以往都是传统国企做得多,咋连他们也开始纠结了。 聊完才发现:地主家也没余粮呀!toC互联网的流量见顶,成本增高,让原本花钱如泼水的大厂也得重视效益考核,这[详细]
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视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:71
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案: 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变,造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力,包含更加丰富的信息。如今,能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样,视频数据的规模不断增长,视频大数据成为支撑诸多[详细]
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数据分析的12个神话被揭露
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:192
从数据问题到人员需求再到技术组合,数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域,炒作越大,误解越多,数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一,可以带来巨大的商业收益,但错误的观念可能会阻[详细]
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为何企业必须采用大数据战略?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:101
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序,并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性,以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用[详细]
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数据分析,如何赐能业务?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:194
做工作规划的时候,有很多公司都提出要求,要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能,咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报:因为大量用了电视剧《亮剑》的梗,所以忘记的同学们可以去[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:95
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼,甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义,数据需求,就是业务部门对数据分析产出的需求[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:93
HDFS 为何在大数据领域经久不衰? 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。 源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据,一切都围绕数据。 HDFS[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:199
在过去的七年里,我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年,许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性,尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在,随着云原生应[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:143
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括: 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面,我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。 我[详细]
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运用大数据进行营销的9种最佳方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:124
大数据驱动营销业务的发展如今比以往任何时候都更加重要,所以需要战略性地使用这些实践。 对于很多企业来说,大数据已经成为一项非常具有价值的技术资产,并利用大数据改善业务。数据分析和人工智能技术的一些最佳实践已经出现在营销领域。 数据驱动营销比[详细]
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2022年数据可视化的主要趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:121
大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。 毫无疑问,大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。 如果没有将人们所寻找的东[详细]
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组建高效分析团队的7个最佳实行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:175
数据驱动的成功取决于强大、多样化、跨职能的数据团队。IT领导者需要采用创建和维护团队的技巧,以提供敏锐的数据洞察力。 如果企业部署了最新和最好的数据分析工具,但未能组建高效的分析团队,那么会发生什么?将会失去创收机会,并浪费大量的时间和费用。[详细]
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通过更好的数据质量改进决策的8个重要提醒
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:86
企业对良好数据质量的需求日益增长,人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。 搜索引擎上有关数据质量这一术语多达600万项,这清楚地表达了数据质量的重要性及其在决策场景中的关键作用。了解数据有助于对其进行分类和鉴定,以便在所需场景[详细]
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大数据和人工智能如何完全改变支付方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:99
事实表明,数据技术的进步和发展使虚拟卡和电子钱包更适合支付管理。 数据如今已经成为企业必不可少的资产,而金融行业是从数据中受益的主业行业之一。通过解释和分析数据,企业可以了解和预测趋势、提高安全性,并做出数据驱动的决策。大数据和人工智能技术[详细]
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数据科学家将数据科学技能转化成收入的最佳方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:103
各种数据如今呈现出爆炸式增长,这为数据科学家创造了更多获利的机会,可以将其具有的数据科学技能实现货币化,从而赚取更多的收入。从数据科学中获得收入有多种方法,因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外,数[详细]
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如何创建有效的大数据战略?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:107
数据如今成为了企业的最大资产之一。因此,制定正确的数据策略至关重要。企业需要了解可以做些什么来充分利用他们的数据以及如何构建数据策略。归根结底,重要的是实现企业的目标。 首先,需要了解构建数据策略的重要性。数据增长的程度不能仅仅用语言来表达[详细]