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【思考】数据分析的价值是什么
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【思考】数据分析的价值是什么
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我们常用的增长指标有：APP 激活成本、激活转化率、留存率、LTV、ROI、CTR、下载率、展示点击消费等，因此广告数据通常分为四类：媒体数据、行为数据、业务动作、用户特征。在明确流量分层之后，通过五个步骤制定推广方案：①评估 iOS 系统中不同渠道的投放效果；②制定合理的推广预算；③使用 Deeplink 能力做存量客户运营；④明确受众；⑤判断渠道真实价值。最后，在搭建渠道评估体系方面，唐予轩表示，完整的评估体系一般包含四个指标，分别是：落地页指标、投放指标、激活与留存和 LTV/CAC。
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本文详细分享了从 0 到 1 构建埋点体系的干货，具体包括首次开荒指南、埋点体系迭代指南、体系落地指南以及数据埋点实操案例。
其中，在开荒阶段，重点介绍了埋点体系该如何定位、以项目化视角搭建体系以及对需求进行前置处理；迭代时，如何进行事件分类、事件管理、问题排查以及多项目并行处理技巧等；落地应用时，重点介绍了推广使用方法、渠道管理指南和实用工具使用技巧。
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百度网盘链接教程内容第一章1课程安排与初识Flink2Flink生态3Flink Use4Flink当前的发展状况以及未来趋势5Flink批处理案例实6Flink流处理案例实现7Flink编程模型一：分层架构8Flink编程模型二：DataFlow9Flink编程模型二：window、time、state及checkpoint10Flink Slot分配与共享11Flink Slot?llelis
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百度Feed信息流推荐系统服务于手百、好看、全民、贴吧等公司绝大多数信息流业务场景，随着业务的高速发展，整个系统承载的流量已经高达数十亿，在庞大的流量规模背后是数百个微服务和数万台机器做支撑。如何保证整套系统对外的高可用性是整个系统能力建设的关键，也是我们团队的一个非常核心的工作方向。为了保障信息流推荐系统常态5个9的可用性目标， 本文将基于我们实际的工作经验分享介绍百度Feed在线推荐系统是如何建设高可用性架构的。
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基于MFS的单点及手动备份的缺陷，考虑将其与Keepalived相结合以提高可用性。在Centos下MooseFS（MFS）分布式存储共享环境部署记录这篇文档部署环境的基础上，只需要做如下改动：1）将master-server作为Keepalived_MASTER（启动mfsmaster、mfscgiserv）
2）将matelogger作为Keepalived_BACKUP（启动mfsmast
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在旧的 Done 项目中，代码复杂度高，已经到了“牵一发而动全身”，技术债极高的情况。由于旧代码“错综复杂”，导致实现一个简单的功能，都需要比正常时间多2～3倍的工作估时。就像下面这张图的情况一样。我们仔细分析下现有的业务，会得出下面的业务特性：强领域 （比如：项目/文件/团队/用户领域，在很多组件都会同时调用某个领域下的方法，静音/点赞/转移项目……）单页面多且复杂，组件过多，多层嵌套组件间通信
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在这个 AI 浪潮改变人们生活方方面面的时候，人工智能技术也在改变各个岗位的技术研发生态，阿里在这方面走还是非常前端，以阿里前端智能化小组为例，不仅有D2C（Design to Code）的 Imgcook ，前端算法工程体系Pipcook，也有 C2C （Code to Code），智能 UI 等能力。本文重点介绍了C2C 在阿里云飞天大数据平台中的一些实践，期望通过实际的方案介绍让大家对前端智
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概念什么是低代码/无代码开发？业界对于低代码/无代码开发是否存在其他不同的理解？行业里流行观点，低代码是更加易用的搭建系统，无代码是图形化和可视化编程。这种观点把低代码和无代码开发分别置于 UI 和逻辑两个环节，以工具属性定义搭建和可视化编程要解决的问题。另一种观点则是把低代码/无代码看作一个方法的两个阶段，就像对自动驾驶的 L0 ~ L5 共 6 个不同阶段一样，把我之前在：https://ju
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Why Hooks API？Hooks API 从 2018 年开始进入开发者视野至今已经将近两年了，但目前还有很多同学对 Hooks 有很多的不理解和困惑。为何要从 Class API 换成 Hooks API？Hooks API 使用方法跟 Class API 有很大的区别，需要重新学习。大量的函数嵌套让“闭包陷阱”变得非常常见。我们也不难发现社区上已经有很多关于 Hooks API 的教程，
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“云原生”，很多人会对这个新名词感到困惑，到底什么是云原生，云原生又能给我们带来什么呢？其实云原生的概念最早是由来自Pivotal的MattStine于2013年首次提出，这是他根据自身多年的架构和咨询经验总结出来的一个思想集合，得到了开源社区的不断完善，并被一直延续使用至今。一、什么是云原生那么到底什么是“云原生”呢？我们试图先从字面意思理解“云（Cloud）”和“原生（Native）”。“云（
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公交车伴随着我们的日常生活已是随处可见，不同路线的公交车根据各自的时间表有序发出，到达站点，接上站台的乘客再缓缓驶向下一站……早高峰会有短区间的加班车，发车间隔也更短，夜半时分的班次则间隔更长。这一切都服从于公交总站的调度。在大数据平台中，也会有各式各样的任务需要按照一定的时间间隔和先后顺序有序进行，而管理这一切的就是调度引擎。它不仅要让任务按时按点的执行，更要面对种种复杂的场景，例如：10分钟执
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技术的迭代非常的快，但是从技术中沉淀下来的思维却是受益终生的。所以不要担心什么中年危机，那些担心中年危机的人通常很难成长起来。只要我们成长，只要我们的认知在不断突破，就不用担心中年危机，这个世界始终是需要那些优秀人才的。
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原创 | 点宽学院 作者 | 唐晓堂全文字数 1626字，建议阅读时长 4 分钟。回看以前的电影，镜头转向纽约市中心，无数个交易员在固定时段进行着疯狂的操作。在宽带和网络向我们的手机发送实时报价和分析之前，他们只能从小黑板上获取买卖点差和历史数据的信息。绝大多数时候，交易是从窗口探出和场外交易员用手势沟通完成的。自从彭博终端走入世界，在线交易成为了热门。近几年，在线交易趋势逐年增长，现在它为交
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当下，智能化发展、数字化转型已成为油气行业前沿热点，各油气企业竞相发力，发布了自己的数字化转型规划，并陆续大规模实施信息化建设项目。
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我国正在大力倡导的“新基建”成为推动企业数字化转型的新动力。2020 年突如其来的新冠疫情影响了全球经济发展和国民生活，但也迫使企业积极找寻出路，进一步加快数字化转型的步伐。|作者：马晓东，国云数据创始人兼CEO|如需转载请在评论区留言为什么说新基建加速数字化步伐？为什么说新冠肺炎疫情下企业加速数字化进程？新基建加速数字化步伐1. 传统基建带动国民经济发展不论是过去还是现在，我国高铁、高速公路、机
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“大数据”一词近年来在IT行业很火热，相信大家都有过这样的体验，在购物软件上购买或者浏览了一件商品，下次再购物时会收到同类商品的推送，这是因为我们的浏览记录和购物记录都会存到软件后台数据里面，商家会根据这些数据预测我们感兴趣的商品，这就是大数据的应用之一。大数据又叫做巨量资料，指无法在一定时间范围内使用常规的工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有的更强决策力、洞察发现力和流程
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QSFP-DD（Quad Small Form Factor Pluggable-Double Density）是QSFP-DD MSA小组定义的一种高速、小型、可插拔的封装类型，对于QSFP-DD封装来说，其光学接口类型有LC、MPO/MTP12、MPO/MTP16、MPO/MTP24、CS和SN。1 LC接口类型LC接口双通道 一发一收LC接口在1.25G/10G/25G/40G/100G光
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引言随着互联网行业的迅速发展，越来越多的企业都出现各种加班体制，很多员工工作都不分昼夜，甚至兴起了一种新型工作模式：早上9点到岗，晚上9点下班，每周工作6天，大家亲切的称之为“996工作制”。这种疯狂的加班模式普遍流行起来后，企业和职工，都对加班这个话题越来越敏感了。所以，我们去面试测试类目的岗位的时候，越来越多的面试官喜欢问此类问题“你能谈谈你对加班的看法么？”，“你对996工作制怎么看？” 那
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有朋友想知道多表导出怎么玩。我简单做了下这个配置基于我写的数据导入第四章节
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石油勘探开发数据治理是近几年比较热门的工作，该工作的重要性也逐步引起油田领导的重视，大部分油田都在筹划数据治理工作，具体工作中也出现了对数据治理工作的各种不同理解和方案。无论哪种数据治理技术方案，最终都要回到问题的本质，也就是按照未来应用的需要解决目前数据管理的各个方面的问题。从概念上讲数据治理技术就是围绕如何将现有的物理数据转变为合格的业务数据过程中所需要的各种处理技术。
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erp系统解决方案可以为企业建立起覆盖全方位的采购管理、生产管理、成本管控、质量追溯、价格管理、销售管理、业务流程体系及即时的数据统计分析平台，帮助食品企业提升整体竞争力，实现对业务关键点的管控。
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入局18年，日久见实力
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3. 独立产权的IP地址
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4. 150人+技术骨干
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以讲解性能作为 Kafka 之旅的开篇之作，让我们一起来深入了解 Kafka “快”的内部秘密。你不仅可以学习到 Kafka 性能优化的各种手段，也可以提炼出各种性能优化的方法论，这些方法论也可以应用到我们自己的项目之中，助力我们写出高性能的项目。
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“大中台、小前台”
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简介Kafka是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于Zookeeper的流处理平台。最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。最初kakfa是一个消息发布-订阅系统，最近几年kafka已经升级为了流处理平台，流是KafkaStreams提供的最重要的抽象，它代表一个无限的、不断更新的数据集。此流平台主要有如下核心功能：消息发布订阅：
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数据仓库的基本概念数据仓库概念:英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。基本特征:数据
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数据仓库的基本概念数据仓库概念:英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。基本特征:数据
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谈到企业级自助分析平台，大家自然会想到Tableau，在Garnter最新的BI平台魔力象限中，是这么描述Tableau的。“Tableau is a Leader in this Magic Quadrant. It offers a visual-based exploration experience that enables business users to access, prepar
