数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook数据分析过程要素：•目的 Purpose •问题 Questions •数据收集 Data Collection •数据分析程序和方法 Data Analysis Procedures and Methods •解释/确定调查结果 Interpretation/Identif
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2024-06-08 23:27:35
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Apache社区首个一站式大数据集成顶级项目正式诞生。刚刚获悉，全球最大的开源软件基金会Apache软件基金会正式宣布，Apache InLong成功从Apache孵化器毕业成为社区顶级项目，这个最初由腾讯捐献给Apache社区的一站式海量数据集成框架，可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。稍微科普一下，Apache软件基金会对所有的 Apache 项目都
Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知，Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目。Flink项目的副总裁对此评论到：\\ Flink能够成为基金会的
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2024-01-29 02:12:46
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开篇：Apache Doris —— 为分析而生从诞生之日起，Doris的每一步都是为了解决切实的业务痛点，每一次转变都是在面对不同的业务挑战。一路上，Doris砥砺前行，凝结了众多前辈的心血。Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Doris可以满足多种数据分析需求。相信未来，Doris还会有更多的新鲜血液加入。
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2023-07-03 20:02:14
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当下这个时候可以被称之为大数据的尴尬阶段。尽管很多软件公司声称开发出了更好的数据治理和处理工具，但是对于大多数企业来说数据仍然是庞大的、多样的、难以应对的。但是最终，繁重的工作将被我们抛在身后，我们可以专注于开发闪亮的分析工具，读懂客户的心声，对吗？好吧，其实没有那么快。Forrester Research副总裁、首席分析师Gene Leganza表示，随着时间的推移，他对首席数据官（CDO）的看
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2024-01-30 07:36:51
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综合排名:[Alexa Rank]这个参数是 Alexa 根据统计到的数据综合分析后对一个网站给出的最后排名，其中流量排名（Traffic Rank）占主要，其他各项参数也有影响但比较小，所以一般这个数据接近或等于三月平均流量排名。下期排名:[Next Rank]一个预计数值，实际上是下次排名更新后的综合排名，影响因素跟综合排名一样，所以一般这个数据也同样接近或等于三个月平均流量排名。网站简介:[
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2024-01-13 21:29:22
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SPSSSPSS(Statistical Product and Service Solutions)，即“统计产品与服务解决方案”软件。该软件最突出的特点就是操作界面极为友好，几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，输出结果直观漂亮，被称为“麻瓜类统计软件”。用户只要掌握一定的Windows操作技能和统计分析原理，就可以快速上手。SPSS擅长导入和处理问卷并对结果进行分析，故在自然科学、技术
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2024-01-08 22:21:29
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目录标题案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别？1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布？1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景：对Ap
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2023-10-12 09:48:25
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——没有对比就没有伤害对比分析，是数据分析中最基础、最常用、也是最实用的分析方法之一。该方法主要是指将两个及以上对象的数据指标进行比较，阐述对比对象在数量上的差异，从而得出业务在不同阶段的变化趋势及规律。比较常见的对比分析方式：从时间趋势上进行环比、同比、定基对比，从空间上进行A/B 测试对比、相似空间对比、先进空间对比，从特定标准上进行与目标值、假定值、平均值对比。常见的数据分析方法（二）细分分
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2024-05-18 09:25:52
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1. RGB 简介1.1 RGB 色彩模式RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。Red、Green、Blue 每一种颜色值的范围是 0~255，所以每一个颜色用 1 个字节 = 8 个 bit 便可完全在计算机内部表示出来。而 R、G、B 不同的组合几乎产生了所有的颜色，当然自然界中的颜色比这些要远远
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2024-01-31 04:07:00
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数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，除了前面的运营指标外，数据分析还有一些整体的分析指标，请了解：运营指标：一共有八大类：1、总体运营指标：2、网站流量指标：会员的复购率：我们在统计周期内产生两次或两次以上的购买会员占整体的注册用户的比率。会员的回购率：上个周期中有购买行为的会员，在下一个周期中有购买行为比率。3、销售转化指标：
大数据分析解决方案：越大越好只有当您无法驾驭数据无序增长时，它才是一件坏事。NetApp 大数据分析解决方案正好可以驾驭它。因此，您可以更快地移动，轻松地扩展，并提供最大化的正常运行时间来保持工作负载运行。为什么选择 NetApp 运行大数据分析？始终如一的高性能和最大化的正常运行时间NetApp 创新型大数据分析平台可以将数据分析速度提高 50%，确保数据始终可用，并帮助您满足 Splunk、H
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2024-01-13 13:15:57
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阿里数据分析方案是一套用于数据处理和分析的解决方案，旨在帮助企业更好地利用大数据进行决策和业务优化。本文将介绍阿里数据分析方案的基本原理和应用示例，并使用代码示例演示其具体用法。
## 阿里数据分析方案概述
阿里数据分析方案是阿里巴巴集团开发的一套数据处理和分析工具集，包括大数据存储、数据处理、数据可视化和数据挖掘等功能。它基于阿里巴巴自主研发的MaxCompute大数据计算平台，利用分布式计
原创
2023-12-29 10:23:18
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最后三节课无关代码，所以也没有什么可以实践的。就直接用老师的课堂笔记了。数据分析流程问题定义是整个数据分析实施的前提，它甚至关系到了项目的成败，一个优秀的问题定义对于整个项目来说等于成功了一半。所以怎么去制定一个优秀的数据分析问题变成了至关重要的环节。数据分析思维确定数据分析的问题一个优秀的数据分析问题需要满足重要性，可行性，新颖性，挑战性四个性质 重要性：该问题得到解决后，可以产生效益 可行性：
数据分析系统方案实现流程：
步骤 | 操作
---|---
1 | 数据收集
2 | 数据清洗
3 | 数据转换
4 | 数据分析
5 | 数据可视化
6 | 结果展示和报告生成
下面我将详细介绍每个步骤需要做什么，以及相应的代码示例。
### 1. 数据收集
在数据分析系统中，首先需要收集数据。数据可以来源于各种渠道，比如数据库、文件、API等。根据数据的来源不同，我们需要使用不同的代码
原创
2023-11-23 05:14:58
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数据分析常用6种分析思路作为数据分析师，你是否常因为缺乏分析思路，而被以下问题影响到幸福感(甚至怀疑人生)？新上线某个产品，需要监控转化率效果，既要看总体情况，也要看细分渠道；策划营销活动，预算有限，要看看选择哪些目标用户群、采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI)；KPI又出现较大波动，待会领导估计要问起来，赶紧分析数据找原因；一个问题就是从天上随机掉落的食材，分析思维就是将这些奇形怪状的食
数据分析的流程在介绍数据分析方法论和思路之前，我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程，简单来说分为以下六个步骤：1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。3、数据清洗。
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2023-09-12 09:50:36
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一、结构化分析与设计1、结构化分析的对象包括：数据（实体对象的属性和关系）和处理（对信息的加工和处理）。2、数据流图（DFD）是面向数据流建模的工具。3、进行结构化分析的步骤：确定系统边界，绘制系统环境图。绘制各层数据流图，自上而下。定义数据字典。定义处理说明。将图、字典以及加工组成分析模型。4、系统总体设计模型反映模块间的调用关系、可采用层次图、HIPO图和机构图表达。5、数据流图分为变换型数据
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2023-12-12 10:41:11
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一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并
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2023-08-12 22:36:41
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作者：GRG专栏作家 前言：最近一段时间在做部门网游业务的分析沉淀和框架培训，刚好应网大的需求在公司内开设游戏产品数据分析师认证的课程，因此开始尝试把这几年做数据分析的经验和心得整理出来，希望能形成一份相对完整的 游戏数据分析 的培训材料；根据以往的培训和招聘经验，个人把游戏数据分析师分为3个层次: “入门篇”主要把“产品健康度”监控相关的指标（描述性指标，告诉我们是什么）做一个系统的梳理，希望
