不少朋友都很困惑，大数据工程师和数据分析师有什么区别，哪一个的就业好薪资高？ 首先我们来区别下大数据工程师和数据分析师： 1、概念区别 数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就
在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。毫无疑问，大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。目前来看，大数据技
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2023-08-09 09:53:02
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互联网业务数据分析?Chap1 数据指标体系与建模方法?一、常用的数据指标数据可以分为三类：用户数据、行为数据、业务数据(描述业务本身的发展)1.用户数据1.1 DAU MAUDAU（Daily Active User）：单日活跃用户量，反应产品短期用户活跃度一个自然日
Tips： 跨时区的产品，就是考虑24hMAU（Monthly Active User）：单月活跃用户量，反应产品长期
OLTP与OLAPOLTP（On-Line Transaction Processing）:联机事务处理过程也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理。数据量少，DML频繁，并行事务处理多，但是一般都很短。OLAP（On-L
数据采集是进行大数据分析的前提也是必要条件，在整个数据利用流程中占据重要地位。数据采集方式分为三种：系统日志采集法、网络数据采集法以及其他数据采集法。随着Web2.0的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据,目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现,本文将对网络大数据和网络爬虫进行系统描述。
在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词
大数据与互联网的结合一、互联网产业的需求二、大数据平台架构三、大数据应用--数据分析四、数据分析案例 一、互联网产业的需求1、分布式系统执行任务瓶颈：延迟高。MapReduce：几分钟，Spark：几秒钟。2、互联网产品要求：毫秒级响应(1秒以内完成)；需要通过大数据实现统计分析、数据挖掘、关联推荐、用户画像。3、大数据平台：整合网站应用和大数据系统之间的差异，将应用产生的数据导入到大数据系统，
什么是大数据基本概念在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 换个角度说，大数据是：1、有海量的数据2、有对海量数据进行挖掘的需求3、有对海量数据进行挖掘的软件工具（hadoop、spark、storm、fli
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2023-07-14 20:36:53
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“大数据”是这几年非常流行的一个词，大的互联网、电商、人工智能，还有很多传统的如金融、医疗、交通等行业，都在绞尽脑汁的通过大数据分析，来提高生产效率。对于大数据的处理，我们主要要实现几大方面的功能：数据采集、分析、存储、分布式技术、集群协调管理、机器学习。目前大数据处理方面，也出现了很多非常好的技术，主要有：Hadoop、Spark、Stom、Hive、HBase、Mongodb、ElasticS
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2023-07-12 12:26:31
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导语我们经常听别人说PV，UV等等这些名词，一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。为了便于大家区分，今天小编就来盘点一下数据分析常用的术语解释。建议大家收藏起来方便查看。1、pvPV（Page View）页面浏览量，指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流
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2023-07-22 16:52:37
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人工智能物联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。“大数据”这个概念大约是从2011年开始火起来的，如果从Apache Hadoop项目的正式启动算起，海量数据的分布式存储、管理和计算技术已有10年的历史。物联网大数据应用每个行业都有其特定的业务逻辑及核心痛点，这些往往不是大数据的通用技术能够解决的。日志分析、用户行为分析、舆情监控、精准营
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2023-07-28 10:13:17
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在互联网信息技术高速发展的时代，各行各业都与数字化、互联网等新兴技术结合发展。传统工业领域经过几次的工业革命，工业生产以及服务方面已经进入了一个发展的瓶颈阶段，单方面的从工业内部进行发展很难突破现有的瓶颈。自信息化时代的来临，工业领域结合互联网、大数据等信息技术，使得工业产品的更新速度日新月异，工业服务方面更加个性化。工业领域的这种发展是基于互联网大数据的不断发展应用而发生的变化。工业大数据应运而
我们每天都在接触各式各样的数据，这些数据在一般人眼中就是数字，他们蕴含着取之不尽，用之不竭的宝藏。数据来源形式多样，数据质量参差不齐，数据分析的工作就是对这些数据进行清洗整理，从中分析出有价值的结论与规律。1.数据分析定义数据分析指的就是把数据转化为价值的一个完整过程，作为一个完整的过程，数据分析应该有很多的环节。为了理解数据分析，我们首先要弄清数据分析的定义，百度的解释是：数据分析是指用适当的统
很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析？和传统企业有啥区别？今天系统讲解下。典型的传统企业典型的传统企业，以制造业为代表的，商业模式是：1、进原料，生产成产品2、通过经销商，卖到全国3、承担产品的售后、服务工作因此，其部门划分通常如下，分为：供应、研发、营运、营销、销售五大板块。这五大板块，也带来了相应的数据分析需求（如下图）。传统企业之间也有差异，主要在于供应链。比如汽车、地产
互联网大会之人才战略篇文/易见 21世纪最缺乏什么？我想答案无一例外------“人才”。目前正值金秋时节，各大企业马不停蹄奔走于各个高校，力求网络最顶尖的人才。联系到最近马云在喊“过冬”，我觉得，应付过冬最好的办法应该是储存粮草和人才，所以，如果这个寒冬真的即将到来，则应该多储备一些优质人才。 优质的人才能给公司节约开支降低成本，这是管理学上毋庸置疑的道理，一个人才
原创
2022-01-06 11:09:22
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老茶资本大数据
原创
2021-07-22 17:23:43
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最近很多人跟我讨论物联网和大数据，但他们大都还对这两个技术分类认识不是很清晰。在这里我结合我们的一些案例对这两个概念做一些阐述。物联网是一个完整的概念，不仅包括远端的传感器数据采集、传输、存储和展示，还包括对采集的传感器历史数据的分析，以及基于分析结果所产生的决策、反馈和控制动作。相对于传统的人的认知方式，物联网相当于增强了人的“五官“的识别能力，使人能够获取到原本很多无法直接获取的信息。而基于物
现在是数据说话的时代，也是数据竞争的时代。数据与信息已成为企业智力资产和资源的意识日益增强。全球500强企业中就有超过90%建立了数据分析部门，其数据分析和处理能力正成为越来越重要的技术手段。“数据分析”这个职业也应运而生，成为倍受追捧的职业之一。数据分析员，指在不同的行业中，专业从事工业数据的收集、整理、分析、并根据数据作出产业研究、评估及预测的专业人士。网络时代的数据分析人员面对的不再是数据匮
以前的分析师很多都是线下的分析师，线下的分析师分为市场分析师，战略分析师，投资分析师，业务分析师。在互联网行业我们把分析师，就按照他的行业和属性做分析。我自己也是一个分析人员，主要做的是电子商务的数据分析，当然也会做网站的数据分析。互联网数据分析师是综合了 电子商务 + 互联网 +统计学 + 市场研究 + 数据挖掘 + &
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2023-07-07 22:10:59
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百度百科：在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。用户留存率：这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。顾名思义，留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。提高用户留存率：1 加减法法则
2 多一点理性，少一点感性
3 把用户当小白而不是傻子
本章主要介绍了四种数据分析进阶方法，主要是用户画像、归因查找、路径挖掘、行为序列，此外，还介绍了3种数据分析案例。
原创
2023-06-24 09:53:42
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