神策数据（Sensors Data），全称为神策网络科技（北京）有限公司，是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，为企业提供神策营销云、神策分析云、神策数据根基平台三大产品方案，并通过全渠道的数据采集和全域用户ID打通，实现全场景多维度的数据分析，帮助企业实现数字化经营。立足于大数据及用户行为分析市场，神策数据的业务现已覆盖互联网、品牌零售、金融、企业服务、汽车等30多个主要行业，付费客户达到
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2023-09-21 09:57:27
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一个好的大数据用户行为分析系统，不仅可以让使用者易用、分析的更深入，更会辅助企业将整体数据质量和准确性提升到一个新阶段。
神策分析 1.17 正是聚焦企业数据治理的强化和数据分析的深入多维进行了全面迭代，从根本上帮助企业灵活多维的进行精准的数据分析。一、源头保障，“强校验模式”让数据准确分析高效 数据源不准确是引起数据分析结果不一致，业务与技术低效协同
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2024-01-31 10:03:17
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很多朋友很想知道神策分析(Sensors Analytics)是如何实现在每天十亿级别数据的情况下可以做到秒级导入和秒级查询，是如何做到不需要预先指定指标和维度就能实现多维查询的。今天正好在这篇文章里面，和大家交流一下我们的技术选型与具体的架构实现，希望能够对大家有所启发。当然，脱离客户需求谈产品设计，不太现实;而脱离产品设计，纯粹谈技术选型与架构实现，也不现实。因此，我们首先会跟大家探讨一下神策
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2024-05-16 11:06:51
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行为分析常用名词维度 Dimensions维度描述得是一个事物身上所具备的特征或属性。比如一个人属于什么性别，生活在哪个城市，喜欢什么颜色，这些都是这个人身上所具备的属性特征。而在网站分析领域，维度往往用来描述和分析指标，比如单一的访问数指标并不能告诉你太多信息，一旦加上来源这个维度，就马上变得有意义了。转化率任何产品都需要关注的核心指标，主要用来衡量用户从流量到发生实际目标转化的能力。一般用目标
# 神策的架构介绍
神策是一家致力于提供数据分析解决方案的公司，其架构设计非常先进和灵活，能够满足各种数据分析需求。本文将介绍神策的架构设计，并结合代码示例进行详细解释。
## 神策的架构概述
神策的架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示四大模块。其中，数据采集模块负责从各种数据源收集数据；数据存储模块用于存储采集到的数据；数据处理模块对存储的数据进行处理和分析；数据展示模块用于
原创
2024-05-09 04:31:28
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A/B 测试被更多人熟知的是持续观察并对照按一定规则分成的 A、B 两组测试样本，基于数据反馈辅助优化决策，其背后复杂的数学理论和试验基础设施却往往被人忽视。目前，国内一线互联网公司大多采用自研的方式建设 A/B 测试平台，而中小互联网企业和传统行业的企业则会选择自采的方式建设 A/B 测试平台。在面对标准不一的多种 A/B 测试平台时，企业该如何选择？参照 Google 重叠试验框架——更多、更
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2023-12-27 09:59:08
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Week3 案例分析一、调研评测案例： 神策数据的数据概览功能Demo： 电商类产品Demo评价： d) 好，不错个人评价：神策数据电商类产品Demo的数据概览功能是相当不错的。首先点击进入Demo之后，作为第一个呈现在用户面前的界面，条理清晰、扁平简约的数据概览图表给用户留下一个非常好的第一印象；其次，每一个图表根据数据的不同采用了折线图、柱状图、列表、饼状图等极其丰富的可视化方式，并且还可进行
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2024-03-01 21:11:51
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如何让数据流动起来，帮企业创造业务价值？本文围绕神策 4P 用户运营方法论展开详细解答。一、将海量数据变成业务现金流，解决企业数据难用的问题随着运营场景的变化，以消费者为核心的数字化用户运营展示出巨大潜力。运营从以“场”为核心转变到以“人”为核心，从线下门店、线上平台转变到小程序、公众号社群会员中心等私域场景。转变过程中，流量、利润、品牌、数据都发生了重大变化。以前企业从公域采买流量，但是在以“人
数据的重要性，毋庸置疑。在数字化转型的大背景下，数据的流动性正在成为其中的核心，而这一切，也都意味着，需要打破固有的烟囱式基础架构的藩篱，云计算的模式将成为企业IT架构变化中，不可或缺的部分。数据与云计算的结合，也就是必然发生的事情。神策数据作为国内最早进入大数据分析领域的公司，在业内一直享有盛名。神策数据副总裁王桐介绍表示，神策数据一直致力于为企业提供神策营销云、神策分析云、神策数据根基平台三大
近日，基于云计算的操作系统 Azure 上的 OpenAI 服务中已经可以正式使用 ChatGPT。Azure OpenAI 融合了 OpenAI 相关技术，Azure 全球版企业客户可以在云平台上直接调用 OpenAI 模型，包括 GPT-3.5、Codex 和 DALL.E 模型，并享有 Azure 可信的企业级服务和为人工智能优化的基础设施。作为大数据分析与营销科技领域的代表企业，神策数据基
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2024-04-23 09:07:41
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神策数据是一家提供数据分析和营销自动化服务的公司，其架构模型是一种用于处理大规模数据的高效且可扩展的架构。本文将介绍神策数据的架构模型，并分享一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 架构模型概述
神策数据的架构模型采用了分布式计算和存储的方式来处理大规模数据。它由三个核心组件组成：数据采集、数据存储和数据分析。
### 数据采集
数据采集是神策数据的第一步，它负责从各种数据源收集数据，并
原创
2023-09-18 05:19:07
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神策分析产品架构
在当今大数据时代，企业需要对其数据进行深入分析，以便从中提炼出有价值的商业洞察。神策分析作为一种领先的数据分析工具，能够帮助企业实时监测和分析用户行为。本文将详尽阐述“神策分析产品架构”的相关内容，包括其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
## 背景描述
在分析系统的构建过程中，常常需要综合考虑多个因素。从用户需求、数据处理到结果展示，这一切都需要
神策的大数据架构是一个强大且复杂的数据分析平台，旨在处理并分析海量的用户行为数据，为企业提供决策支持。通过本博文，我将详细记录解决“神策的大数据架构”问题的过程。
首先，在背景描述中，我将介绍神策大数据架构的重要性及其应用场景。随后，我将深入探讨技术原理，分析架构解析，进行源码分析，讨论性能优化，以及总结未来的展望。
### 背景描述
在当今的数字化时代，企业需要实时处理和分析大量的数据，以
# 实时架构实现教程
## 一、整体流程
下面是实现“神策大数据 实时架构”的流程：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 搭建数据采集源 |
| 2 | 将数据发送至数据处理中心 |
| 3 | 在数据处理中心进行实时处理 |
| 4 | 将处理后的数据存储至数据仓库 |
| 5 | 可视化展示数据 |
## 二、详细步骤
### 步骤一：搭建数据
原创
2024-07-05 03:38:15
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# 神策数据架构解析与应用示例
神策数据是一款强大的数据分析平台，为企业提供用户行为分析、数据监控和实时数据处理功能。本文将通过对神策数据架构的介绍，帮助您理解该平台的工作原理，并通过代码示例来展示如何快速上手。
## 神策数据架构图
首先，我们来看一下神策数据的典型架构结构。虽然图像不能直接呈现在这里，但我们可以通过文字来描绘结构。神策的数据架构一般包括以下几个关键部分：
- 数据采集层
在 2022 首届亚太区数字化保险国际峰会（ADIS 2022）上，神策数据凭借着在保险行业数字化转型领域的多重优势，以及产品与服务侧的扎实能力，荣登“2022 年度数字化保险百强榜”！作为数字化保险产业链的重要评选类奖项，“百强榜”榜单从“锐意进取”“行业影响力”“企业战略规划”“行业品牌价值”四个大评选标准出发，秉持公平、公正的原则，通过专家评审、峰会活动组委会评审、网络投票对参选单位进行评估
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2023-06-27 15:17:26
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Java学习笔记一:变量和数据类型Java 第一个代码Java的变量:变量初始化 :标识符必须遵守的规则:Java的数据类型:基本数据类型:整型:浮点型:布尔型:字符型:引用数据类型: //此类型以后会涉及到, 暂时不涉及类型转换:自动类型转换:强制类型转换:需要特别注意的问题总结: JDK : Java开发工具包, 包含JRE, 编译器, 反编译器, 调试器等 JRE : Java运行环境,
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2024-01-30 02:23:19
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1. 数据模型简介在神策分析中，我们使用“事件模型（Event 模型）”来描述用户在产品上的各种行为，这也是神策分析所有的接口和功能设计的核心依据。简单来说，事件模型包括事件（Event）和用户（User）两个核心实体，在神策分析中，分别提供了接口供使用者上传和修改这两类相应的数据，在使用产品的各个功能时，这两类数据也可以分别或者贯通起来参与具体的分析和查询。对这两个概念，我们会在后文做具体的描述
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2023-11-14 12:47:08
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在我们采访前没有想到的是，神策数据居然是这样一家神奇的公司，真的很“神”。一般公司要换CRM，会比较纠结会比较麻烦，但神策很干脆很利落；一般公司要用好CRM，会遇到一些障碍一些挑战，但神策很痛快很迅速；一般公司要让CRM创造价值，会不那么容易不那么明显，但神策很容易很明显。神策数据的数据咨询顾问袁逍、销售运营总监李菁菁，以及联合创始人和COO刘耀洲，甚至是接待我们的普通员工，无论接受我们采访的哪一
今天给大家带来神策数据王琛所做的分享《神策标签生产引擎架构.pdf.pdf》,关注标签系统、用户画像、数据分析等的伙伴们别错过啦！（到小程序省时查报告中搜索“数据分析”、“中台”、“用户画像”、“数字化”等关键词可查看并下载海量相关干货资料）本次分享共包含如下四大部分：1、用户标签及其应用场景；2、标签生产平台的需求；3、批流一体的标签生产架构；4、总结。智能推荐个性化推荐技术与产品社区长按并识别
原创
2022-11-16 10:50:06
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