***第43篇文章，阅读时长约5分钟***不知不觉，我已经做数据分析相关工作已经有9年时间了。经常有被问到，数据分析师的核心竞争力在哪里，好像入门的工具都挺好掌握的呀。是的，知识跟技能都是可以通过时间跟努力来学会的，但是有5大能力是数据分析师更应该具备且持续提升的，也是我们的核心竞争力。 1解决问题的能力这是我觉得是所有能力中最重要的能力。所有的职位、技能、知识都是为了解决问题而来。数据
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2024-01-13 20:01:05
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文章目录现从一张图片上去认识numpyNumpy2.1 Numpy 中，`ndarray` 类具有六个参数，它们分别为：1.从 Python 数组结构列表，元组等转换。2.使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 numpy 原生方法。3.从存储空间读取数组。4.通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。5.使用特殊函数，如 random。2.2 从列表或元组转换jit
这里我可以把数据分析分成三个重要的组成部分。数据采集。它是我们的原材料，也是最“接地气”的部分，因为任何分析都要有数据源。数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。之所以要进行数据分析，就是要找到其中的规律，来指导我们的业务。因此数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能 BI。数据可视化。它可以说是数据领域中万金油的技能，可以让我们直观地了解到数据分析的结果
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2024-01-18 19:55:02
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简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talen
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2023-07-31 22:40:54
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【数据分析】：什么是数据分析？一、什么是数据分析随着数据时代的到来，数据分析师、数据科学家等职位越来越热门。纽约时报将数据科学家称为“21世纪最sexy”的职业。我们接下来来看看什么是数据分析。1.什么是数据？数据：是科学实验、检验、统计等所获得的用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。在企业中，我们每天有大量的数据产生。那么我们怎样使用这些数据呢？首先，我们的数据有以下三个特性数据的变异性：
商业智能、数据仓库、数据挖掘商业智能（Business Intelligence， BI）：相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。数据仓库（Data Warehouse， DW）：它可以说是 BI 这个房子的地基，搭建好 DW 这个地基之后，才能进行分析使用，
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2024-01-13 14:48:29
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# 数据分析的核心期刊和实践例子
数据分析是现代科学研究和商业决策中不可或缺的一部分。许多数据分析的核心期刊，如《Journal of the American Statistical Association》、《Journal of Business & Economic Statistics》等，集中在数据分析方法的研发和应用。
在这篇文章中，我们将探讨数据分析的一些基本概念，并通过一个实
原创
2024-10-25 03:27:55
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在大数据分析技术是多种技术和加工方法的组合。使它们有效的原因是企业集体使用它们以获得战略管理和实施的相关结果。 尽管投资热情高涨，而且雄心勃勃地利用数据的力量来改造企业，但成功的结果却各不相同。组织仍在努力打造所谓的“数据驱动”文化。报告启动该项目的高管中，只有40.2%的报告成功。大型转型需要时间，而绝大多数公司都渴望实现“数据驱动”，但只有极少数公司意识到了这一雄心。文化转型很少在一夜之
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2024-01-14 11:58:00
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ODS的数据存储技术介于数据库和数据仓库之间，通过使用ODS克服了利用DW进行决策过于臃肿且不适合企业即时的中间层决策的问题。
先从概念上对ODS有个直观的理解，ODS定义为：操作型数据存储，对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关联到历史数据与实时数据分析的数据暂时存储区域。
ODS是介于DB和DW之间的一种数据存储技术，和
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2024-01-16 01:25:48
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目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1大数据生命周期底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN
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2019-04-25 14:27:35
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摘要：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，
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2024-01-14 13:11:21
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1.什么是数据分析： 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细介绍和概括总结的过程。数据分析的目的有很多种，总的来说有三种：现状分析、原因分析和预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么；原因分析就是告诉你发生这一现状的原因；预测分析就是预测未来会发生什么。2. 数据分析步骤：&
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2023-08-11 20:52:27
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数据分析离不开， 计量和记录一起促成了数据的诞生 。伴随着数据记录 。伴随着数据记录 的发展 （尤其是技术） （尤其是技术） （尤其是技术） ， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多计算机 出现带来的 出现带来的 数字测量， 数字测量， 更 加大 的提高了数据化的效率。 提高了数据化的效率。 提高了数据化的效率。 人
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2023-08-30 12:39:26
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在数据分析行业中，衍生了很多的技术，比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚，在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知识，希望这篇文章能够帮助大家对这些技术有一个全面的了解。首先我们说一下数据分析，其实数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简
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2023-07-31 22:30:01
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目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1大数据生命周期 图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和
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2023-10-29 14:01:37
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一、数据分析思维框架 数据分析就是把定性的事情转变为定量，这样我们就能够更具象化、标准化，能横纵对比，能细化放大，能把复杂的事情简单化。 数据分析就是寻找被量化的现象之间的【关系】。即y=f(x)，找到两个变量之间的关系，找到的关系越多给实践带来的有效手段就更多。 贴合用户认知的建模 数据统计——利用数据体现现象（量化），比如建立数据漏斗（矛盾演化规律） 数据分析——利用数据寻找现象关系，比如区域
一、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据进行分析，将他们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究的对象的内在规律。 数据分析可分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。描述属于初级数据分析，另外两个属于高级数
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2023-08-21 13:01:15
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序1、数据分析 & 建模数据分析工作的核心是：发现和挖掘有用的信息，得出建设性的结论及辅助制定决策。其主要工作内容包括：数据获取、数据清洗、数据重构、数据建模、模型验证等。众所周知，数据是分析的基础，数据的质量、数据的相关度、数据的维度等都会影响数据分析的结果。因此利用已经处理好的数据，建立模型，才是将数据的价值最大化发挥出来。人工智能技术的兴起，机器学习和深度学习等算法模型
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2023-08-08 14:00:16
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最近小编经常在各种社交媒体上看到同一个问题——想要在数据分析领域获得成功需要掌握哪些技能？在小编公布答案之前，大家先做好心理准备！没错，这需要结合掌握多种技能，这是因为数据分析本身就是一个非常宽泛的领域，单靠一个技能，是很难成为一名优秀的数据分析师的。下面这些技能可是缺一不可的。那么作为一名数据分析师，需要掌握哪些技能呢？下面小编将会围绕这个议题展开分析，一起来看看数据分析师不可或缺的技能都有哪些
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2023-09-28 14:40:12
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大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需要的数据资料，因此大数据也蕴含着很高的商业价值，被称为“数字生产力”。所以越来越多的企业开始重视大数据建设。那么大数据分析技术有什么特点? 1大数据基础上发明的软件被广泛应用 近几年随着大数据技术在我国各行各业都被广泛应用，使其走向信息化和科技化。其中在大数据技术基础上发明的Ha⁃doop分布式处理软件、Hbase数据库及一些可
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2024-01-13 20:14:09
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