根据IDC数字宇宙研究，到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息。要从如此大量的信息中寻找见解，就需要无缝采用大数据技术，更强的数据安全性，以及将AI，机器学习以及认知技术应用程序与业务运营相集成。这就要求对正确的基础架构以及熟练的人才进行投资，以确保精确使用大数据和分析平台。 值得注意的是，中国是十大数据分析市场之一，大数据分析行业预计到2025年将增长八倍，从目前的20
转载
2023-08-13 14:05:54
82阅读
在当前数字化转型的背景下，数据驱动的决策已成为企业和组织的重要战略方向。数据分析的未来规划与展望，不仅关乎数据的收集、处理与分析流程，还涉及如何运用这些数据进行精准决策与预判市场趋势。因此，全面理解数据分析的每个环节显得至关重要，本文将以系统化的视角，探讨数据分析的特征，并提供未来规划的框架。
### 协议背景
数据分析过程可以用四象限图模型来理解。数据从收集到处理，然后进行分析，最终得出结论
高维数据分析总结与展望
在当前数据驱动的时代，高维数据分析作为一种强有力的分析工具，已在多个行业中取得了显著成果。其广泛应用于金融、医疗、市场营销等领域，为决策提供了宝贵的洞察力。然而，随着数据维度的增加，分析的复杂性与挑战也随之而来。本篇文章将系统总结高维数据分析的发展历程、架构设计、性能优化以及故障复盘，并展望未来的应用与挑战。
## 背景定位
随着大数据技术的迅猛发展，企业面临着巨量而
随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢？下面，就让我们一起来了解一下吧。 第一、突破科学理论 大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的
转载
2024-01-14 19:33:52
28阅读
作为一名数据分析师，一个明晰而客观的职业规划自然是少不了的。人生人生本来就应该提前做好准备，不然我们如何发现机会并抓住机会。很多人常常抱怨自己运气太差，好的机会摆在面前总是被别人抢走，真的只是这样吗？是运气太差，还是你能力不行。虽然如今的大数据分析市场发展迅速且在一直扩大，但竞争的对手也在同时剧增，僧多粥少的现象早已司空见惯。一个好的数据分析师，一个清醒的数据分析师，一个有志气
转载
2023-12-11 11:01:05
35阅读
对于数据分析，有一句话说得非常好：SPSS、SQL之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，还要对相关业务背景有深入了解，对客户或业务部门的需求有清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在真空环境下进行分析
转载
2023-10-05 14:48:40
64阅读
前段时间在微博上看到一张某集团的数据分析师职位层级表，由于表格太大，在网页上
转载
2023-01-01 13:27:30
105阅读
# 数据分析可视化的展望
## 引言
数据分析可视化是将数据通过图表、图形等可视化手段展现出来，帮助我们更直观地理解数据和发现数据中的规律。本文将从整体流程和具体步骤两方面介绍如何实现数据分析可视化的展望。
## 整体流程
下面是实现数据分析可视化的展望的整体流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 数据分析可视化的展
原创
2023-08-17 10:34:13
52阅读
1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西，必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2%，是好还是坏？这是做数据分析第一步要进行的定位，也就是我们所说的下结论。好坏的区分在于比较，如何比较呢？我们知道比较分析方法有环比、占比、定基比、横向比、纵向比等，其中如环比可以比较昨日、上周今日、上月今日等，不同的
# 规划数据分析软件
数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，它帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，帮助决策者做出正确的决策。为了更高效地进行数据分析，规划数据分析软件应运而生。本文将介绍规划数据分析软件的概念、功能和示例代码，并展示其在实际应用中的价值。
## 什么是规划数据分析软件？
规划数据分析软件是一种用于处理和分析数据的工具，它能够帮助用户对数据进行规划、整理、处理和分析，从而得
原创
2023-12-16 07:33:34
51阅读
现有数据维度：PassengerId survival 生存 0 = No, 1 = Yespclass 票类 社会经济地位，1 = Upper, 2 = Middle, 3 = Lowersex 性别 Age 年龄 sibsp 兄弟姐妹/配偶在泰坦尼克号上 parch 父母/孩子在泰坦尼克号上 ticket 票号fare 客运票价 cabin 舱位数量embarked 始发港 C = Che
随着科学技术的发展，人们在实际应用过程中经常会碰到各种类型的海量数据，如证券市场交易数据、多媒体图形图像视频数据、航天航空采集数据、生物特征数据等，这些数据在统计处理中通常称为高维数据。在分析高维数据过程中碰到最大的问题就是维数的膨胀，也就是通常所说的“维数灾难”问题。研究表明，当维数越来越多时，分析和处理多维数据的复杂度和成本成指数级增长。在分析高维数据时，所需的空间样本数会随维数的增加而呈指数
转载
2023-11-12 15:56:24
161阅读
前言
在进入2007年之后，被病毒困扰的用户仍旧在不断的增加，而其中很大一部分来自于专业用户群体。现在的病毒程序已经不再有一丝的矜持，它们象恶狼一样凶狠的扑杀，毫不留情地啮取它们所喜欢的食物。即便是那些精心防范的计算机，也在一夜之间被熊猫烧香这样的强力蠕虫放倒，而在其它一些情况下，很多间谍软件在静悄悄的将用户的帐号信息转移到地下犯罪团体的手中。也许，我们必须正视这些已经发生的经历，同时深入的
推荐
原创
2008-07-29 16:30:59
1196阅读
2评论
由于工作的原因接触ETL也越来越多了，也用过几款ETL产品，现在工作重心全在ETL，说句实话，对于ETL，很多知识还是一知半解，索性当自己是一个初学者，记个笔记，记录自己的学习历程。 一、什么是ETL： &n
转载
2024-07-01 20:33:28
63阅读
最近有不少同学向咨询有关大数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据分析的飞速发展，大数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，这就给大家介绍大数据分析的职业发展。 一、为什么要做大数据分析师 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，
转载
2023-10-05 14:48:56
131阅读
在领域驱动设计的案例中，仓储的设计是很具有争议性的话题，因为仓储这个角色本身就与领域模型和基础结构层对象相关，它需要序列化领域对象（应该说是聚合），然后将其保存到基础结构层的持久化机制。于是，在领域驱动设计的社区中，存在两种观点：1、领域模型不能访问仓储，理由是：仓储需要跟技术架构层打交道，在领域模型中访问仓储就会破坏领域模型的纯净度。需要使用仓储的，需要在领域模型上加上一层，比如Applicat
转载
2024-05-06 09:27:23
24阅读
对于广大电商从业者来说，数据分析能力是至关重要而，数据分析能力直接影响店铺的运营效果进而影响店铺的发展。下面榆熙就直接为大家分享数据分析基本思路，商家只需掌握步骤方法，便可根据店铺实际情况对数据进行分析，简单快捷。这里将其简单总结为6个步骤：1、明确数据分析目的作为店铺，在分析之前作为商家我们首先要明确的是分析目的，不同的 数据分析其侧重点自然有所差异。比如我们是分析客户流失还是流量的增加，分析消
转载
2023-11-11 20:29:17
82阅读
有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
转载
2023-12-13 16:54:06
103阅读
最近在做一个数据图表化实时展示的系统，从构思到基本完成，虽遇到了无数的坑，但通过该项目的研发，让我对数据分析与建模有了更进一步的认识，更重要的是让我对之前自己的构思像接口聚合，僵尸应用的数据重组，核心价值信息的获取，数据模型分类的实现有了完整的实现方案。为什么要进行数据分析 正规的项目开发，一般我们会先有需求，然后根绝用户需求进行需求评估，接着编写需求文档，最后根据已经规范化的需求文档，抽象分析，
转载
2023-06-06 21:43:40
107阅读
现在由于物联网和大数据的蓬勃发展，使得数据分析行业异常火爆，现在市场上的数据分析行业的岗位是非常多的，比如说包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等，一般工程师都是搞开发的，都是需要理工科的专业背景，但是对于文科生，如果想进入数据分析行业，只能建议大家去搞数据运营方面，做了数据运营也能够学会很多的知识。那么大家知道不知道数据分析行业中的数据运营是怎么一回事。首先给
转载
2023-09-25 04:57:18
80阅读
