原文链接：://click.aliyun.com/m/13986/用完了上文中提到的链接：更多BI分析功能体验：://das.base.shuju.aliyun.com/worksheet/index.htm点击下载实验操作文档查看整体描述上一节：1、场景介绍及技术点分析2、数据采集：日志数据上传3、数据加工：用户画像下一个：5、社交数据分析：好友推荐附件下载： &nb
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2017-03-15 09:49:23
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我们生活的数字时代正在改变我们的工作，娱乐和学习方式。对于努力实现数字化转型或通过数据分析提高竞争力的组织而言，成为数据驱动型组织是一个关键目标。实现这一目标的进展令人沮丧地缓慢。 根据2019年New Vantage Partners大数据和AI高管调查，来自接受调查的组织(例如美国运通，福特汽车，通用电气，通用汽车和强生)的高管中，几乎有72%认为他们没有成功建立了数据文化。1只有31%
> x1=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)//c()=产生一个向量> x1[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9> mode(x1)[1
原创
2022-10-30 18:20:13
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适易数据分析利用xml配置实现数据的查询展示及分析，适用于数据的综合分析展现以及数据的补录和导出等，主要实现了以下功能： 数据的综合查询、列表展现（列表标题支持合并、排序；行数据支持数据的父子关系展示、相同数据的列合并；分页支持物理和逻辑两种分页；支持行页脚的计算等） 详述数据的Tab页展现（可以将详述的信息分为基本信息、子信息列表等做综合的展示） 所见即所得或者自定义的E
原创
2022-11-18 20:00:44
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对a1进行直方图分析，a1为一个向量> hist(a$a1)绘制散点图> plot(a$a2,a$a
原创
2022-10-30 18:20:40
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作者 | 韩锐、 Lizy Kurian John、詹剑锋近年来，随着大数据系统的快速发展，各式各样的开源基准测试集被开发出来，以评测和分析大数据系统并促进其技术改进。然而，迄今为止，还没有就这些基准测试集进行系统调研。因此，本文对当前最前沿的开源大数据基准测试集进行全面总结，阐述其历史、现状并展望下一步研究方向。首先，我们从大数据系统的角度对大数据基准测试集进行了定义和分类。随后，我们
数据分析基础内容介绍：模型、工具、统计、挖掘与展现。让我们一起来了解一下。 1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电 ...
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2021-08-09 14:31:00
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随着大数据的发展，数据分析的发展也要渐渐的建立在大数据的基础上，随着大数据的要求不断的增加，如果数据分析的技术没有成熟到一定阶段的话，就会跟不上新的发展，那么现阶段，数据分析又有显现出什么新的趋势。 第一、数据分析与云端的结合 数据分析工具是有一定架构的分析工具，可以用来处理大型的数据，随着云技术的发展，数据处理服务也要和云技术结合起来，越来越多的企业将数据库
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2023-11-12 14:38:51
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作者介绍@Claire吃饭第一名的 Claire美国德克萨斯大学奥斯汀分校商学院硕士；美国某消费者数据平台数据分析师；负责数据收集、清理、分析、建模、可视化等；美剧重度爱好者，坚信美食能解决大部分问题的终极吃货；“数据人创作者联盟”成员。随着大数据时到的到来，把原始冰冷的数据转化为有意义的见解成为了这个时代新的超能力。本文将带你从最基础的认识数据、到了解数据分析师的工作内容、需要的技术和软技能、再
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2024-01-08 15:06:55
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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
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2024-07-01 20:33:28
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大数据是指规模巨大、结构复杂、种类繁多的数据集合，对于传统数据处理方法已经无法胜任处理的数据。大数据的发展，主要是基于互联网技术的快速发展，以及数据存储和处理技术的不断提升。目前，大数据已经成为了各行各业的重要资源，对于促进经济发展、提高社会效率、推动科技创新等方面都发挥着巨大的作用。以下是大数据目前的发展情况的详细分析。一、大数据的发展历程大数据的发展可以追溯到上世纪90年代，当时的互联网技术已
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2023-09-05 14:36:51
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一个行业做的越久，问题越多，之前并不在意的问题也会拿出来思考。“数据解决企业什么问题？”这问题一定难不倒各位，甚至张口即答，例如通过数据可以对自身的企业情况有着准确和科学的把握，避免老板拍脑袋；数据可以实现对市场环境快速的反应和决策；数据可以区分客户个性化需求，提高服务价值等等。比如：以上，针对每一条都可以理解，但将全部的答案都拉出来站在那，让我感到困惑。以上的每个回答，都要怎样实现呢？每一条回答
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2023-12-28 22:04:41
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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
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2023-11-11 20:29:17
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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
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2023-12-13 16:54:06
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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，
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2023-06-06 21:43:40
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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
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2023-09-25 04:57:18
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kettle学习–基础–01–介绍1、介绍是一款国外开源的ETL工具纯java编写可以在Window、Linux、Unix上运行。中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。数据抽取高效稳定Kettle 现在已经更名为PDI(Pentaho Data Integration)1.1、ETL介绍ETL 是Extract-Transform-Load
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2024-01-25 16:46:52
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目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
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2023-08-08 08:37:47
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# 全球数据分析行业发展现状人才缺口的实现流程
在全球数据分析行业中，人才的需求与供给不断变化，理解这一现状对于新入行的开发者来说极为重要。今天，我将教会你如何实现“全球数据分析行业发展现状人才缺口”的分析。我们将通过数据获取、处理、分析和可视化的步骤进行。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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2024-09-25 08:01:51
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道1、大数据分析之道1.1、做好数据分析的关键什么是数据分析–传统数据分析与大数据分析 分析方法上，两者没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所承载的数据量是十分有限的，因此需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的结果供人分析。 对统计学知识的使用重心上，存在较大不同。大数据时代，涌现出大量的个性化匹配场景。 与机器学习模型的关系上，有着本质差别。大数据
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2023-10-13 23:19:45
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