中国经济增长态势明显放缓，劳动力短缺和资本紧缩已经破坏了旧的增长模式，生产力也在不断下降。 但长期来看并不需要悲观。 2010 年以来，对全球 AI 初创公司的投资额以每年近 60% 的增长率增长。增长相当程度上来自于中国这一世界上最大的数字用户基地。 中国正在源源不断地生产数据，尤其是从移动端上。 这种数据增长速度比其他任何国家都要快。 对许多人来说，AI 是一种解决方案，能够提高效益，削减成本。 AI 无疑可以使许多流程自动化，提升下线。但 AI 带来的更大机遇在于创建全新的产品和服务门类。 快速增长的中国经济为中国 AI 初创公司在国外的成功奠定了基础。AI 方兴未艾。 可以想见，未来在 AI 上的投资和创新会持续增长，中国的 AI 领袖有义务打造“负责任的 AI”。 目前的数据显示环境不利于增长，商业投资已经接近停滞。
数据可视化 数据可视化，是指数据用各种图像处理技术，将数据转化为各种图表的方法和手段。 度量 多维数据的取值，例如图表中的国民生产总值（GDP）、第一产业产值等。一般度量是可以计算、比较的。 3. 中国经济发展分析 1). 历年发展情况 下图为《1999~2019年，全国GDP增长图》 ? 上图中，柱状图显示各年份的经济总量；折线图部分显示名义经济增长率%的变化趋势。 折线图 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。假设需要查看各个年份的GDP增长率的走势，此时选择折线图组件来提供数据分析是比较合适的。 3). 发达国家第三产业的产值和就业人口的比重一般都在50%以上，成为规模最大、增长最快的产业。下面看看我国的情况。 下图为《2018年度，国内各省、自治区GDP及第三产业占比》 ?
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其次通过pandas处理数据集问题，在pandas进行数据清洗转换汇总过滤不是不可能，但学习曲线有点长，因此采用read_sql，通过数据库来进行数据转换，某些地方还是用到了pandas的透视表 再次数据需要在 pandas、numpy和list之间不断转换，以适配图表的数据格式要求。 进出口总额(万美元) EXPORTVALUE出口总额(万美元) POPULATION年底总人口数(万人) BIRTHRATE人口出生率(‰) DEADRATE人口死亡率(‰) GROWTHRATE人口自然增长率 出口总额(万美元) POPULATION 年底总人口数(万人) BIRTHRATE 人口出生率(‰) DEADRATE 人口死亡率(‰) GROWTHRATE 人口自然增长率 .add_yaxis("进口数据（亿）", exportdata, gap="10%") #设置Y周数据 gap不同系列柱间距离 .add_yaxis("出口数据（亿）", importdata
更多人正关注盛华宏林官方微信 赶快加入吧 港媒称，最近的一份报告显示，到2035年，人工智能可能会使中国经济增长率增加1.6个百分点，制造业、农业和零售业等行业将从该技术中获得最大价 值。 据中国香港《南华早报》报道，咨询公司埃森哲的一份报告显示，随着中国经济增长放缓，人工智能的出现可能会给中国带来急需的生产力和经济增长， 尤其是在中国劳动年龄人口数量持续下降的情况下。 “比如，人类就没有可能在几秒内浏览数千万页的数据。”他说，“从长远来看，人工智能可以将平凡的事物从我们的生活中剥离出去，并改善人类的处境。”伯登说：“人工智能是为我们服务的，它让人类变得超级强大。
其中仪表盘、水球图，可视化功效大于实效，适合宏观指标展示；漏斗图功能较单一，比较适合数据的层层递进；平行坐标系相比桑基图可视化效果差很多，桑基图比较适合多维度分析，总量不变，看不同维度数据的交叉情况；旭日图适合层级数据展现 基本还是沿用了之前的中国经济、人口数据，不过很多场景不适合这类数据，花了不少精力在构造数据上，字典、元组、列表、数组在不停转换，也缺少优化，仅供参考。 # MarkPointOpts：标记点配置项 # MarkLineItem：标记线数据项 # MarkLineOpts：标记线配置项 # MarkAreaItem: 标记区域数据项 # MarkAreaOpts 出口总额(万美元) POPULATION 年底总人口数(万人) BIRTHRATE 人口出生率(‰) DEADRATE 人口死亡率(‰) GROWTHRATE 人口自然增长率 # radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 c = ( Pie() .add
# MarkPointOpts：标记点配置项 # MarkLineItem：标记线数据项 # MarkLineOpts：标记线配置项 # MarkAreaItem: 标记区域数据项 # MarkAreaOpts : 标记区域配置项 # EffectOpts：涟漪特效配置项 # AreaStyleOpts：区域填充样式配置项 # SplitAreaOpts：分隔区域配置项 ''' 数据情况，考虑到pandas对数据处理的不便 ，还是使用了标准的数据库方式 ------------------------------------------------------ 表名称:chinaeconomy 中国各省市自治区1950-2010 出口总额(万美元) POPULATION 年底总人口数(万人) BIRTHRATE 人口出生率(‰) DEADRATE 人口死亡率(‰) GROWTHRATE 人口自然增长率 = 'Wbq197711' connstr ='127.0.0.1:1521/ORCL' conn = cx_Oracle.connect(username,password,connstr) #连接数据库
在新的场景中实现业务增长，数据的力量必不可少。 数据可洞悉客户需求 因角度不同，企业和消费者的视角往往存在偏差。 而数据因其是客观性，企业可通过收集、挖掘、分析，客户行为数据能跳出原有的思维模式，找到和消费者视交集的营销视角。此视角能够帮助企业洞悉客户需求，从而优化营销策略，实现业务增长。 数据可提高互动频率 一些企业在刚转向线上营销场景时，往往会面临数据不足的窘境。 纷析数据创始人、知名互联网数据专家宋星老师曾提出一套很经典的方法论，即通过诱饵、触点、规则三要素，去和用户产生更多互动，从而收集更多用户数据。 而Engage功能，则能够帮助企业实现千人千面的个性化消息推送，让合适的人在合适的时机看到正确的信息，提高客户体验，从而实现业务增长。
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 “数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？ 有些案例讲ABtest，可版本是产品出的，裂变活动是运营做的，我只是算了一个数据呀。 今天详细给大家解答一下，到底怎么做能实现增长。 增长的底层逻辑 问一个灵魂拷问：业务为什么会增长？ 想要增长，首先业务本身不能做得太烂，其次，业务得有足够的发展空间。 数据助力的底层逻辑 问第二个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然不是，没有数据业务照做。 小结 综上可见，真的想驱动业绩提升，需要数据分析围绕“增长”这件事，鞍前马后做大量辅助工作，结合行业数据，历史数据，当前表现，测试结果，真正解读出增长的关键，积累经验/教训，才能实现。
近日，在个推TechDay全国沙龙北京站的现场，几位资深架构师围绕“以智能数据架构，挖掘增长金矿”的主题，开启了对智能数据技术的深入探讨。 cache热数据； 6、数据压缩，异步IO和分组提交等性能优化手段； 7、支持秒级分裂合并，并且能够实现自动负载均衡； 8、在分布式数据库上实现了分布式事务。 本质上来说，Tera是一个分布式存储系统，它需要遵循分布式存储系统的设计要素，包括：明确数据模型、存储引擎的设计、数据分片的方式、如何管理元数据、高可用的设计以及应用的是分层式还是竖井式的存储。 同时，互联网数据库也在不断地升级，由于早期的RDBMS无法满足数据扩展的需求，NoSQL应运而生。 再到后来，囊括分布式数据库、分布式数据库中间件以及云数据库的NewSQL也都纷纷顺应数据扩展的需求而产生。
诺基亚网络成都研发中心研发经理 刘朋 《数据增长时代的研发管理》 企业在应对数据增长带来的巨大挑战时，需在研发和管理方面做好充足准备。 研发方面，提升数据存储的扩展性；管理方面，除了增加对人和设备的管理外，要努力打造一支具有数据驱动型领导力的团队，让团队中的决策以数据为依据，同时创造出以数据为核心的文化氛围。 大数据时代，想要成为一名数据驱动型领导(Data-Driver Leader)，需要具备三大招式。 第三招：基于数据，及时快速反馈(Fast Feedback) 在团队运行过程中，作为领导者，不仅要制定好相应规划，同时要不断分析数据查找问题，并基于数据以及KPI给成员提供反馈。 聚美优品大数据高级工程师 贺鹏《大数据3.0流计算与智能决策》 大数据3.0时期，Hadoop第一代、Spark内存计算第二代，早期流计算以及人工智能流计算同时并存。
“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？ 有些案例讲ABtest，可版本是产品出的，裂变活动是运营做的，我只是算了一个数据呀。 今天详细给大家解答一下，到底怎么做能实现增长。 增长的底层逻辑 问一个灵魂拷问：业务为什么会增长？ 想要增长，首先业务本身不能做得太烂，其次，业务得有足够的发展空间。 数据助力的底层逻辑 问第二个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然不是，没有数据业务照做。 小结 综上可见，真的想驱动业绩提升，需要数据分析围绕“增长”这件事，鞍前马后做大量辅助工作，结合行业数据，历史数据，当前表现，测试结果，真正解读出增长的关键，积累经验/教训，才能实现。
作者 CDA 数据分析师 编者按 如何通过数据对业务产生价值？数据该如何真正驱动业务增长？如何通过做数据分析的工作，为企业的业务和管理带来提升的价值。 也感谢CDA的邀请，我这块的话题实际上是，之前的话题定的是数据如何真正为业务带来价值。但是我想把这个做的更简单粗暴一些，就是价值再穿透一些，就是数据如何真正去驱动业务的增长。 ，但是自己不直接从事数据分析的工作，也许他是一个企业业务部门的管理者，但是怎么如何通过数据对他的业务产生价值，实际上大家都非常的关注，从这些不同的角度我们都想分别来看一下，到底数据如何真正驱动业务增长， 每一块其实都是我们让数据真正为业务产生增长，产生价值所带来的挑战。 我们再抽象、提炼一下，这就是我们在7月上海峰会上，在业界首先提出的一个Paso模型，就是说无论企业选择自己的组件团队和技术框架来实现大数据的价值，还是选择一些第三方的商业合作伙伴和第三方的商业产品来实现数据驱动业务的增长
背景： 我们是在一台数据库上删除另外的一台数据库上的大量数据，运用的crontab + linux shell + rman，然后生产了大量的日志。
将增长押注于销售的ToB公司，试图使用销售员的人海战术，通过冲高销售额实现增长。不幸的是，这种方法本身就是一个增长的销售陷阱；这非但不能增长，还为未来的增长挖了一个个大坑。 对于ToB来说，销售是增长的引擎，也可能变为增长的杀手。 ? 从财务角度看，它们推高了营销与销售（S&M）费用率，既没有实现增长、还产生了亏损。而从营销管理角度看，这些低水平的业务累积起来，公司能活下来都难，更不要提增长了。 大部分互联网公司解决营销问题的方法，无非是分析数据和统计转化率之类；然而，这几乎起不到什么改进作用，只是撇清业务责任而已。 我个人更愿意用业务质量，而不是用转化率来考量。 好合同能带来盈利和增长，而差合同带来的只能是“负债”。 ?
但大部分行业，在今年第一季度以前，仍然感觉自己延续着多年来“上半场”的一帆风顺、高歌猛进，例如我所在的化妆品行业，很多具规模的公司Q1的同比增长居然达到了两位数！ 我有记忆起，还没见过“中国小萧条”，万一特么的“有生之年系列”来一次…… 那这样一看……中国经济，大概率也就开始了下半场之旅呗？ “中国经济下半场？” 所有新消费的财务账，都将只有一个版本：一个铜板一个铜板的辛苦赚出来，没任何画饼真实稳健增长，健康到你并不缺钱时，投资人才可能舔着脸过来和你套交情。
转自：爱数据学习社 数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。 今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。 一、数据质量是什么 国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定：数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。” 具体可以从以下几个方面来定义数据质量： ● 从用户层级定义数据质量：即满足特定用户预期需要的程度 ● 从数据本身定义数据质量：即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量 ● 从数据约束关系定义数据质量： 即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量 ● 从数据过程定义数据质量：即从数据能被正确使用、存储、传输等方面定义质量 二、数据质量问题有哪些危害 当前越来越多的企业认识到了数据的重要性 2、技术因素 主要是指由于具体数据处理的各技术环节异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生主要来源于数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等环节。
用“数据”说话，寻求业务痛点和需求，以数据驱动业务发展，使业务实现高效增长！通常来说，没有人希望拒绝一条昂然向上的曲线，同样，没有哪一家公司会拒绝业务增长的方法。 用数据来驱动业务增长，是增长的方法里面，比较重要的一环。 下面我们就来了解一下，关于“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在具体的数据驱动业务增长实际应用中能给大家提供一些数据分析的思路。 1 何为底层逻辑 我们首先来了解，何为“底层逻辑”。 总之，数据驱动业务增长是一个厚积薄发的过程，数据人员需要日常业务工作中要做好数据收集、数据清洗、数据监控、数据可视化分析、数据产出在内的每一个环节。 所以，以数据为驱动更是成为产品业务线增长的重要运营战略。只要找到合适的方法，就一定能破解出数据背后的真正含义，为增长赋能。
在硅谷，增长黑客等数据驱动增长的方法论，正在帮助如Facebook、Google等如此体量的公司实现持续的业务高速增长；在国内，通过数据手段来驱动业务增长也取得了共识，数据成为赋能增长的核心手段。 其中，A/B测试作为数据驱动增长的核心工具，可以有效地提升流量的转化效率和产研的迭代效率。 因此，作为数据团队，基于对数据驱动增长的思考，我们首先构建了有赞ABTest系统。 7.2 总结 A/B 测试是数据驱动增长的核心工具，我们希望通过构建ABTest系统来帮助产研小伙伴更好地做产品技术迭代和帮助商家更好地实现增长，从而也为我们接下来的数据驱动增长的探索奠定基础。 对于数据驱动增长中ABTest系统没有覆盖到的部分，对于基于数据增长想法的产生，我们会基于增长分析来解决，尝试跨越数据分析与业务落地的鸿沟；对于用户行为数据等的采集和挖掘，我们基于埋点与采集平台来解决， ABTest系统、增长分析平台以及埋点与采集平台共同构成了数据增长团队的“增长三剑客”，我们的实践成果会继续在后续文章中介绍。
动画播放功能； 在本文中第一段代码是通过geo展现三千多个地级市、县级市的热力图，第二段代码是播放从1950年-2010年各省直辖市自治区GDP的发展情况；第三段代码是以表格方式展现六大行政区的一二三产业数据 = 'Wbq197711' connstr ='127.0.0.1:1521/ORCL' conn = cx_Oracle.connect(username,password,connstr) #连接数据库 a.provincename=b.provincename and a.reportyear>=1952 order by 2 ''' df = pd.read_sql(sql,conn) #read_sql读取数据 and a.reportyear=2010 group by b.areaname order by 2 ''' df = pd.read_sql(sql,conn) #read_sql读取数据
中国经济处于减速通道，传统行业陷入困境，而互联网公司却加速发展，一片繁荣。 更为明显的是，互联网开始颠覆传统行业，并且以比美国更加迅猛的态势冲击着经济，甚至产生了一些破坏性。 由于中国经济在很大程度上还没有建立起完整的市场经济体系，国家仍然干预和垄断着经济命脉，互联网公司高度竞争、快速创新、猛烈颠覆、前赴后继，传统行业一时间猝不及防，无以应对；这也显示出中国经济面对“破坏性建设 在移动互联时代，这一策略向更为复杂的方式进化，免费提供线上服务，却从线下收钱；免费提供wifi服务，从后续的服务收钱；免费提供社区服务，从交易赢利；免费提供交易服务，从金融服务收钱，如此不断寻求跨界的机会，在大数据和云服务日益完善的环境下
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