编辑|米格机 在大数据这片似乎充斥着男性“荷尔蒙”的角斗场，大数据文摘里却聚集了这样一批爱数据的姑娘们。 她们才华横溢、充满能量，她们懂得自己要什么，也在自己热爱的领域召唤了一群志同道合的小伙伴开拓出了一片疆土。 最重要的是，她们的颜值都高得可怕！ 明明可以靠颜值成功，她们却偏偏要拼才华！ 如果你也是这样的姑娘，如果你也想和这样的主编们并肩作战，往下看看她们是谁，然后加入我们吧！ 最后，感谢每一位主编和志愿者的辛勤付出，也祝愿每一位女性读者今天节日快乐！ 在大数据文摘后台回复“志愿者”了解如何加入 大数据
原作者 是不是在等 本文为CDA线下活动分享嘉宾原创作品，转载需授权 去年，乐坛伯乐李宗盛在为某品牌代言时的一句宣言，曾刷爆朋友圈 ——人生没有白走的路，每一步都算数。 上周日，诸葛IO 的产品 VP 于晓松 受邀参加了由CDA数据分析师举办的“探秘数据可视化”数据交流分享沙龙，并围绕《用户行为数据可视化》进行了妙趣横生的解读，现场收获无数迷弟迷妹，今天原景重现当天的分享干货，弥补有些小伙伴无法亲临现场的遗憾！ 数据分析师“必备”的 4大技能 作为挖掘数据、洞察用户，并驱动业务决策的数据分析师需要具备
提到数据分析和应用，大家总会有一种刻板印象，是不是数据分析和数据思维只能是专业化的、冷冰冰的？其实数据思维可以很百搭，辅助你做出人生中的重大决策，比如，从一群追求者中选出最靠谱的那个？ 大数据文摘创始人用2分钟视频告诉你，你需要从这样几步开始…… 找对象还能用这种操作？ 1.确立目标，点滴记录 首先，我们必须明确我们要考虑的问题——“女生，怎样确定一个男生是否适合自己？”目前有3个男生聊天聊的都不错——王抱抱、煎饼和大李子。我们希望男盆友符合三个条件：1.有上进心；2.关心我；3.聊的来； 其次，我们要开始
虽说挺基础的，但是也是考验人的基础，这里整理了【北京-算法-斯阔以】和【广州-数据分析-瑜亮】大佬给出的四种方法，希望对大家的学习有所帮助。
有很多想转行数据分析的或者是刚入数据行业兄弟会问，除了Kaggle、天池之类的比赛项目，有没有一些案例可以让我快速的练习学到的分析体系和工具，并且可以基于这些项目搭建一套完整的分析系统，比如SQL取数脚本的优化编写、分析思路的应用、图表可视化的展示和结论的呈现。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知识，
最近我招了一个高级数据分析师，90后。 一个月5W，招进来之后发现，我给钱给少了！ 为什么这么说呢？ 因为真的太省心了！ 你让他简单出个报告，他可以给你从好几个维度进行数据分析，得出具体方案，还把利弊分析得清清楚楚。 这样的年轻人，对于前辈真的太有杀伤力了。 反观周围很多人，还在用过去的方法和思维解决现在的问题，这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。 时代在变，企业对人才的需求也在变，当数据化的浪潮来袭时，没有人能独善其身。 那么问题来了，如何才能成为顺应时代发展趋势，成为数据时代的“弄潮儿？” 1 一份埃
Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。（老师收学生信息表，需要班长代理收集的例子）。
大家应该都用Python进行过数据分析吧，Pandas简直就是数据处理的第一利器。但是不知道大家有没有试过百万级以上的数据，这时候再用Pandas处理就是相当的慢了。
如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知
人工智能要当老师了？“机器人”老师的时代已经到来
以「数化万物 智在融合」为年度主题的 2018 中国国际大数据产业博览会于 26 日至 29 日在贵阳召开，本届博览会突出「全球视野、国家高度、产业视角、企业立场」的办会理念，坚持「国际化、专业化、高端化、可持续化」原则，举办「同期两会、一展、一赛及系列活动」。
大家好，我是猫头虎。最近，OpenAI又双叒叕推出了一项震撼业界的新功能——实时交互式数据分析。作为一名全栈软件工程师和技术爱好者，我非常兴奋地和大家分享这个消息。
针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。
导读：所谓一图胜千言。设计严谨，制作精美的图表能使枯燥的数据变得直观形象、重点突出，更能迅速传达信息，具有说服力。因此，数据分析的结果往往要通过图表来传达。信息传达到位甚至是达到传神的数据分析图表往往
“你做的分析，业务早知道了，怎么办？”是一个非常困扰数据分析师的问题。面试的时候遇到，会越觉得非常难回答。工作中遇到，气的想拍桌子骂娘。今天我们系统的来讲解一下，如何应对这个问题。
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
前几天在Python星耀群，【冫马讠成】大佬问了一个基础的算法问题，这里拿出来给大家分享下。
我们要确定怎么样简历是一份好数据分析师简历呢？那我们就要涉及到如何评价一个好数据分析师？一般来说，优秀的数据分析师有着很好的表达能力，能通过在二分钟对自己工作内容有着清晰且强逻辑，层次分明的表达出自己分析结论与解决意见，所以我们往往看到优秀数据分析师他在简历上会干净的语句，能很清楚表达出自己以往的工作经历。
作者 | 李冬梅、蔡芳芳 采访 | 王一鹏 本期访谈由 InfoQ、阿里云开发者社区、阿里云数据库事业部联合出品 在刚刚结束的阿里云瑶池数据库峰会上，阿里云宣布与全球流行的开源分析型数据库 ClickHouse 正式签订战略合作协议，成为 ClickHouse 在中国独家的云服务提供商，并提供具备独有企业能力的 ClickHouse 版本。借此机会，InfoQ 有幸独家专访了 ClickHouse 创始人兼 CTO Alexey Milovidov、阿里云数据库事业部 OLAP 产品部负责人林亮，
用户在社群里提问： 今天去面试数据分析师岗位了。面试官提了下面这个问题： 如果你是一家餐饮店老板，现在要在大众点评上做推广，如何站在数据数据分析角度去运营自己的店铺？ 他是这么回答的： 1.了解网站相关seo规则，进行关键词优化和不同时段上新等，然后尝试不同广告运营位的效果，进行相关的ROI指标对比后期进行优化 2.引流之后基于RFM分析方法做会员体系管理 3基于人货场分析方法及时如做供应链调整 4积累原始资本之后考虑开分店的问题 听我说完以后，面试官说回答毫无亮点。 真的毫无亮点么，想知道有亮点的回答是怎么样的呢？ 目前自己能想到的优化点就是： 1.产品品类的问题，爬取网站餐饮店分布和客户喜好来定饭店定位 2如果餐饮店品类已经有所定位了，收集相关种子用户的用户画像推荐给类似用户画像的群体 社群里精彩讨论整理 1.开玩笑的回答（纯属一乐，切勿面试使用） 我：面试官，你真的想听亮点吗？ 他：对！说说你的真实想法，让我眼前一亮。 我：那我就简单说下，事实上，采取数据分析只会让你的思维窄化，停留在供需竞争凸性中。 他：为什么？（估计他听不懂我在说什么） 我：凸性的定义就是价格和收益率关系曲线的量度，简单来说就是定价和成交转换率的问题。 他：那为什么会窄化？ 我：假设一家店供应的咖啡和其他竞争差异不大，也就是供给大于需求，这时你做了促销活动，特大杯咖啡只要1元钱，这时候成交转换率就会高的吓人。 他：那和窄化有什么关系？（他真的听不懂） 我：因为到最后的手段都一样，只要价格低到一个极限值，就能破坏供需失衡问题。所以你只要想，你的口袋够不够深，这样引流的用意能带来什么其他收益。 他：继续说！ 我：要我继续说的话就要收费了。 他：你.... 我：知识是有价的，尤其是揉捻后获得的见解，我自费来您这里面试，提供了见解，但是我目前还没获得任何实质上的东西，哪怕只是一句口头承诺也可以，所以您打算录取我了吗？ 2.认真的回答
作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么？当然是和每一位数据分析师息息相关的，决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
https://github.com/AAAlvin/Project_Folder/
很多做数据的同学，光看着自己写报告，看不到自己的建议被落地，常心怀缺憾。觉得不能像产品/运营那样，打造一个数据分析的闭环，能力也没法提升。其实这是一种误解。今天结合一个具体案例，看看数据分析的闭环，究竟如何打造。
来源 | https://github.com/AAAlvin/Project_Folder/
前几天在Python最强王者交流群【6G】问了一个Pandas数据分析的问题，这里拿出来给大家分享下。
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态，有数据分析预测，到2030年，AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增，AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合，并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
而新兴国货谷雨，以77的得分位居第二，在冷酷的大环境下，逆势突围。由此，一面数据运用社媒数据、电商数据、消费者评论数据对谷雨的品牌增长特点进行解读。
为什么会聊这样的一个话题？因为自从居士的《最近面了十多个数据分析师，聊一聊我发现的一些问题》这篇文章发出后，很多同学都反馈自己日常工作就是打杂居多，实在不知道如何找到自己的亮点。特别是在绩效考核准备工作成果、找工作前准备项目经历的时候，无从下笔。
昨天，我们为你打开了数据分析的大门，相信大家已经了解了数据分析的定义和一些工作、生活中的应用场景。 老师您一直在说数据分析有多强大，它到底能干什么事呢？能不能立马就解决我的问题？
<数据猿导读> 软件银行集团斥资234亿英镑收购英国ARM公司，布局人工智能；企业软件提供商Zenreach 宣布完成3000 万美元融资；中国联通、浪潮公司与黑河市政府达成战略合作，将共建云计算数据
To C 产品一般用户规模大，动辄数百万，产品有什么问题，会迅速通过数据分析发现。而 To B 产品可能只有数百家甚至几十家客户，每家客户的使用人次也不会太高，这样就导致仅仅靠数据分析很难做出科学评估，毕竟样本数太少。
注意，打开文件时应指定格式为w, 文本写入. 打开文件时，指定不自动添加新行newline=‘’,否则每写入一行就或多一个空行。
大家好，我是一哥，最近有一位数据新人小伙伴伴私聊我：在平时的工作中会面临着大量的数据需求，不仅多，而且杂，请问如何处理面对这些问题？有没有什么好的提高工作效率的方法？
兴奋不已的是，在上周末的 6 月 20 日，InfoQ 和极客时间终于在长沙与广大读者与用户朋友们见面（还喝上了茶颜）。 抱歉的是，最终整场活动的总时长比原定的要多出一小时，可能给大家带了些不便。 但我们依然感到很荣幸，同时也非常感激来到现场的小伙伴们，陪伴我们到最后，并给予我们鼓励和认可。 中国技术开放日是由极客邦科技发起，联合业界合作伙伴，通过整合全球优质学习资源，服务技术人和企业成长的探索学习系列活动。本次长沙站线下线上同步进行，现场有超过 100 名小伙伴，线上吸引了超过 4800 名观众在线观看
相信大家都听过啤酒与尿布的故事：全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了 !!
回首年前开创的单细胞天地公众号，再看看单细胞转录组知识星球的精华资源，一年时间就这样过去了，感慨万千！
前几天在Python白银交流群【微凉】问了一个Python文本处理的问题，提问截图如下：
机器学习提供大数据分析欠缺的防护功能。大数据搞定数据泄露发生的原因，机器学习则是在泄露发生时就识别出来。 网络安全专家看到大数据兴奋得双眼放光，因为这就是数据科学界的CSI（犯罪现场调查）。如果公司被
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
数据猿导读 现在时代飞速的发展，人们获取信息的渠道非常多。在这个过程中，渠道整合所带来的竞争压力是所有的手机游戏发行行业共同面临的一个难题。渠道占据了大部分的用户资源，因此企业需要用大数据去服务用户。
导读：相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析，从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中，任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R（相关系数）表示，R的取值范围是[-1, 1]。
第一阶段：工作时间被取数的工作安排得满满当当，根本没有时间做有价值的“分析”的工作；
上周对RPA技术做了一个简单的介绍，不少朋友的反馈是“太短了”，“没有干货”……本来觉得RPA可能偏离了办公效率这个大的主题，但既然大家对这个话题比较感兴趣+我自己对RPA也感兴趣，那么就来一个新的系列吧~
2022 年 3 月，中国贸促会研究院的报告显示，中国对外直接投资流量和存量连续四年稳居全球前三，近八成中国企业将维持和扩大对外投资意向，看好对外投资前景。同时，根据 InfoQ 此前报道，已经出海的企业中，大企业占 63%，中小企业占 37%；计划出海的企业中，大企业占 35%，中小企业占 65%，中小企业表现出强烈的出海意愿。 从游戏、开发者服务和 SaaS，到硬件 / 手机、电商等行业，越来越多的初创企业是生而全球化的。2021 年埃森哲中国独角兽研究显示，45% 的独角兽企业认为海外拓展至关重要，其
首先，面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力，因此，自我介绍非常重要。
从数据中，挖掘出业务机会点，是很多公司对数据分析师的要求。然而到底啥是机会点？到底要怎么挖？很少有人详细讲解过，也让很多同学困扰。今天结合一个具体问题讲解一下。 问题场景：某电商平台，运营部门要求数据分析师挖掘用户运营机会点。数据分析师开心地报告“发现用户购买4次以后，用户消费就很高了，建议让每个用户买4次”……之后惨遭业务批判：“你分析了屁！” 问题出在哪里呢？ 01 错误示范 “发现用户购买4次以后，用户消费就很高了”这是一句典型的就数论数的废话。用户买得多，消费自然就很高呀！闭着眼睛都知道，还要分析
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