找到工作社群会员（现在是分析部门的一个负责人）招了一个面霸，面霸面试期间懂各种机器学习理论等，但是入职以后，之前没有认真做过项目，却连一份基础的分析报告都做不好。
举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
程序员如果想要有一台云服务器，可以蹭厂商(阿里云、腾讯云等)搞活动(比如双十一或618节点，优惠幅度还是挺大的)，入手一台。特别是新人，折扣还是挺大的。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
一年一度的双十一又要到了，岁岁有今朝，年年有今日，但是不同的是每年的活动都不一样，这不腾讯云今年的双十一活动又开始了，而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大，有人要问，这样的优惠必须11.11 才会有吗？
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。
说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 1. 分类 分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单？”这就是个典型的二分类问题：买or不买。 分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式： 形式1：京东的所有用户中分
说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 1.分类 分类分析的目标是：给一批
一年一度的全民购物即将来临，估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了，都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗？
曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则：
分类分析的目标是：给一批人(或者物)分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
早在去年的双十一期间，蘑菇街、京东等电商平台就开始在微信小程序上集结火力，“小程序电商”也成为过去一年中讨论最多的电商话题，电商平台、公众号大V、品牌零售商乃至淘宝网红，纷纷开始将阵地向微信小程序转移，打起了智慧零售的主意。
1、明确分析的目标 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据，首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种： 第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 第二种
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系，然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系，这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。
双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。
按照“分析”一词的这个定义，如果我们要去“分析”词汇“数据分析”，就可以将其拆解成两个词语，就是：
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系，然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系，这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据，孩子的身高和体重是一个正相关的关系，在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据，如果我们对这组数据做一个回归分析，我们就可以预测出12岁以后任意一个身高所对应的体重数据，比如我想知道160CM对应的标准身高，我就可以根据回归函数计算对应的体重
目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
长期以来，创业投资的方法被当做一门艺术在一个相对小的圈子内流传。富有经验的VC往往喜欢将自己的成功归因于这门艺术的历久弥新，而识人术又是这门艺术的重中之重。一个初创公司的团队(team)，还是产品(product)，抑或是市场/产品吸引力(traction)，都会被作为重要指标而影响每一个VC的投资决策。 对于一个初创公司而言(尤其是尚处早期的团队early-stage startup)，除了有可能实际存在的产品外(算上半成品及开发原型)，剩下的指标都可以说是虚无缥缈。人们早已习惯了如此的筛选机制：投资人在
而阿里经济体中的 ABC，其中的 BIG DATA，即是我们 DT https://dt.alibaba.com/ ，我们用大数据赋能商业，创造价值。
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
随着双十一购物盛会落下帷幕，各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是，京东除了公布1598亿的线上下单金额，还公布了线上线下融合的战果。
如今，哈姆比的预测已经成为了事实，尤其是随着5G、云计算、云上物联网技术的发展，如何将云上采集的数据变为可加工、可盈利的素材，是企业数字化转型大潮的一个最基本的过程。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
12月，又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有模板可以抄抄，今天它来了。考虑到每位同学做述职的性情不太一样，有的想出人头地，有的只想交差了事，有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此，我们今天会给几个个性化版本，大家参照自己的需求来写。
疫情以来，餐饮行业总体的损失不可谓不沉重，但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头，或者更具体的说，是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例，多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额，业务涨势喜人。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有模板可以抄抄，今天它来了。
事情发生在美国费城，一个名叫希恩·伍德尔（Sean Woodall）的妹子出门觅食，晃荡的时候看到一家名叫Danny's wok的鸡翅店。
<数据猿导读> 上周，先是Salesforce上半年接连并购超过9家科技公司，被传或是向微软隔空叫板；紧接着谷歌收购云服务公司Orbitera，在后紧追不舍；然而，几天之后谷歌&亚马逊“联手”出奇招，
轨迹推断（Trajectory Inference，TI），是分析从千上万单细胞的组学数据中推断细胞发育轨迹的重要方法，也被称为伪时序分析 (pseudotime analysis)，该方法根据细胞表达模式的相似性对细胞进行排序。这为应用单细胞转录组学、蛋白质组学和表观组学数据研究细胞内的动态过程，如细胞周期、细胞分化和细胞激活等，提供了新的契机。
又是一年年底，企业都在制定2021年工作计划。一提数据分析的工作计划，很多同学纠结的直挠头。到底数据分析工作计划该咋写？今天我们系统讲解一下。
对比分析是数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题，这也是对比分析在数据分析领域经久不衰的原因之一。对比分析是将两个或两个以上具有可比性的数据进行比较，分析其中差异，以揭示事物发展规律。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
阿里巴巴已超过CCTV成为最大广告平台，不过它并未将电视台视作竞争对手，反而一直在不断与电视台进行诸多合作尝试，探索广告和营销的新玩法。继天猫与湖南卫视合作双十一晚会、支付宝与CCTV春晚独家合作之后，近日聚划算与湖南卫视为期近一个月的合作正式结束，双方的合作模式在业内尚属首创，对业界有较强的启示意义，并且表明多屏互动广告时代已然来临，电商将成不可或缺的重要元素。 聚划算、芒果台和品牌商三人一台戏 这一活动大致玩法是这样的：在3月14日到4月9日期间，观众在指定时间观看芒果台，与广告同步在聚划算App
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
这些天最被关注的，非AlphaGo对战李世石莫属。尽管互联网已出现多年，但其背后用到的一些关键技术却从未像今天这样受到大众关注、赞叹和期待。事实上，互联网企业正愈发重视技术的价值，不论是产品、运营、设计、市场驱动的互联网企业，都对技术日益重视，“技术就是生产力”——这就是互联网上的真理。我们的生活越来越离不开许多互联网应用：淘宝、支付宝、百度、微信…这些产品背后都有成百上千的人在支撑，其中研发团队更是至关重要。 进入DAU 1亿俱乐部，淘宝完成移动转型 2015年9月，手机淘宝负责人蒋凡在北京宣布，手机淘
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有现成的模板可以抄抄，今天它真的来了。 考虑到每位同学做述职的性情不太一样，有的想出人头地，有的只想交差了事，有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此，我们今天会给几个个性化版本，大家参照自己的需求来写。 01 版本一：负分滚粗型 使用场景：想被领导骂的时候。 范文： 我一年都好忙啊，都在写代码，写的啥我也不知道。 写作要点：很多做数据分析的同学，其实没有什么项目经验，也没有正儿八经建模，每天都在做人肉sql机，跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙，却
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
