我试过自己搭建软件,但又懒得维护。使用过twitter,但它的档案查阅和时间序列功能实在太弱了。
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。
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。
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
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
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多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客户端发展迅猛,移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利,而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
了解围棋 围棋的计算复杂度太高,人脑与计算机对它都无法完全掌握,都必须找到好的解题策略来简化问题至自身运算能力能够负荷的范围。AlphaGo 发现的新策略让我们获得了一个重新了解围棋的机会。 在三月十二日第三局结束、AlphaGo 以 3:0 的成绩确定赢得这场总共五局的比赛后,负责实时解说的 Michael Redmond 九段在记者会上有一段非常精采的评论: 「围棋在历史上经历了多次新发现。在古代日本,本因坊道策的全新布局理论改变了人们下棋的方式。上个世纪,吴清源再次完
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。
常见的数据清洗,预处理,数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,用SQL一样可以实现(除了可视化,需要放到Excel里呈现)。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
每年的“双11”期间是快递量猛增的时间,各大快递企业也迎来了最重要的“年度大考”,过多年发展,“双十一”活动的跨度已从11月11日当天延展到10月下旬至12月上旬。如今,部分电商平台已进入预售阶段,减缓了快递企业的压力。但当高于往常2-3倍的包裹量涌进配送站时,仍然会给末端网点带来极大的压力。一般快递行业10月上旬开始就要开始为‘双十一’做准备了,首轮高峰一般是在11月1日-11月3日出现,最大的压力仍然是‘双十一’当天。然后这种忙碌的状态会一直延续到‘双十二’后才慢慢衰退。
提起微软曾经PC时代的霸主和王者,并且在全球各地都有一批死党和追随者,形成了全球独一无二的生态链体系,当时就有业内专家认为谁都无法击败微软,而打败他的只有自已,随着移动互联网时代来临,一代枭雄微软正显现疲态,曾经的封不透风的联盟生态也出现松动。 前不久十月十二日,在宏基的的新品发表会上,出现一位罕见的重量级人物。他,是微软作业系统事业部资深副总裁迈尔森(Terry Myerson)。 他是由微软前执行长鲍尔默(Steve Ballmer)在退休前亲手提拔,年仅四十二岁,就能管理一万多名员工,地位仅次于
下面的一个真实案例将会告诉你:懂得如何使用&解读数据,会让你的能力有多大突破,对业务有多大帮助。
数据分析写的运营分析报告,和运营写的数据分析报告,到底有啥区别?这不是个绕口令,而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。大老板喜欢看报告,下边的人人奋笔疾书,好不壮观。
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。
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集,由消费者提供,他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
都怪这些购物软件太了解我的喜好,我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”,更何况各类折扣活动算得人云里雾里,如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
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。
“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。
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:
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。
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
双十一余韵未歇,刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点,天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时,据国家邮政局监测数据显示,主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件,各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件,再创历史新高——这一系列庞大的数字背后,是否也包含了你的战绩?随手滑开购物界面,是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击,看穿你的心意?
要问互联网上啥最吸引人,当然是活动啦!各种优惠让人眼花缭乱,以至于很多人专门游走于各个平台“薅羊毛”。活动只是互联网运营一部分工作,却是最烧钱,最吸引眼球,最让人纠结的一部分。今天就简单分享一下:活动分析该怎么做。
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1Why:Hermes为什么会诞生? 传统的关系型数据库,在大数据面前显得势单力薄,无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW(腾讯数据仓库,Tencent Data Warehouse)很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而,很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析,如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析,确定营销目标群,实现快速精准营销分析,从而抢占市场先机;数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的,需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中,
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大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像。经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存。 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群。 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存数据,逐行分
历经14年,双11已经被各大电商平台打造成全民消费节日。双11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据,一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过,令外界始料未及的是,今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
在诸多消费者买买买的同时,海量的购买交易数据也正在生成,这些数据不仅能够反映出消费者在网上购物的喜好,还能为供货商的产品策略提供强有力的依据,将这些数据进行采集、处理、整合、计算和分析成为许多大数据公司toB业务的主要组成部分。 双11当天,互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测,其在双11之后发布的《双十一大数据分析报告》备受业界关注,其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道双11时引用,而这些数据也让我们对双11的线上零售全景有了更进
在数据分析中,有一种分析就是相关性的分析,所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”,比如商场折扣和销量的 的分析,我们可以通过相关性分析,来判断折扣和销量之间的相关性有多强,多少折扣是销量最大的折扣,再比如孩子的身高和体重是否有相关性,标准的孩子身高和提升多多少。
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
阿里双十一以571亿元交易额收官,在财务数据上,当天阿里获得数十亿规模的营收,核心模式便是围绕流量的广告。阿里上市之后的首个“大考”,并无系统宕机等问题,支撑可谓完善。阿里宣称本次移动取得重大突破,45%的交易额来自移动,移动流量更是超过PC流量两倍。这相当于在宣称,阿里已经顺利拿到移动船票——陆兆禧接受采访时已在暗示,此前做来往就是为了声东击西,阿里的移动化已经通过另外一条路走通了。阿里前路一片光明,其他玩家看上去却显得有几分落寞,果真如此吗? 双十一的本质是流量游戏 与传统卖场打折促销最大的不同是,双
数据分析师在求职面试前整理出一份精美的简历是成功的第一步,前面介绍了如何选择正确的简历模板,没有实习、工作经历如何补充项目经历,这个章节主要会介绍数据分析师制作简历时需要掌握的四个小技巧。
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。
精彩内容编者按:2013年,CCF联合腾讯发起“犀牛鸟”基金,旨在为青年学者搭建“让伟大的梦想变成现实的影响”的平台,助力青年学者的创新和成长,并为提升人类生活品质做真正有价值的研究。每年CCF和腾讯从学界、业界邀请专家针对学术及产业发展前沿为基金拟定方向,并提供真实数据供青年学者们将研究在产业平台上测试提升,并推动应用转化。2013-2014两年间,共有350+优秀青年学者提交申请,35+获得犀牛鸟基金资助。在入选比例不到11%的基金项目中,获得基金资助的青年学者究竟是谁?他们有什么特别?他们的成长、
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。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
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。
每年一次的双十一大促临近,因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会,邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛,一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
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
原创2015-03-15罗超 315即将到来,搜狗浏览器推出“打假助手插件”,这是一个在以天猫淘宝为主的电商网站中,插入购物提示信息的网购辅助功能。浏览器对电商商品页面进行内容提示,看上去它正在充当裁判角色,它的边界究竟在哪里? 浏览器打假助手初心:保障网购安全 315即将来临,各家企业如履薄冰,生怕自己成为众矢之的。过去一年屡有电商、旅游等企业的侵权事件发生,这不免让人担心,今年会不会有互联网企业上榜?“互联网+”的大环境下,互联网正在影响人们生活的方方面面,现实生活中曾遇到的问题在互联网上都在不断出现,
10月15日-16日,2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题,聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
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