摘要: 数据分析已经变得不可或缺,几乎每个公司都依赖数据分析进行决策。在我从事的网游领域,数据分析是策划新功能、优化游戏体验最重要的手段之一。网游领域的数据分析有如下特点(开发角度): 数据量大;网游用户量大,用户行为多,存储数据量较大。 实时性要求高;比如新上的游戏功能,玩家体验和反馈希望尽快的被分析出来。 需求变化快。网游的需求变化日新月异,故要求数据分析系统能够快速的响应需求变化。 常见的数据分析系统 数据分析系统应该分为数据存储和数据分析,常见的数据分析架构有: 直接在逻辑服务中定制数据分析;这种情
最近,很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的,我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐,现在给大家归纳一下,希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html):加州大学欧文分校开放的经典数据集,被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets (https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets):这是github一大神整理的
php连接云数据库对于很多PHP的老手来说并不是什么难事儿,也是很多新手必须要掌握的一项技能,但是对于很多新手来说,这项技能在最开始的时候还是有一定难度的。不过php连接云数据库是所有PHP新手必须要掌握的一项技能,只要掌握了PHP对云数据库的增减改查操作,就能写出简单且日常的程序了。那么php连接云数据库有哪些常用方法?接下来简单为大家解答一下。
本报告介绍了由 JetBrains 进行的第四次年度开发商生态系统调查的合并结果。到 2020 年初,他们对 19696 名开发人员进行了调查,这些反馈帮助 JetBrains 确定了有关工具,技术,编程语言以及开发世界许多其他令人兴奋方面的最新趋势。
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
俗话说的好:有人的地方就有鄙视圈,就像学C/C++的看不起学JAVA,学JAVA看不起学PHP,学PHP看不起学VBA的。在数据分析行业也存在着这样的鄙视链:学Python看不起学BI的,学BI的看不起学EXCEL的。但事实真的如此吗? 但凡存在的事务,必然有着其存在的理由。也许从编程角度而言,这种鄙视有些道理,但如果你换个角度呢?从学习成本或者是展示效果而言,又该是谁鄙视谁? 于我们每个人而言,其实能够全都掌握是最好的,你可以在少数数据处理时用EXCEL更加高效,可以在大量数据分析时,写个代码自行运行,也
做饭,不论色香味,最基本得有合适的“食材”,而对于数据分析师,两大支撑之一的“数据”,就如同做饭的食材。丰富食材可以为美味佳肴打下良好的基础,而多维度、立体化分析就需要多样的数据来源。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 结合目前了解的信息和我的个人情况,从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块:一是掌握基本统计知识,会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件,从事数据的简单分析和挖掘;二是主要侧重于计算机专业的技能,如数据库、机器学习,掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等,具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言,前者适合
本文的英文原文地址是:Python for Data Science vs Python for Web Development,发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐,初步看看了,觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过,在翻译过程中,越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文,里面写的内容还是比较浅的,只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然,文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高,这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文,它成
本文的英文原文地址是:Python for Data Science vs Python for Web Development 译者:EarlGrey@codingpy 译者一开始在Python日报上看到推荐,初步看看了,觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过,在翻译过程中,越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文,里面写的内容还是比较浅的,只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然,文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高,这点感觉并不是没有根据
作者 CDA志愿者团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 2018年学什么技术好? 2018年什么行业有前途? 数据分析师如何在2018年占领职场高地? 2018年最新的雇主所需技能清单有哪些? 近日,Coding Dojo分析了Indeed的编程语言堆栈和框架的数据,发布了前七名工作机会最多,最符合雇主需求的编程语言。其中Java与Python分列前两名。 根据数据显示,Java是2017年最受欢迎的语言,这也从某种程度上奠定了2018年Java的地位;而Python因其主要用于
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
这是本月(2022年05月)编程语言的最新排行榜,Python独占鳌头,记得去年的好像是5月份之前,Python还一直屈居千年老二,后来跃居龙头宝座,就没变过。
借着人工智能的东风,Python在这两年逐渐火了起来,Python在编程语言排行中的不断攀升,不得不说有着人工智能的很大功劳。凭借Python简洁易于上手的语法和丰富的扩展,Python在人工领域的应用越来越广泛。
根据“谷歌趋势”,在2011年的时候,“大数据”还很少被用作搜索词,但是从2012年开始到现在,你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。 这是一个增长非常迅速的领域,而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计,到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示,85%的500强企业要么已经推出了大数据项目,要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
根据“谷歌趋势”,在2011年的时候,“大数据”还很少被用作搜索词,但是从2012年开始到现在,你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。这是一个增长非常迅速的领域,而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计,到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示,85%的500强企业要么已经推出了大数据项目,要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
学习是需要动力的,动力来自于内在的渴望,比如有的人是要转行,原来是学其他语言的或者其他行业的,想通过学Python进入数据分析领域,或者有的人要加薪,是要做人工智能,机器学习(最近这方面是很火)
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火,很多开发都因为薪资和发展前景,希望转行到数据分析岗。今天,我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实,数据分析能力是每个互联网人的必备技能,哪怕你没有转行数据分析师的计划,也推荐你看看这个专题,提升你的数据能力。
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人,它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页,并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理,从而提取出有价值的信息。
R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。这里的统计计算可以是数据分析、建模或是数据挖掘等,通过无数大牛提供的软件包,可以帮我们轻松实现算法的实施。 一些读者
导读:吾日三省吾身,过年胖了吗?情人节过了吗?发际线还好吗?别想这么多啦,程序员和数据科学家的世界里,只有Python值得你费脑子!今天为大家准备了10本数据分析相关好书,助你早日成为Python大神!
这几天调试都很顺利,今天很意外的不要加班,哥几个看着窗外还是白天,还有点不适应。没想到哥几个突然开始YY: 如果每种语言都对应一种女生, 你会喜欢哪一个? 程序猿寂寞起来,我自己都害怕。碍于人数有限
网络数据抓取是大数据分析的前提,只有拥有海量的数据才能够进行大数据分析,因此,爬虫(数据抓取)是每个后端开发人员必会的一个技能,下面我们主要盘点一下php的爬虫框架。
武侠,是成人的童话。江湖,是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号, 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派,Python 便在其中独领风骚。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 这几天调试都很顺利,今天很意外的不要加班,哥几个看着窗外还是白天,还有点不适
《权利的游戏》、《天赋异禀》等耳熟能详的美剧,面对如此繁多的美剧,此时不禁会问自己,我喜欢看什么美剧呢?
精彩内容 作为推送行业领导者,截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外),接入应用超过43万,独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据,面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面,个推每天产生10TB以上的数据,并且累积数据已在PB级别。其次,作为推送技术服务商,个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求,例如:消息推送技术和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式,但开源数据处理系统稳定性并不很高,保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外,推送业务并
进入2020年3月,新的编程语言排行榜新鲜出炉,TIOBE 最新发布了 3 月编程语言排行榜。
PDF 版报告下载:D-Link 路由器信息泄露和远程命令执行漏洞分析及全球数据分析报告
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
作为推送行业领导者,截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外),接入应用超过43万,独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据,面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面,个推每天产生10TB以上的数据,并且累积数据已在PB级别。其次,作为推送技术服务商,个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求,例如:消息推送和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式,但开源数据处理系统稳定性并不很高,保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外,推送业务并不是单纯的消息
今天分享的4个关于Python编程语言的故事,来看看人工智能时代爆发的Python。 每个人都知道Python是“AI时代最好的编程语言”。 言归正传,我们到底该不该选择Python? #1 如果想
在人力资源管理方面,有效的数据采集可以为公司提供宝贵的人才洞察。通过分析招聘网站上的职位信息,人力资源专员可以了解市场上的人才供给情况,以及不同行业和职位的竞争状况。这样的数据分析有助于企业制定更加精准的招聘策略,从而提高招聘效率和成功率。
不记得多早之前,大概是2020年9月3号15点37分25秒181毫秒写过一篇信息搜集过程中有关数据分析的文章(原文链接),或许有读者会问,这么精确的时间我为什么记得这么清楚,因—为—我—瞎—编—的。言归正传,这里重点说下本篇文章,总的来说,这两篇其实都是关于数据分析的。一篇关于攻击过程中的用到的数据分析,而本篇则作为上一篇的姊妹篇,则着重讲一下在安全运营用到的数据分析,也就是企业防御;
随着客户的需求越来越“百变”,最近在做大屏设计的葡萄陷入了困境。 近期客户提出的需求是想在BI工具中增加 “路线地图”展示功能并进行数据分析。 不仅如此,这个“路线地图”还要兼具实用的功能与美观的动效,典型的“既要又要”系列。但是这对于我们的设计师葡萄来说,难度就有些大了。 静态图片展示不困难,可要让这地图动起来,确实有一些难度。 所以我们就将该问题拆成两部分,来解决这个问题。首先,我们需要一个路线地图工具。
今天要讲 4 个关于 Python 编程语言的故事,来看看人工智能时代爆发的 Python。
概述 一个产品的编码完成,并不能代表产品能够给用户体验,其中还必须包含测试、压测分析等,而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢? 本文章主要通过实践经验来学习了解压测过程,并且提出一些在PHP端可以进行优化的功能点,从而帮助后续开发过程中应用最优方式去编码。 工具 有道是磨刀不误砍柴工,要有好的工具才能做事更有效率,要学会工具的应用才能更进一步的优化系统项目。 关于PHP的工具性能检测工具的话,可以应用xhprof工具或者CI的原生时间打印工具。Xhprof工具的
本文来自公众号:超级数学建模 微信号 :supermodeling Python真的有那么好吗? 今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事,来看看人工智能时代爆发的Python。 在这里不会告诉你Python是“最好的编程语言”(无论什么意思)。 我也不会说,要不下一个项目尝试用Python,因为下一个项目来临的时候,不清楚Python会不会还是最好的一个选择。 言归正传,我们到底该不该选择Python? #1 如果想成为一名程序员?快点学会Python 作为一个计算机初级爱好者,据我们这些年敲过
Python是一种计算机程序设计语言。你可能在之前听说过很多编程语言,比如难学的C语言(语法和实现难度),非常流行的JAVA语言(尤其是现在分布式存储和服务),非常有争议的PHP(常见 WordPress 大多网站),前端HTML、JavaScripts、Node.JS、还有最近随着容器风行的Golang等等。那Python是What?
大约两年半以前,一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说:“最没有不可替代性的就是数据分析师,就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊,这些那都是必需品,没有了他们活根本就干不了了;没有他们,数据分析师分析什么啊!”笔者虽然在入行前就觉得,数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事,但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我,毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟,数据分析的前提是:已经有数据了。数据你都搞不来,还分析个毛线啊! 当时,在耍谷歌分析(
经过一段时间的努力,iNeuDA产品组件已经开发和测试完成,现在正式上线。现在iNeuOS工业互联网操作系统的技术体系和产品体系更佳完善,为中小企业提供更佳全面解决方案。如下图:
越来越多的软件产品正在以服务的方式发布。当应用上线后,我们希望对产品有持续的监控,在客户发现问题之前,能够感知系统的运行状态,健康状况,性能表现,以便快速应对系统故障,为客户提供持续不断的优质服务。New Relic的产品为解决这一问题提供了完整的解决方案。New Relic提供了端到端的监控能力,从前端页面性能,到后台服务端的响应速度,都有非常详尽的监控数据。
作者:张京 来源:见文末 为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种,Java, PHP都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用Python语言? 数据分析只是一个需求,理论上来讲,任何语言都可以满足任何需求,只是麻烦与简易之别。Python这门语言诞生也相当之早,它的第一个版本是26年前发表的,曾经(或者说当前)也被用于web开发,但是就流行程度来说,远远干不过Java和PHP。东方不亮西方亮,在与Java干仗失败的这20几年时光里,
随着众多视频资源的出炉,自今日起视频资源进行新一轮的发放,目前确定的视频资源包括,Linux,Python,docker,php,电子书等。如果你还有自己想要的视频没有在这里列出的,可以在文末留言。 因为百度云盘的不稳定性,即:分享后容易失效,我们也会采用相应的措施,如果出现链接失效,请第一时间告知是哪个链接失效。 其实分享视频,链接失效并不可怕,可怕的是总有培训机构举报,毕竟是他们自己加密视频破解版。 所以我们后面也会采取相应的措施,尽量减少被投诉的几率。而且在每次发文章时候
很多人之所以从事Python,是因为很不爽PHP的语法,虽然PHP被称为世界上最好的编程语言。于是为了这个原因,付出了沉重的代价,失业了好几回。
TIOBE排行榜每个月都会发布编程语言排行,在榜单中编程语言们上上下下,有的牢牢把握前三,有的忽上忽下,有的被挤出前20,过会又杀了回来。外行只看到语言的起起伏伏,内行看到的是业界风向,科技趋势。好了我们来看看这些眼花缭乱的语言都是干啥的吧。
阅读建议:马上又到金三银四的跳槽季了,分享一些简历修改的技巧,仅为个人的经验和想法,大家可以参考,希望能帮助到准备跳槽的你。
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