最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？...对于数据分析师来说，刚开始肯定是能做一些有趣的分析，但是长期做数据分析工作，想法总会枯竭，寻找分析思路就变得异常痛苦。可以这么说，分析思路直接奠定了数据分析结论的准确性和实用性。...聪明的你可能已经想到，我们常用的数据透视表就是一种维度分析，将需要分析的维度放到行列组合进行求和、计数、平均值等计算。放一张曾经用到的案例图片：用城市维度和工作年限维度，计算平均工资。 ?...数据分析的最终目的就是增长业务。如果数据分析需要绩效指标，一定不会是分析的对错，而是最终数据提升的结果。 数据分析是需要反馈的，当我分析出某项要素左右业务结果，那么就去验证它。...告诉运营和产品人员，看看改进后的数据怎么样，一切以结果为准。如果结果并没有改善，那么就应该反思分析过程了。 闪闪发光的数据分析思路永远都只会来自你自己的头脑，而非领导的指示。
不过，要选择数据分析供应商并与之构建有效的工作关系，从而为企业传递价值，需要管理者对于自己的需求以及潜在风险有清晰了解。 企业一直在将商业流程外包，数据分析是最新的一块业务。...到了 21 世纪初，从事数据分析的商业流程公司已经构成了一个既成类别。部分知名财富 500 强公司都会把至少一部分数据分析工作外包。...大部分情况下，这些公司只会将低端分析工作（例如对追踪维护程序等自动化任务进行报告）外包给离岸公司，而不会把全部数据分析工作外包。...我们不会把这些外包给数据分析供应商，因为这是和我们的竞争力息息相关的东西。 > 不过，把重复性的分析和报告工作外包给离岸公司，可以让我们内部的分析师专注于更加高级的技巧。这能让我们在竞争中保持领先。...他们要做的事情包括对外包公司的营销维持一定程度的控制权，防止外包公司将双方共同的工作过分地据为己有。 对于擅长数据分析的公司则是另一回事。对于它们而言，与外包公司合作的好处不仅仅在于低成本与低税率。
而每天井井有条的更新文章、做外链并不能保证网站的排名向着一个好的方向发展，做seo，策略是精髓，每天按照策略进行井井有条的seo工作，可以让seoer每天的工作有意义。...答：seo写作完全可以自学，多阅读高排名文章，进行文章内部结构分析，在通过不断的写作，seo文章创作水平会有质的飞跃。 ②撰写内容创意，有必要做舆情监控吗？...答：这要看网站的属性，如果是新闻网站，是要做舆情监控的，根据大数据进行撰写的文章成为热点的概率要高不少。 ③如何衡量内容创造是否需要SEO外包团队？...答：这需要从建立外链伊始就做外链整理，不但可以精确的统计外链数量，还可以对外链进行检查和管理，是seoer的必做工作。 3.页面优化 ①页面重复性内容，如何使用规范化标签？
下面内容为随书一些C语言模拟操作系统底层工作的一些程序，感兴趣可以下载来看一下。...硬盘也有5-6年的寿命，而MLC寿命最长，保护得当往往可以十几年正常工作。...这时候数据是在另一个地方操作的，数据写入到一半也不会对旧数据有影响，如果是其他操作情况下比如写入刚完成没有更新引用的情况，此时只需要把引用更新一下即可。总之就是怎么样都不会影响原来的数据。...多CPU调度情况 分片时间每一个进程用一个CPU工作，那么分配和调度CPU安排工作又是如何的？ 主要有两种方式，第一种是通过轮询「负载均衡」，另一种是「全局分配」，把任务分配给空闲进程的逻辑CPU。...第二部分就是运行程序的载体，负责管理系统调用，进程切换和设备驱动这些工作，同时担任重要的硬件抽象的角色，为应用程序掩盖掉复杂的底层维护工作。
《Linux是怎么样工作的》读书笔记 引言 这本书是个人看过的讲操作系统底层里面讲的最通俗易懂的了，但是200多页的内容确实讲不了多深的内容，所以不要对这本书抱有过高期待，当一个入门书了解即可。...下面内容为随书一些C语言模拟操作系统底层工作的一些程序，感兴趣可以下载来看一下。...这时候数据是在另一个地方操作的，数据写入到一半也不会对旧数据有影响，如果是其他操作情况下比如写入刚完成没有更新引用的情况，此时只需要把引用更新一下即可。总之就是怎么样都不会影响原来的数据。...多CPU调度情况 分片时间每一个进程用一个CPU工作，那么分配和调度CPU安排工作又是如何的？ 主要有两种方式，第一种是通过轮询负载均衡，另一种是全局分配，把任务分配给空闲进程的逻辑CPU。...第二部分就是运行程序的载体，负责管理系统调用，进程切换和设备驱动这些工作，同时担任重要的硬件抽象的角色，为应用程序掩盖掉复杂的底层维护工作。
今天小编就从数据分析的维度来为大家讲述一下创业世界中的跌宕起伏。...小编写了一小段脚本，从某数据供应商中爬取了一些数据，关于那些2020年不幸陨落的创业公司 ?...从今年创业公司失败的原因方面分析来看，市场定位不清晰、资金问题、政策法规的监管、产品问题等方面的原因是创业失败的4大原因， ?...我们可以从初创公司的获投状态就可以看出，资金问题一直以来都是困扰创业公司的首要问题，尤其是对于那些没有持续“造血”能力的公司来说，没有优质的融资渠道就没有良好的现金流，也就无法在竞争激烈的行业当中拔得头筹，从数据分析中可以看到
Java工程师薪资与工作年限的关系分布(薪资单位为K)： 随着工作经验的增加，Java工程师的平均薪资也在增加，可见工作经验很重要。当然优秀的工程师，1-3年的工作经验，也可以拿到比较好的薪酬。
在这篇文章中，我们将对产品数据分析日常工作进行剖析，从数据采集到产品分析框架的梳理，进而介绍如何通过数据对产品及运营进行反哺。...要进行功能效果评估，完整的数据和对行业及产品充分的理解是必不可少的两个部分。接下来就分别介绍一下我们在数据采集、具体产品功能评估方面所做的工作。...这也是数据分析同学需要参与到业务数据沉淀需求讨论中的原因。 产品分析：搭建合适的产品分析框架，实现分析指标的可视化监控 产品功能的每次迭代优化，都期望能够对核心指标产生积极影响。...数据反哺：数据来源于产品，应用于产品 效果评估之后还有一个重要的一个环节，那就是推动分析结果的落地，没有落地的分析结果都是无用的分析。...写在最后 回顾近半年产品数据分析的工作，其中有迷茫，也有成长。正如之前一个资深数据分析师所说的，数据分析师的高光时刻，就是自己提出的策略被采纳并且产生了良好效果的时候。
写几十行代码便能实现表情包爬取 我也是从爬虫开始，轻松爬取数据让我感到快乐，但我逐渐意识到，爬取数据仅仅只是第一步，对数据进行分析才是重点。作为一名数据分析师，我的工作是要做好技术岗和业务岗的对接。...Python，再次以他强大的魅力拯救了我的工作效率。 我可以调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图： ? 我可以使用pandas整理导出excel数据给业务部门的其他同事： ?...这种良性循环的氛围才让我彻底从一个excel数据分析师变成了Python数据分析师！ Python数据分析师的待遇 目前Python数据分析师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资也很可观。...在国内，普通Python数据分析师的基本岗位薪资起步可达10000元/月。2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。 ? ? 各个传统的行业都会有大量的数据需要处理。...使用python数据分析进行实战案例研究
前言 Quartz默认提供了11张表，本文将对这几张表做简要的分析。 表信息 ?...表达式指定了每隔6秒执行一次，然后指定了要执行的task，task指定了要执行的业务，运行之后可以查看数据表： ?...查询保存在数据中的CronCalendar： ?...启动之后延迟4秒后暂停firstCronTrigger，这里传递的参数group，然后查看数据库： ?...定期检查是否失效的时候，保证只有一个节点去处理已经失效的scheduler； TRIGGER_ACCESS主要用在TRIGGER被调度的时候，保证只有一个节点去执行调度； 总结 本文对这11张表做了简要的分析
在这里，你的全身上下都被数据围绕，无处不在的物联网、穿梭自如的无人驾驶汽车让数据源源不断产生，就像开着的水管，数据源一直流出。你发现曾经用于分析大数据的方法已经失效，因为他们更适合批处理。...该项目是从0开始构建，用于存储和分析来自各种物联网终端的大量数据，旨在实现实时决策。...对于流式工作负载，我们今天要使用多消息队列或Kafka分区来实现并行化。 这两个选项都有同样的问题：分区机制会同时影响读客户端和写客户端。...我们把历史数据集模拟成了流式数据实时地写入Pravega。所取的数据集涵盖的是2015年3月的黄色出租车的行程数据，其数据量为1.9GB，包括近千万条记录，每条记录17个字段。...我们选取了其中12 个小时的数据，形成如图3所示数据统计： ? 图3: 出租车数据流量记录 由上图我们可以观察到，数据流量在早上4点左右处于谷点，而在早晨9点左右达到峰值。
描述性分析介绍 描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法： 定量方法以数值方式描述和汇总数据。 可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。...一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。...本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章，当然后面还会介绍echarts...该库包含许多用于统计分析的方法。 SciPy是基于NumPy的用于科学计算的第三方库。与NumPy相比，它提供了其他功能，包括scipy.stats统计分析。...也就是空值(缺失值)，这样的数据在分析中十分常见。
学了CPDA数据分析师认证课程对工作有什么好处？...全球已进入大数据时代，数据分析工作体现在多个领域，覆盖企业运营全过程，持有数据分析师专业技能证书的专业人员所开展的数据分析工作已经涉足到了很多领域，包括政府相关机构、企事业单位以及其他领域。...目前，我国对于数据分析专业人员的需求数以万计，数据分析工作的重要性不言而喻。...摄图网_400057586_技术宅（非企业商用） - 副本.jpg 学习CPDA数据分析师认证课程后，通过考试获得“数据分析师”证书的学员可在本职工作中充分发挥作用，提升工作绩效、增强决策的科学性、提高工作决策的成功率...注会因为自身工作性质的原因有时接触到数据分析的工作，但他们本身专业知识和数据分析有很大差别，如果需要解决相关的数据分析的问题，或者需要进一步提升自己，还需要专门学习数据分析。
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。...只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。...12.png 1、网站日志分析：网站日志分析的的种类有很多，如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。...跟SEO推广工作最相关的主要有以下三种： a、搜索引擎流量导入 b、搜索引擎关键词分析 c、用户搜索行为统计分析 2、热点数据挖掘：我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO...自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。
其中的一些简直让人吐槽不能，以至于每年陈老师都会更新一份《数据类简历筛选指南》给到HR小妹妹，并且一并CC给关系好的客户帮助大家避雷。...随着网上对数据分析工作的错误宣传越来越多，这两年奇葩简历也是直线增长。特此专门开个专题，每篇1分钟，快速吐槽。同学们也要注意避雷哦！ 今天就从简历里的“学历”这一栏说起。...首先研究生的价值绝不是找工作那么简单，为了找工作完全没必要考（这个有空单独分享）其次现在研究生非常难考，万一考研失败又错过秋招，会很被动。再次研究生做的东西都非常高深，和企业脱节很厉害。...想提升分析能力，在校期间多找找实习更有帮助。 ▌问题六：要不要考个在职研？ 答：完全没必要。在职研对找数据分析工作屁用没有。...这篇是关于求职的，估计很多同学不方便点在看，那大家默默转发给有需求的同学哈哈，如果阅读可观的话，我们继续更新，下个话题写工作经验的问题。到底啥样工作经验，用人部门领导一看就喜欢。敬请期待哦。
一、主管臆断，而不是用数据去证明 1.错误现象 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...（1）先提出“双十一”活动的假设 （2）用数据进行证明 这种提出假设，用数据证明，得出分析结论的方法，就是假设分析方法。...久而久之，难免让领导怀疑你的工作能力。 所以，要多跟领导、同事交流，保持开放的头脑，大胆说出你心中的想法。 再比如下面的工作场景会经常遇到： 我问甲方：你具体要什么数据？什么时间段的，什么类型的？...下面是社群会员（现在已经是分析的主管），为什么要辞掉一个员工的原因： 上面总结了新手常犯的几种错误，以及如何避免。欢迎留言说说你在工作中遇到的那些常见错误。...+业务实操带练，数据分析技能和思维两条腿走路，让你成为真正的数据分析师，而不是数据处理工具人。
Kubernetes on Linux with kubeadm kubeadm reference 废话不多说，通过阅读kubernetes v1.5.0源码后，下面分别给出kube init和join两个子命令的工作流程图...，据此你就能了解其工作机制。...kubeadm init工作机制 ? kubeadm join工作机制 ? ##总结 kubeadm init主要工作： 创建集群安全相关的的key、certs和conf文件。
数据分析工作，最终还是要分配到某一个部门的某一个岗位。 蛋疼就从岗位开始…… 因为数据分析不像销售、产品、运营一样是刚性岗位，大部分企业并不依靠数据分析挣钱吃饭。...大家在网上看到的各种科学合理的“数据分析流程”“数据驱动业务”，到了现实里就七零八落。 O(╯□╰)o 理论上，在技术端，至少需要数据仓储，数据分析两个组，才能扛得住工作。...因为能力归能力，工作归工作。数据分析的工作方式，决定了一个人能做的是很有限的（如下图）。即使一个人有能力全部做，他也没精力同时出现在业务部门开会的会议室，跑数的工位，开发的机房三个地方。...2，3，4步是开发的硬活，5，6，7步是数据分析的本质工作，但做算法、做专题、开发报表的工作细节完全不同，而1、8正是数据分析的起点与终点，不考虑业务需求，不跟踪业务效果，做了分析又有啥用呢？...虽然名字也带“数据分析”然而做的工作基本就是在excel里搬数据（常常往返于csv格式与excel工作薄格式之间），做图表，贴到ppt里，在折线图下边写上：“本月销量低了，要搞高！”
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