“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
数据中台是中国本土诞生的一个名词，很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼，如果用Gartner的炒作周期图来看，数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
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3月4日，中共中央政治局常务委员会召开会议，强调要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，简称“新基建”，这一政策也昭示着数据应用越来越向全民普及化的趋势演进。进入21世纪以来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术的快速发展和产业数字化转型，使得数据量几乎呈现几何级增长，如何从海量数据中获取有用信息也显得尤为重要。
前言
导读：大家好，今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
<数据猿导读> 随着产业升级，越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品，大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据，而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播，消费者的评价数据成为新的金
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段，正日益受到关注。而在大数据分析领域，云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响，同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
在运营者的翘首期盼下，微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟，效果却很华丽。 数据分析提供了用户、图文传播和用户互动情况三方面的分析，包括用户性别、地域、语言、增长情况，图文消息阅读、分享情况、消息互动情况等近20个指标，还提供了可视化的效果，对我这类普通微信运营者来说已经基本够用了。 数据分析功能并非全由微信团队完成，兄弟支持 在此之前，微信公众号只有在海外版的后台，才可查看消息的“UV”和“PV”。很多运营者登录海外版去了解情况。 登录海外
从上期全球大数据领域投融资分析（2016年上半年全球大数据领域投融资市场分析）中可以看出，美国比较侧重发展大数据的技术应用，而数据分析是大数据技术应用领域投融资最多的技术方向。2016年上半年，中国在
微信首次对外开放数据分析能力，推出了移动端数据分析工具“微信指数”，它的背后有着微信大数据的支持，只需通过搜索关键词就可以看到数据指数近三个月内的变化趋势。 “微信指数”让社交数据不再沉睡 对营销者来
敏捷，指反应（多指动作或言行）迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指：以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
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
在现代商业环境中，企业的业务需求日趋复杂，对数据分析的依赖也越来越深。从实时销售情况到市场趋势分析，从客户行为研究到产品优化调整，每一个环节都离不开数据的支撑。然而，传统的数据分析平台，如指标平台和BI平台，往往分割在不同的系统和团队中，导致数据孤岛的形成，降低了数据分析和应用的效率，影响了企业的决策速度和准确性。在这样的背景下，如何将数据分析的各个环节进行有效的整合，提升数据管理和应用的效率，满足企业对实时、准确的数据分析和决策的需求，成为业界共同关注的问题。
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
生信分析对于非专业人士来说比较困难，而单细胞数据分析通常更为复杂。如何降低数据分析的门槛？正好看到一篇文章介绍了这一主题。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据分析是数学知识、统计知识和分析人员自身专业知识的融合及实际运用，其关键在于挖掘数据潜在的价值，解决实际问题。 分析人员可使用一系列科学研究方法挖掘数据本身的意义及数据之间的关系，进而为实际研究提供有力的数据支撑。 网络问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述，不仅可以将各类分析方法融入问卷研究，还可以将分析思路进行梳理，以“傻瓜”式的文字进行讲解，从而解决实际问题。 在浩如烟海的数据中，不论是科学研究还是商业调查，很大一部分数据是通过调查
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
大数据时代，数据已经成为战略资源。掌握前沿科技的大型IT企业在数据的分析和利用上走在了时代的前列。笔者浸淫IT业十余年，近几年专注在数据分析平台研发和数据分析上，数据分析技术及其未来趋势有一定的了解和思考，在此与大家分享。 0.澄清基本概念 I.大型IT企业：指对外提供IT相关的软硬件产品及服务的公司，员工至少在万人以上。 II.数据平台：指大型IT企业用来为自身服务为主，担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合。主要针对内部服务，不对外开发。 III.数据分析：此处的数据分析师广义的，包括一切基于数据得出
如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展，纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的？ 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策； 数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算
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
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable Insight），数据分析就是其中的核心技术，包括数据收集、处理、建模和分析，最后找到改进业务的方案。
在企业的日常运营中离不开数据分析，各类数据的的汇总、整合分析和研究对于企业的发展和决策都起着不可或缺的作用。对于数据量小的型企业来说，做数据分析用Excel就够了，但是对于数据量大的企业，Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件，以供大家参考。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所以接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。
大数据经过多年的潜心发展，在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕大数据的应用开发也迅速火热起来了。政务大数据解决方案、企业级大数据解决方案、智慧城市停车大数据解决方案等已经开始被应用。5月份一条很有意思的娱乐新闻——警方在某歌手的演唱会上抓捕了好几个被网上追逃的人。这同样是大数据技术的应用······
根据维基百科的定义，数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集数据，以便弄清哪些是同质数据，从而全面地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据中最有用的部分。
随着物联网技术的不断发展，越来越多的企业开始考虑开发自己的物联网平台。然而，在开发过程中，成本是一个不可忽视的因素。本文将从多个维度对开发物联网平台的成本进行深入分析，帮助企业更好地了解和控制成本。
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
马云曾说“中国正迎来从IT时代到DT时代的变革”，DT就是大数据时代。数据已成为企业的核心资产和宝贵资源，企业愈加重视和善加利用数据分析与挖掘技术。
部分IT供应商在美国成立“开放数据平台（The open data platform, 以下简称ODP）”协会，以促进大数据技术发展。 当下，大数据分析工程似乎在各大IT公司正当其时。科极网拓与《电脑周刊》联合进行的2015年度IT行业支出重点调查表明，与2014年相比，大数据分析与管理越来越受重视。全球30%的受访者表示，他们有2015年实施与大数据有关的项目的计划，这一比例在欧洲为26%，在英国为21%，而2014年，这一比例在全球仅为17%。 大数据分析经销商Hortonworks公司战略副总裁肖恩
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
随着“大数据”概念的火爆，各色（大）数据分析平台一时之间也是风气云涌，更兼与云计算结合，成为一个个cutting edge startup的营销热点。笔者碰巧在多年前就参与过2个数据分析平台的研发工作，对于数据分析业务、平台建设等问题有些感想和思考，在此与大家共享。 一、私有云数据分析平台：DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。 它的出现是基于明确的产品需求的，目标用户是就职于专业数据分析部门的数据科学家（datascientist）。 Data sc
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如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同，在日前发布的2017年度市场研究报告中，2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%，这主要是由于公共云的部署和利用好于预期，以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段，并从部署中获得更高的业务价值。展望未来，通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术，大部分市场可以保持未来几年的增长。
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。
自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
数字经济时代，数字化趋势已然成为各行业共识。银行作为数字化转型的排头兵，积极推动数字技术与实体经济深度融合，核心目的之一即是达成数据驱动业务发展的能力。基于对金融行业数字化的观察，我们发现在银行业的领先实践中，国有行、股份行、城商行均将数据能力作为数字化配套能力建设的重点，以企业级视角进行顶层设计和统筹规划，持续增强数据支撑能力，深化数字化经营管理。而分行在总行的数字化战略下，也纷纷基于实际业务情况，深入探索实践以完善自身数字化建设。
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