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数据分析最高境界,离你这么近

很多同学问:数据分析最高境界是啥?这里陈老师可以给一个非常明确的回答: 具体问题,具体分析 就这八个字。 看到这里,很多新人会表示:“这个我早知道了呀,那么我已经达到最高境界了?”...随便问几个问题: l 谁要看这个分析? l 他看了能干啥事? l 到底是什么业务的分析? l 这个业务到底有没有数据? l 现有的数据是否足够用XX方法? 什么都不知道。当然不能算是具体问题了。...一个具体的问题,至少包括下述三个层面: 人:谁需要这个分析? 事:业务场景是什么? 数:数据有多少、质量如何? 02 谁需要做分析 相当多场景下, 数据分析是做给别人看的。...技术能力:到底对数字化、数据采集、数据分析了解多少。实际上,在数据分析领域的头号问题,就是:不懂数据的领导/同事对数据模型日益增长的幻想,与基础数据采集、基本业务流程数字化建设落后之间的矛盾。...04 数据质量如何确认 数据分析最怕什么,答:没数据。而数据的多少,是直接由业务场景的数字化程度决定的。数字化程度低,没有数据,就是没法分析。 这一点在B2B类业务中尤其明显!

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保护用户口令的最高境界

这个主保护措施主要包括两方面的内容: (1) 存储加密 服务器侧在数据库层面的存储加密措施,就是 高强度的加盐HASH。...即使数据库被拖库,按照前面所述,数据库中存储的是: SHA512 ( 32位以上慢加密HASH结果 + 后端盐值 ) 其中,32位以上慢加密HASH结果本身就是超高强度的口令,彩虹表几乎不可能对这样的数据进行运算...要想破解,只能从前端开始,从密码字典提取口令,从网页提取前端盐值,执行慢加密,再执行SHA512(慢加密结果 + 后端盐值)来跟数据库中的数据进行比对,这个效率显然非常低。...保护口令的最高境界 ---- 如果采取了本文所推荐的安全措施,就算黑客拿到了数据库,用户的原始口令也拿不到,这是因为: 保护口令的最高境界是: 就算数据库被拖库或者被内部泄露,也没什么用处,让黑客不可能从泄露的数据中获得用户的原始口令等任何有用的信息

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这是不是 PowerBI 原生作图的最高境界 - 案例:对比积累分析

如果让分析师去做一些高信息含量的图表,那该图一定位列其中,因为企业几乎都是是目标(结果)导向的,对此,KPI的达成就是关键的信息了。...关于可视化,我们将可视化分为两类: 数据可视化 商业图表可视化 我们认为这两者是不同的,具体差异,请参考我们的系列文章:(以后再读) 真正的商业图表可视化之道-布道篇 真正的商业图表可视化之道-实践篇...真正的商业数据可视化之道-工具篇 结论是:我们希望用基本的常识性元素来构建商业图表。...分析思路 我们先在草稿纸上大致研究一下一个图表的有意义部分,然后将它进行拆分,直到拆解到不能再拆解为止。在某些特殊的情况下,有些图表相当于两个图表,例如: ?...DAX 驱动可视化 由于本文建立在坚实的 MVC 理论基础上,可以参考:(以后再看) PowerBI DAX MVC 设计模式 导论 PowerBI DAX MVC 设计模式 导论 续 - 案例:竞争交叉分析

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程序员怎样才能达到编程的最高境界

程序员怎样才能达到编程的最高境界最高境界绝对不是你去编两行代码,或者是几分钟能写几行代码,或者是用什么所谓的可视化工具产生最少的代码这些工作,这都不是真正的高手境界。...程序员到达最高境界的时候,想的就是“我就是程序,程序就是我”。...对待软件要有一个全面的分析方法,光说理论是没有用的。如果你没有经过第一、第二、第三、第四这四个阶段,则永远到达不了高境界。因为空中楼阁的理论没有用,而这些必须是一步一步地去做出来。...实际上,技术到达最高境界后,是没 有分别的。...所以,追求技术的最高境界的时候,实际上是没有年龄限制的。对我来说,现在都三十三了,我从来没有想过退出这行,我觉得我就能玩下去,一直玩到退休都没有问题。

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EMPS:个人做数据分析处理的4重境界

导读 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。...个人数据分析与处理经历的4重境界 对照这4种数据处理工具,计划开展系列学习与对比推文,本期做为开篇之作,仅做以概要介绍。 4种工具严格来讲其实并无实质性联系,除了它们都可用于基本的数据分析与处理。...Python之后学习的最重要的库,潘大师曾经一度是我数据分析的主力,也着实解决了我实际工作中的不少问题,还整理了很多数据分析的小技巧(详见这一年,我总结了这些Pandas小技巧……)。...一直认为,在千万级以下数据量的场景中,Pandas是最好的数据分析工具,没有之一…… Spark,当数据量超过千万数量级时,Pandas的处理效率就会肉眼可见的变慢不少,此时Spark这款分布式计算处理框架堪称是最佳替代品

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“封号斗罗”程序员修炼之道:通向务实的最高境界

独孤九剑剑法,把人能做的动作,全部拆解,透过分析对手的姿势,他能做的动作有哪些?对手哪个部位、哪条肌肉有动作徵兆,推算他下一步只可能是什么招式?...最终,达到拳脚兵器暗器、内外轻功无所不能无所不精,却不受任何束缚,即景生情自由挥洒,从心所欲无不如意之境界。...最后:批判性地分析你读到和听到的东西(包括本文) 批判性思维本身就是一门完整的学科,我们鼓励你仔细研究和学习这门学科。现在先在这里起个头,问几个值得思考的问题。...但借助广泛的知识组合,在你将读到的海量技术出版物上,再加一点批判性分析,你就能理解那些复杂的答案。 挑战 · 本周就开始学习一门新语言。你是不是一直在用同一门古老的语言编程?...“程序员修炼之道:通向务实的最高境界(第2版)。”

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【求职】做数据分析师也有三重境界

数据分析师有三重境界   “一专多能,能力要求全面。”林先生觉得,世导科技需要这样的数据分析师。   “数据分析师的工作就像一条生产线。在大公司会有所专精,有人负责平台数据整理,有人负责营销数据分析。...但我们的一个数据分析师,要负责数据监控分析、内部经营分析、营销分析三大块内容。”   据悉,每周世导科技的数据分析师要固定提交十几份报告。...林先生认为,数据分析师有三种境界:   初级境界,主要做数据的搜集和整理。新手往往会将数据一堆就交给领导,需要再经过一番分析才能呈现出价值。   ...中级境界,除了要让数据说话,还能在数据整理的过程中,发现问题。比如,淘宝商家的热销品销售量下降,公司运营的项目某个时期进展不大,他就要用数据分析“问题出在哪里”。   ...达到高级境界数据分析师就能掌握用户规律,预见未来。他们的报告会找出问题,还会指出解决方向——比如,建议公司几个部门开展调查、进行改进。

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2021高考热度最高专业,大数据分析告诉你

别着急,前辈我已经为大家整理出了一份最详细的高校与专业数据分析报告,建议家长和考生们,直接转发收藏。...(近水楼台先得月) 以上对各高校、各专业的情况做了一些统计和数据分析。不过每年高考过后,还有一个问题格外受人关注,那就是适合女生报考的专业是什么? 土木工程?机械制造?软件工程?...虽然有较多信息缺失,但不影响分析。 计算机类各专业中,虽然女生比例差异不大,还算均衡。值得注意的是,智能科学与技术平均薪水最高,高达15K。 ?...如果你也认同小编的想法,认可小编的数据分析结论,快来点赞、收藏、转发一波吧~ 06 爬虫附录 ☆高校信息爬取 中国教育在线:https://gkcx.eol.cn/ ?...▲高校数据样例 ☆本科专业数据 ? ▲本科专业数据样例 ☆专科(高职)专业数据 ? ▲专科(高职)专业数据样例

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Roxlabs:解锁高效数据采集与网络应用新境界

三、应用场景解析 数据采集 使用Roxlabs的IP代理服务,数据采集不再是技术挑战,而变成了一项高效且简便的任务。...通过遍布全球的IP代理,企业可以轻松访问并抓取各类网站数据,极大地提升了工作效率和数据质量。这对于需要处理大量在线数据的企业来说,无疑是一项重要的技术支持。...它使企业能够实时获取并分析竞争对手的SEO策略,以及进行市场趋势分析,确保在激烈的市场竞争中保持优势。...全球市场研究公司的数据采集 场景描述 一家专业从事市场研究的公司需要从不同国家的网站上采集数据,用于分析全球市场趋势。...这使得公司能够从全球范围内的目标网站上高效地收集数据

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SQL Server秘籍:数据分隔解密,数据库处理新境界

数据数据过程中经常会遇到数据按照一定字符进行拆分,而在不同版本的SQL SERVER数据库中由于包含的函数不同,处理的方式也不一样。本文将列举2个版本的数据库中不同的处理方法。 1....使用 XML 方法 在SQL SERVER 2016版本之前,因为没有直接进行数据拆分的方法,因此需要通过其他方式来解决,以下是案例: 首先,我们考虑以下的案例。...,'nvarchar(100)') from a.COl2.nodes('/root/v') C(v)) b; -- 重新组合相同 COl1 值的数据 select c.Col1,...select 1, N'a,b,c' union all select 2, N'd,e' union all select 3, N'f'; go -- 使用 STRING_SPLIT 拆分数据...小结 无论是使用 XML 数据方法,还是使用 STRING_SPLIT 函数,都可以有效地处理 SQL Server 中的逗号分隔值。选择哪种方法取决于你的数据库版本和个人偏好。

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2017年热度最高的十大技术类技能 数据挖掘分析上榜!

TEKsystems公司全球分析师关系负责人Karsten Scherer表示,即使是那些能够负担得起相关人员支出的企业,亦很信找到经验丰富的理想安全人选,特别是那些具备认证信息系统安全专家(简称CISSP...数据挖掘/分析 26%的受访者表示他们有计划在未来12个月内雇用此类人才。...作为北卡罗莱纳州医疗卫生系统Mission Health项目的数据分析经理,Arun Murugesan管理下的团队已经在过去几年中由2名成员扩张至35人。...医疗卫生企业已经将大量资金投入到商务智能与分析技能领域,但保险与金融服务行业、零售厂商以及其它行业也在积极物色此类专业人才。...商务智能、分析类职位的有力候选者通常需要具备数学、工程技术以及统计学专业背景,Reed表示。他们需要了解如何利用特定商务智能工具并熟悉SQL等数据相关编程语言。

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数据结构和算法】找到最高海拔

请你返回 最高点的海拔 。 示例 1: 输入:gain = [-5,1,5,0,-7] 输出:1 解释:海拔高度依次为 [0,-5,-4,1,1,-6] 。最高海拔为 1 。...最高海拔为 0 。...根据题目描述,自行车手从海拔为0的点开始骑行,通过一系列的海拔变化,最终要找到最高点的海拔。 分析海拔变化:根据给定的gain数组,可以分析出自行车手的海拔变化。...确定最高点的海拔:在计算出总的海拔变化后,需要找到最高点的海拔。这可以通过比较累加海拔和初始海拔的大小来实现。最高点的海拔即为累加海拔和初始海拔中的较大值。...代码实现:最后,根据上述分析,可以使用Python等编程语言实现相应的算法。在实现过程中,需要注意代码的简洁性和可读性,同时也要注意处理可能的异常情况。

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分析 100 万条招聘数据发现,平均月薪最高的竟不是阿里滴滴和腾讯!

作者 | 八爪盒子 责编 | 郭芮 本文转自公众号CSDN(ID: CSDNnews),转载需授权 通过对各大招聘网站上的100万条招聘数据对比分析发现,在过去的7月份中,共计有26140条知名互联网公司职位招聘信息发布...而对于所有程序员来讲,最关注的势必是薪资一块,综合北上广深知名互联网公司数据后我们发现,位居第一名的互联网金融公司的平均月薪高出了第二名滴滴近 5K。...大数据相关职位整体数量都明显增加,职位总数增加为1261个,数据分析上升至排名第一,数量518个,较上个月增加200多个。数据分析和大数据开发仍占主导,占比76.8%。 ?...根据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示,目前全球范围内已有人工智能人才仅30万人左右,而人才缺口早在2017年10月便已经达到百万级。

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MySQL批量插入数据,一次插入多少行数据效率最高

一、前言 我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?...插入数据量多,减少了循环的次数,也就是在数据库链接部分的耗时有所减少,只是这个8W并不是极限数据,具体一次插入多少条,还有待参考。...后面通过各种百度,博主觉得最大只是代表传输数据包的最大长度,但性能是不是最佳就要从各个方面来分析了。...四、其他影响插入性能的因素 1、首先是插入的时候,要注意缓冲区的大小使用情况 在分析源码的过程中,有一句话:如果buffer pool余量不足25%,插入失败,返回DB_LOCK_TABLE_FULL...只是在不断的搜索中,发现影响插入性能的地方挺多的,如果仅仅是拿max_allowed_packet这个参数作为分析,其实是没有意义的,这个参数只是设置最大值,但并不是最佳性能。

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比流计算资源效率最高提升 1000 倍,“增量计算”新模式能否颠覆数据分析

”的两种计算模式,最上层是数据的消费部分,且带有交互分析的场景。...这便是在前一个例子数据分析系统的基础上迭代了一些 AI 的能力。...数据处理 标准场景: 数据分析引擎分为“批处理”、“流计算”、“实时分析”,也都有各自比较固定的数据处理和分析的场景,通过组合的方式满足不同业务需求,这个架构通常称之为 Lambda 架构。...由以上两个维度,可以划分出四个象限区间,可以看出批处理、流计算、交互式分析分属不同象限:批处理是典型的静态数据加静态 Query 的流程,通常是一个 Pipeline 过程;交互分析是静态数据加动态 Query...,高并发低延迟;批处理和交互分析,通常是计算向数据去,是主动计算处理被动数据的过程。

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程序员的四个境界

---- 第二境界:格物   在这个境界里,我们要学的是分解问题和推理的技巧,学会用逻辑的语言来精确的表达一个命题。...此时,软件工作者掌握的是一种分析具体事物的方法,他们不再一味的模仿,而是开始对一个有一个具体问题进行思考并称是用自己的方法来更好的解决。...在这个层次里的“程序员”开始关注解决问题的思路,并关注分析和推理的数学技巧,他们中的优秀者熟知各种算法善用各种各样的命题推理来 分析并解决问题。...在这个境界的高手,往往善于从具体问题中分析出合理有效的解决方法。...在这个境界的人,他们是真正能够享受到程序设计艺术魅力并且充满成就感的一群人 ---- 第四境界:得道   是程序设计领域的最高境界,要达到这个境界,只需要掌握一样东西,然而这个东西并不是寻常之物,而是许多人穷尽一生也无法得到的

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