“相关性并不意味着因果关系”，相信做数据分析的同学都明白这个道理。...在历史观测数据上去研究某个干扰变量是否会对留存造成影响，把某一天的用户分为实验组和对照组，然后比较这两组用户的次日留存。两组用户的次日留存肯定是有差别的，但又有多少差异是由于干扰变量带来的？...从用户角度讲，一部分用户无法使用某类功能而另一类用户则可以，可能会引发舆情问题； 需要有满足最小样本量的随机流量，并且实验需要持续一段时间，如空跑和实验期； 从开发角度，同时维护多套代码也有一定成本；...所以，在不方便进行AB实验的时候，使用手边已有的历史数据进行推断和决策就变得很重要，这个时候可以用因果推断或者称为观察性研究来解决。当然在可以实验的情况下还是推荐AB实验的。...之后再继续写一些因果推断在数据分析、营销推荐领域的实践。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。...今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？...大数据分析技术架构通用模块： 数据收集模块：主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。...分析引擎模块：数据分析师交互最多的模块，主要负责执行各种分析语句或代码，完成各种分析任务。...关于大数据分析需要什么技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术架构需要结合实际业务来考量，学习阶段，先从通用层面去掌握，实际工作当中去应用，才能更深入地掌握。
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？...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法，可以进行深层次的客户识别、...画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要； 大数据分析人员：海量异构数据，和其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。...二、数据分析师职能和学习路径 1.业务数据分析师 2.数据挖掘/建模师 3.大数据分析师 数据分析是一个快速发展的职业，有很多求学者和你一样渴望知道该学习什么、按照什么样的顺序学习。...无论你是刚刚起步还是想拓展现有技能，数据分析的学习都需要专业的指导，都需要投入很大的精力，但是我们保证，回报会更高！
Jerry是高级分析研究的带头人以及英联邦科学委员会高级分析实验室的创始人。在他的博客“做数据科学”（Doing Data Science）中，Jerry分享了他在领导数据科学的公开研究中的经验。...原文标题：数据科学中“专业化”意味着什么——作为一个专业的数据科学程序员需要具备些什么? 我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。...如何变得专业化 数据科学家需要具备一些软件工程的技能，只不过并不是一个专业的软件工程师所需要的所有技能。我将具备必要的数据产品工程技能的数据科学家称为专业的数据科学程序员。...你需要通过你实现系统的顺序来完成。 像专业人士一样构建 你不一定非要以固定的顺序来构筑数据产品的元素（例如，先建立数据仓库，然后是算法，然后是控制器）。专业的方法是按照最高的技术风险来构建。...目标是总是有一个可以工作的数据产品，只不过它只有到最后才是功能完备的。 专业人士的工具 每一个专业人员需要有质量的工具。有太多的选择可以使用。
数据思维决定了你如何思考问题，如何搭配这些分析方法，如何得出结论，如何确定问题。 摄图网_400070516_商务思考（非企业商用）.jpg 那么究竟什么是分析思维呢？ ...2、用客观标准代替主观判断 但是单纯只有数据，对业务问题的分析没有什么帮助，毕竟我们得知道这个数据到底带来了哪些业务信息，所以最后事实还是要归纳成“观点”。 想要解读出观点，我们需要先找到一个标准。...抛弃固有的思维定式，这是非常反人性的，这也是为什么说数据分析需要专业训练的原因。 4、演绎而不是归纳 逻辑思维方法分为归纳法和演绎法。 归纳法是从特殊到一般的推理，是从结果找原因的方法。...数据分析的价值就体现在这里。 5、找出背后的逻辑 数据分析师是需要大量的逻辑思维训练，但我们自己做好还不够，我们的工作必需和业务方沟通，帮助他们解决实际的业务问题。...想要做一个好的数据分析师，必须拥有专业的数据分析思维。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。...目前，大数据算是非常火的专业，下面我将和大家谈谈大数据专业学什么？ 大数据专业分为两种，其一是大数据开发，其二是数据分析与挖掘。...1、大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容； 2、数据分析与挖掘：Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis...、数据处理、数据分析等。
就连NBA在选拔球员时也离不开数据分析，比如76人队就拥有属于自己的数据分析部门。比如在选拔新队员恩比德和西蒙斯时，数据分析的作用功不可没。...近年来，几乎所有的企业都将数据提升到企业的战略发展中，期待其在企业中发挥关键性的作用，因此数据人才也开始被争抢：市场分析师、数据咨询师、金融分析师、数据产品经理、数据运营……数据岗位的薪资水涨船高，成为目前最有潜力的职业选择之一...硅谷大学让你在业余时间掌握前沿技术 Udacity 联手 Kaggle x Tableau 开发的硅谷数据分析课程，专为四类需求量身打造： 1 转行必备：业余时间掌握数据分析，轻松实现职业转化； 2 职业精进...加入课程后，你将从零开始，熟悉符合硅谷标准的数据分析流程，掌握从数据清洗到数据可视化各环节的关键技能，最终成为顶尖数据分析师，获得硅谷认证。 ▼ ? 值得关注的是，本期数据分析课程新增了求职指导内容。...对于求职目标明确、有强烈意愿在数据科学领域寻求职业发展的的同学，可以选择进阶求职课程，在完成数据分析进阶课程之后，额外获得求职指导课、一对一模拟面试。 目前仅数据分析进阶课程提供此服务，机会难得。
作者 CDA 数据分析师 Spark这套速度极快的内存分析引擎与以往的大数据处理框架相比具有诸多优势，从而能够轻松地为大数据应用企业带来理想的投资回报。...近年来，CDA大数据团队针对Spark框架开展了广泛深入的研究，并融入到大数据分析师的培训课程中，整个课程体系变得更加完善，我们相信，随着整个团队的不断努力，我们的大数据分析师培训项目将日臻完美。...此外，众多实验表明，在处理迭代式应用上Spark比MapReduce快20多倍；计算数据分析类报表的性能提高了40多倍；Spark能够在5-7秒的延时内交互式扫描1TB数据集。...例如在基于MapReduce开发的WordCount示例程序中，用户需要重写Map类和Reduce类，虽然MapReduce类似八股文的程序编写模式极大地简化了并行程序开发过程，但是程序代码至少几十行。...借助Spark快速迭代的优势，CDA大数据分析师3个月就业班课程着重学习Spark内容，通过案例分析实战，解决工作应用中的难题。
(scRNA-seq)分析工作流程的下一步是执行聚类。...为了进行聚类，我们需要确定细胞间表达差异最大的基因。然后，我们使用这些基因来确定哪些相关的基因集是造成细胞间表达差异最大的原因。 ? 然而，在进行聚类之前，首先让我们先明确几个概念。...基因长度：比较相同细胞内不同基因之间的表达，需要考虑基因长度。映射到较长基因的reads可能看起来与较高表达的较短基因具有相同的计数/表达。 ?...在scRNA-seq分析中，在scRNA-seq分析中，我们将比较细胞内不同基因的表达以聚类细胞。...主成分分析（PCA） 主成分分析(PCA)是一种既强调相似性又强调变异的技术，用来在数据集中产生强模式(降维)。
那么同样的两个人、或者多个人，我们怎么区分他们哪个专业呢？什么是专业呢？ 记得以前看《亮剑》，国共合作的时候，李云龙和楚云飞成了战友，一起打日本鬼子。...比如一个人，他每天上班需要5件东西，那么出门前，他把自己身上的东西过一遍，看看够不够5件，如果不够，然后再去想忘记了什么。...有的人拿到一个工作就开始干，然后发现遇到各种问题，最后消耗的时间并不少；而有的人有一套自己专业做事的方法：先分析、找联系、协调等，然后才开始干活，反而更快。...它是一门关于软件的系统性工程，它对完成一个软件分为很多步骤，如：可行性分析、需求分析、概要设计、详细设计、编码实现、测试、部署等步骤，让我们软件从业人员可以更好的使用专业的方法去完成一个软件项目。...这门《软件工程》就是如何让我们更专业的一本书。 看到这里，相信你也理解专业是什么了。我不想给专业下什么定义，只说最通俗的理解。我对专业的理解是刻意、故意。
数据分析行业升级路线是什么？ 3. 转行数据分析的学习路线以及资源有哪些？ 1.人人都可以转行数据分析么？ 我学的专业是电路与系统，就是设计电路的，一直学到硕士（只要喜欢，转行永远不迟）。...就我个人经历而言，我花了7年学习电路专业知识，花了1.5年从事电路设计工作，到头来还是扎进了另一个毫不相干的行业。...相比于比较传统的商业分析师、行业分析师，除了对业务的深入理解之外，你需要有对数据有更敏锐的嗅觉。...2）数据分析师（偏数据），此方向更看重数据处理基础，比如从数据库中按需求取数、按需求统计数据等，相比偏分析的数据分析师，你需要更加熟练excel、sql等。...此方向是从数据分析师向数据挖掘等技术岗升级的路线之一，你需要熟练sql、excel等，薪资相对偏分析的数据分析师有一定提升，但天花板不够高。
学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？ 接下来就为您一一分析： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？对！...其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。...4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？...需要什么样的大数据人才？ 今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。...最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。 来源：THU数据派
1.excel 不方便多人共享使用数据 excel好比一个移动硬盘，你打开使用excel，你的同事就无法再使用了。 数据库好比网盘，你和同事可以愉快的一起使用网盘或者数据库里的数据。...2.excel无法存放大量数据 excel可以存放十几万的数据，但是大数据时代，从来就不缺少数据，当数据量越来越大的时候，excel就无能为力了。而数据库却可以存放海量的数据。...所以，你看到淘宝几亿人使用，背后存放商品的不是excel，而是数据库。 3.excel无法处理复杂问题 数据库可以应对突发事故，比如数据丢失、数据被盗。数据库可以处理复杂的业务，比如银行存取款业务。...因为公司的数据是放到数据库里的，所以现在的数据分析、机器学习、开发工程师等职位在招聘要求中都会要求：使用过数据库，熟悉SQL。...具体的数据库和SQL关系我在《从零学会SQL：入门》课程里用“建筑施工人员”类比过，是下面图片里的关系： 从零学会SQL：入门www.zhihu.com
你面对的可能是高级分析问题，也可能是需要机器学习的问题。这些都是大数据架构寻求解决的难题。 大数据解决方案通常涉及一个或多个以下类型的工作负荷： 静态大数据源的批处理。 移动中的大数据的实时处理。...大数据的交互式浏览。 预测分析和机器学习。 需要解决以下难题时，可以考虑使用大数据架构： 存储和处理对传统数据库而言数量太大的数据。 转换非结构化数据以进行分析和报告。...分析数据存储。许多大数据解决方案会先准备用于分析的数据，然后以结构化格式提供已处理的数据供分析工具查询。...Lambda 架构 使用极大型数据集时，运行客户端所需的查询类型可能需要很长时间。这些查询无法实时执行，并且通常需要 MapReduce之类的算法跨整个数据集进行并行操作。...这样可以跨大型数据集进行高精度计算，这样的计算可能很耗时。 热路径和冷路径最终在分析客户端应用程序处会合。如果需要实时显示时间性要求高但准确性要求可能不高的数据，客户端会从热路径获取结果。
那前端开发需要学什么呢？本篇html中文网将分解前端开发人员使用和需要的所有技能，先从前端开发的定义开始。 什么是前端开发？...虽然它不再那么常见，但是前端开发人员有时被称为“客户端开发人员”，以区别于后端开发人员，后端是对数据库等幕后工作进行编程。...本文将分解前端Web开发人员在工作中前端需要掌握什么技术？ 前端Web开发人员使用哪些技能？...对于使用RESTful API的任何服务，一般过程都是相同的，只是返回的数据会有所不同。...一个优秀的前端开发人员会将此视为一个需要解决的难题，而不是一场灾难。当然，优秀的高级前端开发人员会预见到这些问题，并首先尝试预防这些问题！ 接下来是什么？
我本科就读的是一个非临床类医学相关专业，在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展，彼时互联网行业发展如火如荼，从《人人都是产品经理》一书，我知道了并不是只有计算机专业才能进入互联网行业...最后还是因为本专业加上大药企实习经验，毕业后进入一家互联网医疗公司做销售，这就是我和数据结缘的开始。...再加之近年来数据分析的发展前景非常之好，全世界的大学都在扩招数据专业的学生，当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。...我举一个例子，比如后天去面试一家电商公司，它家的岗位职责就是对电商数据处理和分析，假如我们之前并没有电商数据分析经验，这个时候就要去看李奇老师的电商案例，去网上搜一些电商数据分析常用的指标，在面试时适当引用...CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程，该课程包含Excel、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS
如今，数据的时效性会真正影响到一个企业的生存。 一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。...但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications...，以及新一代企业级数据平台的技术架构详解 01 企业为什么越来越需要实时数据？...基于这样的方案设想，我们设计了一套全新的数据架构： 新一代数据集成平台的工作机制 如上图所示，从左至右，是这个数据集成平台的数据流向：左侧包含各种各样的业务系统，在分析型业务之外，更多的还是企业的关键业务系统...Tapdata 全程面向具有最高价值的 TP 和实时分析的 AP 场景，旨在发挥更大的实时数据价值，主要体现在三个方面： 采集实时：Tapdata 支持超 40+个数据源，支持源到目标 Any to
大多数公司出于业务考虑，其上游元数据会频繁变更，因此需要在变更之前通知或者人为干预。而dbus支持系统层面的自动检测，拥有schema模式演变的能力，任何关系型表都可以用ums的格式表示（如上图）。...Moonbox是一个DaaS平台解决方案，面向群体为数据仓库工程师、数据分析师、数据科学家等，提供数据虚拟化解决方案。即可作为数据应用层数据查询计算统一入口，也可作为逻辑数据仓库与现有数据仓库互补。...用户只需要通过统一SQL服务调用和Moonbox交互，即可透明屏蔽异构数据系统异构交互方式，轻松实现跨异构数据系统透明混算。 ?...数据可能因各种原因散落在不同存储中，但这对于数据分析人员和数据科学家来说不必在意，它们只需通过moonbox提供的统一SQL来透明操作所有需要的数据，即可在安全管控下进行只有分析和探索。...用户还可以使用moonbox方便的将感兴趣的数据导入私人分析沙箱，以确保和其他互不影响。 以上为全部分享内容，谢谢大家！
变量和数据类型难舍难分，思考了好久，得出下面这个结论： 变量是内存中的一个存储区域。而数据类型的定义决定了这块存储区域的大小。【变量与数据类型的关系】 为什么需要定义变量存储区域的大小？...以结果为导向来分析： Java的整数类型分为4种：byte，short，int，long。 四种的区别在于占用的存储空间不一样。...什么是字节？ 字节是一种存储单位的度量。1个字节等于8位。 什么是位呢？ 位可以理解为计算机的最小单位：0或者是1。...对于short数据类型来说，能表示多大的数呢？...总结：数据类型的区分是一种系统资源分配优化的方案。
作者 | 吴子劲 数据爬取 | 侯钊轶 设计 | 赵鹏路 本文经授权转自网易数读 又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。...遗憾的是，这方面数据的公开程度及质量参差不齐，尤其是专业层面的数据丰富程度远不及院校层面。...可能也有读者注意到理科热门出现了一些意想不到的专业——例如一些医学类专业，这在一定程度上与基于专业录取平均分进行热度计算的数据处理方式有关。...目前本科各专业录取并未披露报录比这一直接反映专业热度的数据，只能通过某院校某专业录取考生的平均分对专业热度进行间接估计，而平均分对极端值比较敏感。...这在一定程度上也表明，对文科考生而言，专业历史数据对填报志愿的参考价值更大。 专业热度与毕业薪酬关系不大 选什么专业，“钱景”非常重要。
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