HUAWEI DevEco Studio构建了一整套健全的测试服务，包含多种华为通过全球服务经验所积累的特有测试能力，如DFX诊断、多语言测试、安全测试等。本文根据华为专家熊小勇在2019年11月19日软件绿色联盟开发者大会发表的《开发者云测服务》主题演讲整理而成，会重点介绍华为DevEco平台及框架，包括绿标3.0测试、DFX问题定位能力、远程真机、质量数据分析服务等内容。详细解读如下。
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
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综上所述，Elasticsearch之所以这么快，由于其运用多项高效技术，提升数据存储、查询、处理效率，构筑快捷搜索体验。
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说Elastic Stack之前，先说一下ELK Stack。这个词相信很多人都是耳熟能详的，作为一个著名的日志系统解决方案，应用非常广泛。
对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。（老师收学生信息表，需要班长代理收集的例子）。
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
我们多数都是 IT 从业者，所以对 IT 不会陌生，估计你们之中多数也都听说过或者做过 OA 系统，所以对 OA 也不陌生，但是当 IT 碰到 OA，估计就傻傻说不清啦。
1Why：Hermes为什么会诞生？ 传统的关系型数据库，在大数据面前显得势单力薄，无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW（腾讯数据仓库，Tencent Data Warehouse）很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析，如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析，确定营销目标群，实现快速精准营销分析，从而抢占市场先机；数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的，需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中，
前言 最近开学季，各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折，三本书仅需98.9，也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的，平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折，但是有满100-50活动，相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺，自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的，也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版，本来是彩色的图书，盗版是黑白的，会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
去年ChatGPT的发布引起了最大的轰动！一夜之间生成式AI火遍全球啊，随后一系列的国产AI大模型也相继问世！而今年就在前几天OpenAI公司宣布GPT4O发布后，小灰也立即体验了一下GPT4O的特色功能，但是我发现国内似乎早就有可以进行数据分析功能的AI产品了，相信大家一定好奇是什么产品？
CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗？ 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志（标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN）的实时采集与推送，实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集，推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题，实现域名分组，帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表，深入了解CD
作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么？当然是和每一位数据分析师息息相关的，决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。
作为下一代CDN——EdgeOne 致力于为用户提供卓越的服务，我们深信，正是用户的支持和反馈，驱动着 EdgeOne 不断升级进化。EdgeOne 订阅套餐已全量服务用户一个季度，期间，我们与用户进行了充分的沟通，了解到更多关于用户业务发展与 EdgeOne 支持相关的需求。为助力用户业务发展，EdgeOne 进行了全面升级迭代。本次升级不仅做到了边缘安全防护能力再开放，产品易用性大幅提升，还即将推出国内首个全免费边缘应用平台 OpenEdge，支持开发者构建新一代的边缘 AI Serverless 应用，开启边缘无限想象！ 在安全能力上，我们为个人版套餐和基础版套餐一次性新增了多达11项高级安全能力，其中个人版套餐新增了6项功能，基础版套餐新增了5项功能。在易用性上， 我们针对产品体验上做了大量的优化，支持了更多场景需求。在开放性上，全免费的边缘应用平台 OpenEdge 即将开启限时内测，请大家敬请期待。
几乎有90%以上的搜索引擎优化师可能会告诉你我们以获得网站目标流量为己任，仔细思考一下这句话，难道有问题吗？
QECon全球软件质量&效能大会由业内多位资深领域专家讲师联合发起的联盟组织，共同策划推动国内软件质量，效能方向技术交流、发展。大会自办会以来，始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起，追寻“提质增效”的最佳实践，坚持“一线技术与工程实践输出”。 本次大会由WeTest掌门人方亮(Allen)担任技术委员，PerfDog创始人曹文升（Awen）担任专场出品人。在和Allen和Awen的带队下，腾讯WeTest PerfDog团队有四位的技术Leader的受邀分享议题，将于5.12-5.13在深圳与
准确来说，我是一名非本专业的转行数据分析师，不但成功转了行，还创立了城市数据团，开设了多门数据分析网红课，学员人数已超过十万人。以上三个问题是我在从事数据分析工作后经常被问到的。
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。
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么？ 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
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。
相同的车型，二手车比新车要实惠许多，比如下图中的奔驰GLC级，二手车能比新车便宜5-20万不等。因此有越来越多的人在购置车辆时将二手车纳入了考量。
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
在数字化转型的大趋势下，“数据”成为新的生产要素已达成共识，如何更好进行数据分析成为了数据价值挖掘的关键手段。而当下大多数企业坐拥海量数据，而因资源限制、原架构冗余、数据难以迁移等问题，导致数据的实时性及准确性无法得到保证，数据的价值也大打折扣，数字化转型也遭遇瓶颈。 作为当今业界最为流行的实时分析型数据库之一， Apache Doris 自开源伊始的目标就是为了帮助更多人解决数据分析的难题。凭借极致的分析性能、极简的使用体验以及极度活跃的开源社区，Apache Doris 助力了全球范围内超过 1000
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
用户可能会说谎，但是数据不会说谎！ 近几年来，人们越来越认识到数据的重要性，越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营，而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法，获取自
边缘安全加速平台 EO (TencentCloud EdgeOne)基于腾讯云遍布全球的边缘节点，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等边缘一体化服务，可帮助客户更快速、更安全、更灵活地响应用户请求。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
👋 大家好，我是猫头虎，今天给大家带来一条重磅消息！昨天，北京时间2024年5月30日，OpenAI官方在X（前身为Twitter）上发帖宣布：“All ChatGPT Free users can now use browse, vision, data analysis, file uploads, and GPTs”。也就是说，所有的ChatGPT免费用户现在都可以使用浏览、视觉、数据分析、文件上传和GPTs功能啦！
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家
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
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
本文将介绍COS 客户端 SDK日志上报与分析的方案，包括方案背景、方案介绍、使用场景、如何上报日志以及分析日志数据。通过具体的场景和真实的例子，帮助读者理解和应用该方案。 该方案的COS 客户端 SDK 日志将被上报至腾讯云日志服务 CLS。
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。
完整的机器学习应用过程，除了数据处理、建模优化及模型部署，也需要进行后续的效果验证跟踪和ML模型监控——它能保证模型和场景是保持匹配且有优异效果的。
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语。指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。 埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。
又是一年618，但身边对待购物或消费都冷静了很多。可能是钱包干瘪，又或是某多多更香。所以看购物节的声量和各种小时报干翻销售额都不复现往日。
前面梳理交流了如何通过分析“新增”、“活跃”、“留存”等数据，本季主要深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求，全面视角的分析产品的用户行为数据，展现驱动业务实现增长的经验、案例以及方法论。
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域，简单的数据分析，数据BI等进行支持。”
我们都知道风靡一时的Python语言作为人工智能战场上主要使用的枪外，还被广泛应用在Web开发、游戏开发、人工智能、云计算开发、大数据开发、数据分析、科学运算、爬虫、自动化运维、自动化测试等领域，其实
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
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