每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
日志中包括很多数据，我们今天只用到IP、帐号、访问的网址作为示例。在真实的项目中（如某宝），通过javascript的事件，可以将你在某个商品链接上停留的时间都采集记录一下来。这些日志通过flume脚本采集到HDFS中长期存储起来。
常有学员问，如何才能成为一名分析师？为此我写了一些日志，比如如何用EXCEL做数据处理、如何用SPSS做对应分析等等，但总感觉这些是管中窥豹，只见一斑。如何才能全面回答这个问题呢？今天玩盖房子游戏时，
我们将以一个完整案例来操作，从数据的获取，数据的清洗，数据的建模，数据的分析以及数据的展示等整个流程来处理。在案例过程中可能涉及到的函数，命令，操作方式等，也可以进行一些知识的稳固。
作者 CDA 数据分析师 生活在这个快捷的时代，很多人都热衷于“快餐式”生活。 于是“碎片化”“干货”“速成”“公开课”等逐渐成为流行热词。 而碎片化学习的最大危害是让人们把“知道”当做“懂得”。 网上有个段子关于这群热衷干货喜欢走捷径的人： “如果你每天还在看耶鲁公开课，上3W咖啡听创业讲座，知乎果壳关注无数，36氪每日必读，对马云的创业史了如指掌，对张小龙的贪嗔痴如数家珍，喜欢罗振宇胜过乔布斯，逢人便谈互联网思维……那你应该还在每天挤地铁。” 学习本质是获取信息，知识系统全面 在没有一个整体框架
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
前言 又到一年一度的读书日了，其他节日我们都会过一过，作为一名作者，在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响，都在居家办公，居家办公最好的一点就是省去了通勤时间，在北上广这样的城市，一天的通勤时间大概得2个小时，而2个小时其实可以阅读不少书的，所以我们应该利用好这段特殊的时间，多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动，要比平常便宜不少，可以趁机囤一波书，不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具，
今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语：“当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域的应用
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？
互联网公司天生是“用户型”的公司， 必须真正尊重用户， 真正掌握用户需求， 才能利用新技术优势获得用户认可， 实现提升或颠覆传统技术和产品， 因此互联网时代“用户需求驱动”应该成为每个人和每个企业的基因。
本文由CDA数据分析师小编整理自帆软软件总经理陈炎在2015中国数据分析师行业峰会上的演讲，如需转载请注明出处。 今天，我要跟大家分享的是“管理数据化”。 联想的柳传志先生说过，管理三要素：建班子，
都是做数字化，选型方案可能和企业规模息息相关。简单来说就是大企业，系统要贵人可以便宜，小企业，系统要便宜人必须贵。
关于数据分析，避免6个错误 1.走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。 2.你没有记录足够的数据 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解
看起来，创新似乎来自意想不到的地方（毕竟，如果它来自预期的地方，那它会被称为创新吗？）。如今，许多事情已经聚集在一起，将搜索及搜索引擎置于全新的角度，来自意想不到的地方：异常处理。
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展？它们之中哪些技术将广为流行？又会诞生哪些新的技术？
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。
“数据驱动业务”是句非常时髦的话，也是让很多同学头疼的话。因为这玩意看得见摸不着呀。天天光听着喊“驱动”“驱动”，可到底咋驱不知道。而且问个问题也被业务喷，提个意见业务也不听，还总嫌弃数据分析不够深入，分析建议不够具体，咋整！今天用个形象的例子讲解下。
【引子】 Porterfield的最新创业项目是Looker，一个商业数据分析解决方案提供商。主人公在下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？ 关于数据分析，避免6个错误 1. 走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
1、磁盘存储的延续 蝴蝶效应的意思是说一个看似很小的变化，但经过一系列的发展，可能会对一个看似毫不相干的东西产生巨大的影响。蝴蝶效应在IT行业同样也试用。大数据是目前非常火爆的科技词语，每个人都
大数据大发现 Gartner最近发布的商业智能与分析平台魔力象限中，Qlik和Tableau这两家力压老牌巨头如SAS、SAP、IBM等，几乎独占魔力象限领导者的宝座。 很荣幸，在上月31号举办的首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，钱塘数据有幸和Qlik面对面，Qlik首席顾问王波也在场为500多位与会业内伙伴们作了《大数据大发现》演讲。PPT下拉 在专家看来，Qlik和Tableau后来居上的一个重要原因是这两家把BI从数据科学家手里回归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。而在互联网、大
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己：一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外，他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.(译者注：一个成功的硅谷广告数据公司)的首席工程师，接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注：移动 APP 公司，2010年 被 AOL 收购)。
做数据分析的同学，很多都听过：人、货、场的分析模型。然而，这东西又是个只闻其名，不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析？今天我们系统讲解下。
数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。
正所谓“知己知彼，百战不殆”，通过专业的抖音数据分析，不仅能了解到行业的最新玩法，还能学习到同行的热门“套路”，事半功倍。
通过提供更低的成本，更高的性能并减少数据的丢失，混合云可以帮助一些企业优化其分层存储系统。 分层存储架构并不是什么新鲜事。这已经是多年来常见的一种做法，创建一个拥有主，次级和归档存储的系统，来保护企业的信息。然而，事实证明传统的分层存储模式和技术既昂贵又复杂。因此，今天许多企业开始寻求混合云来提供更便宜和更有效的存储选择。 分层存储是一种两个或三个独立的存储系统一起工作的存储模型。第一层是主存储系统，通常是性能最高的。第一层也是最接近的应用并且最昂贵的。第二层，又叫二级存储，趋向于低一点的性能和较便宜的
到了5月，很多还在求职的同学已经开始慌了：为啥找数据分析工作，别人看起来好轻松，我却这么麻烦呢？这个问题本身，问得一点数据分析专业素质都没有，槽点满满。但是本着治病救人角度，我们先不吐槽，而是先讲一个非常基本的点：求职匹配度。
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。
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域
现在乃至未来，设备越来越智能，联网能力也强，网络设施完善，流量也越来越便宜。那么本着能让数据跑路不让人跑路的宗旨，未来的设备出厂应具备一种自动化的运维手段和配套的云服务能力。像智能手机一样，没有听说卖出去的手机也需要厂家的运维人员维护吧，出厂自带一套系统服务，可以远程升级固件，自带应用商店，远程维护设备的基础服务，甚至可以选择性的收集应用日志，或者选配提供配套的云服务能力，如海康的安防类产品，除了产品本身外，就具备云服务能力。
由于家庭的原因，我经常坐飞机往返于成都和广州。每次买机票前我都要观察一段时间涨跌，然后再进行购买，但具体什么时候买还是靠拍脑袋。
作者｜Chris Moore (EY,UK) 翻译｜kiki Sun 校对｜孙强 正如其他产业，医疗健康正在见证大数据的出现，随着信息从日趋多样化的来源 － 从电子健康病例，付款人索赔，到移动健
《中国经济周刊》：大数据的真正价值是什么，它可以为中国带来什么？ 舍恩伯格：大数据的价值并不仅仅局限于它初始被收集的目的，而在于它之后可以服务于其他目标而被重复使用。因此，大数据的价值将会是所有这些用途的总和，并且将远远大于其初次使用的价值。正如在海洋中漂浮的冰山，起初我们只能够看到它浮在水面上的一部分，但事实上冰山的体积要大得多。随着更便宜的存储和分析技术、分析工具的发展，以及“大数据观”的建立，我们会获得大数据“表面下”的价值。 目前，中国依然缺乏全面综合的数据收集。事实上，与其他国家相
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无
感谢董飞先生投稿，推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家
作者：天天记 来源：今日头条 大家好，咱们接着前几天聊的大数据进行深一度的学习和了解，今天我们用一个现实的案例给大家呈现以下大数据的应用以及对我们的帮助。 在北京上班经常坐地铁的人都知道，在地铁站站口都会看到有饮料售卖机，稍微大点的地铁站，楼上楼下分别有不同运营商的售卖机，今天，我们就从大数据的角度上解析一下这些售卖机是如何投放和运营的。 第一：通过大数据分析售卖机这个项目的需求 1.北京现在的交通，公交车出行随时都可能出现拥堵情况，所以地铁出行是相对最有保障的一种出行方式，每天大概960.03万
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，
大数据文摘作品 记者：魏子敏 “如果把神经网络的层数从10增加到50，输出结果可以更好一点吗？……再高一点呢？” 美国丹佛市当地时间4月8日晚，在SAS 2018全球论坛（SAS Global Forum 2018）的开幕演讲中，年近八旬的SAS创始人兼CEO Jim Goodnight，与SAS年轻的数据科学家Jonathan一起，合力上演了一幕程序员的办公室日常噩梦： 焦急等待结果的挑剔老板，和尝试各种模型来输出更好结果的绝望程序员。 SAS创始人兼CEO Jim Goodnight在SAS 2018
前几天围观了一个挺高端的数据分析和挖掘培训课程，学习的人有来自华为、腾讯、亚马逊、阿里巴巴的同学，真的觉得优秀的人才不仅仅聪明，最关键的是真的很好学，特别期待在福建也能有这样的氛围。这是闲话。 记得一位同学在会上曾经提高过一位知乎大神写的关于汽车安全性的数据分析和可视化文章，对此文大加赞赏，于是趁着休息时间，我就找了出来，并且做了一些内容的整理，使之更加具有可读性。 一、分析目的 1、研究汽车的安全性和价格之间的关系，可以理解为车越贵越安全吗？ 2、suv更安全吗？ 3、豪华轿车比普通轿车更安全吗？ 4、三
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 本月初，在世界移动通信大会上，Oral B成为第二家推出蓝牙牙刷的公司，自此，能够接入互联网的牙刷便迎来了自己的春天。 原因很简单：这款牙刷能连接智能手机，并告诉你刷牙时容易遗漏的地方。 它还能告诉使用者很多信息，例如何时转换刷头。父母也能确保孩子们好好刷了牙。这款牙刷售价接近200英镑，着实不便宜。 但是，能接入互联网的设备兴起不是什么新鲜事，它们是物联网的一部分。物联网是指普通物品能接
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知识，
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
大企业or小企业 对于中小企业在小型和个人数据集上使用大数据技术，我能看到大量优势，但是对它们而言也有很多理由来关注一下大数据本身。最近的一项调查中，我们发现这的确是小企业优先考虑的问题，但首先，究竟什么是大数据？ SAP将大数据定义为“一个用来形容数据的指数增长和可用性，包括其结构化和非结构化的流行词汇。并且大数据对企业（和社会）可能像互联网一样重要。为什么？因为更多的数据可能会导向更精确的分析。” 从可获取的早期描述中，高纳德公司把大数据定义为“3V，即大数量（Volume）、快速度（Vel
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。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知
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