谢谢主持人，谢谢Qcon大会能给一个这样好的机会和大家一些沟通和分享一些知识； 我今天的题目是拒绝僵尸，移动App数据分析之道，那在开始之前，还是简单介绍一下我自己 我的大名叫陆兴海，在云智慧负责技术产品这块 所以，快速试错比完美设计更重要， 而作为移动开发者，从萌发念头的那一刻起 数据分析就要开始了； 那移动App研发的一共有哪些环节，每个环节需要哪些什么样的数据分析呢？ ? 我们不妨看一下移动App数据分析生命周期在各个环节上的工作要点： 在立项和概念阶段，我们需要对用户与产品进行分析； 在技术选项和方案阶段，我们需要对整体技术进行评估； 在团队组建阶段，我们会对人员的效能进行考核 ； 在产品上线之后，需要进行推广以及进行后续的运营数据分析； 同时能也需要对App的性能和用户体验数据进行分析； ? 当产品的市场定位、用户和需求分析等问题有了比较量化的考核和分析之后， 我们从实现的角度就要考虑技术问题； 当前移动开发有很多开源和商业的框架；比如从大的说，是native的还是H5的？
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2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。 今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之用户篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期 ：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用 ； -用户活跃时间分析； image.png image.png
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。 今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之行业篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期 ：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用 ； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。 今天开始，大讲堂将一连三天跟大家独家分享由腾讯移动分析新鲜出炉的【2013移动行业分析报告】，看完报告后，相信你会与讲堂君一样感叹： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android 终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体 ； -4大群体网络接入分析； -Top应用； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png image.png image.png
以移动行为例，用下面的方法可以快速实现，假如要把工作表的第3行移动到第10行。 ? 单击第3行的「行标」选中第3行，把鼠标指向第3行的「下边缘」，当指针变为一个「小手」形状时，按住鼠标左键拖动鼠标便可以拖动第三行到某一个位置。 替换某行内容 假如我们要替换第九行的内容，那么拖动鼠标到第九行，屏幕上会出现9:9的提示，此时，松开鼠标左键，会弹出对话框问是否替换内容，选择确定即可。 ? 插入到某行后面 如果不想替换只想移动到某个位置，那么松开鼠标之前按住shift键即可。此时，松开鼠标左键，即可完成行移动。
导语 ：2017年6月9日-10日，腾讯移动分析MTA正式宣布MTA可视化埋点功能进入公测阶段，欢迎移动开发者们试用体验。 腾讯移动分析MTA与其依托的腾讯大数据平台是怎样自我定位的？又能够为开发者提供哪些服务与支持？ 带着这些疑问，腾讯大数据产品总监洪桃李在会后接受了主办方infoQ的采访。 1. 腾讯移动分析和腾讯移动推送对于开发者的价值在哪里？ 第一个我觉得就是简单快速应用。 做分析、采集、上报、分析、挖掘这种开发工作量非常大，而我们只要集成SDK就非常容易使用。 在数据安全方面，腾讯移动分析和移动推送是如何做的？ 安全方面的话，其实有几个方面。 第一个我们从数据上行这个角度来讲，属于采集的方面。 第三方面就是在使用安全上 我们腾讯移动分析和移动推送，用户创造出来的数据跟腾讯自有的业务数据在物理上是分隔的，不会让腾讯自己的数据，对于用户的数据产生污染。
3 移动计算 我们熟知的摩尔定律：“ 集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍 ”。 这套方案的核心的思路是：既然数据是庞大的，而程序要比数据小得多，将数据输入给程序是不划算的，那么就反其道而行之，将程序分发到数据所在的地方进行计算，也就是所谓的移动计算比移动数据更划算。 4 如何实现 那么，到底移动计算程序到数据所在位置进行计算是如何实现的呢？ 1. 执行引擎会解析程序要处理数据的输入路径，根据输入数据量的大小，将数据分成若干片（Spit），每一个数据片都分配给一个任务执行进程去处理 5.任务执行进程读取自己需要处理的数据，并把数据输入给应用程序相应的方法去执行 ，从而实现在分布式服务器集群中移动计算，并行处理的目标。
除了现有的移动预订策略以外，许多企业现在正在进一步探索数据库这个宝藏，希望开发出旅客心目中必备的新一代移动功能和服务。 “从酒店业到航空业，每个企业都应该重点提升自己在移动服务方面的整体用户体验。”Forrester Research的副总裁兼首席分析师Julie Ask如是说道。 这份报告同时也敦促旅游企业马上行动起来，从而占据先机。 Orbitz和Expedia都在利用数据来打造独一无二的移动体验，他们在此方面处于领先地位。 分析预订模式 对数据的重视同样体现在了一月份Expedia在移动应用和PC端推出的几个新功能上，它们分别是Flight Recommendations(机票推荐)、Scratchpad以及Itinerary 下一代的移动旅游服务将会利用数据来打造高度个性化的体验，并开始预测顾客的需求。
题目 给一个数组 nums 写一个函数将0 移动到数组的最后面，非零元素保持原数组的顺序 ** 注意事项 1.必须在原数组上操作 2.最小化操作数 ** 样例给出 nums =[0, 1, 0, 3, 12], 调用函数之后, nums =[1, 3, 12, 0, 0] 分析 这类数组原地删除数据的题目，考察的就是两根指针的应用，注意掌握两根指针的思想，这一类问题就可以迎刃而解了。 我们设置两根指针slow和fast，fast每次都递增，所以称之为fast，当遍历到不是0的时候，slow指针就存储fast此时遍历的元素，slow加一，当遍历到需要删除的元素0(就相当于移动0到最后) 时，略过slow，直接fast++，相当于删除了0.同时设置一个变量记录新数组的长度。
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算 如何实现的： 将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储 ） 大数据引擎根据服务器的计算能力，在每台服务器启动若干分布式任务执行进程待命 大数据计算框架编程，打包编程模型，如 Java 的 JAR 包 用 Hadoop 或 Spark 执行 JAR 包（解析数据输入路径 、大小、数据切分、数据片分配给任务执行进程） 任务执行进程，检查是否有对应的程序包，没有则下载，通过反射的方式加载程序 加载程序后，读取数据，执行程序
在移动互联网发展与内力创新的驱动下，2018年，APICloud重新定义的不仅是开发技术，更是自己在行业内的角色。 ? 从而做到数据共享，动态满足业务信息的需求。 ? 对于项目服务中的各个角色，我们为项目、产品、研发、前后端、IT运维等不同工作类目提供产品工具，诸如项目管理依据、团队协作、云运维工具、分析工具等，都对同一标准化、流程化的开发项目中进行支持，在项目数据链条一致 面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud 面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud
<数据猿导读> 中国移动大数据总架构师段云峰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“无所不在的大数据分析”为主题的演讲.他主要给大家分享了中国移动在系统架构方面的内容，包括移动大数据演进的历程，中国移动在大数据方面一些架构方面具体的实践 传统的情况下，中国移动做的比较早的都是数据库，现在说白了，当年我们经营分析用到的是IBM等三家数据库为主，在国内也算用的比较早的。 这是我们现在数据存储的部分，我们对外也提供数据共享，这是做的各种各样应用，包括分析，客户洞察等等方面的应用，包括数据质量的管控，数据管控中国移动积累了十几年的经验，最痛苦的时候，我们曾经面临过困境，最后业务人员不太认可你的数据质量 数据说完了，下面就是过去中国移动大数据的系统我们做的一些应用，全国性的60多个应用，我解释一下，指的全国总部部署的一些应用，大概60多个，实际不止，这个模型一百多个分析模型，服务内部的是十万多个员工，这些应用的情况应该是在电信用的比较多的 这是个人出版的一些书，这是05年的时候当时写的一个数据仓库在电信领域的应用，当年为了解决中国移动怎么去建数据仓库，写了两本书，现在为了怎么建大数据系统，我们总结了15年的经验，写了两本书，一个是大数据和大分析
11G and before 分为不停机和停机两种方式： 一、不停机移动数据文件 完整步骤： 1、确认开启归档模式 2、offline数据文件 3、物理层移动数据文件（可重命名） 4、逻辑层rename --物理层移动数据文件 SQL> ! 二、停机移动数据文件 完整步骤： 1、关闭数据库 2、物理层移动数据文件（可重命名） 3、开启数据库到mount 4、逻辑层rename数据文件路径及名称 5、开启数据库 --创建一个TEST表空间，发现建在了 明确无法在线移动数据文件，需要关闭数据库。 --开启数据库 SQL> alter database open; Database altered. 12C and later 支持在线移动数据文件： 可参考：Online Move Datafile
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。 关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。 ，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。 对漏斗模型各环节转化的分析，这里主要和往期数据做对比，结合活动页面、流量、产品功能等多方面因素，尝试分析这里各环节转化率提升或者降低的原因。 5、改进及优化 每次的活动总是有做的好的地方和做的不好的地方，我们数据分析的目的就是为了积累经验，沉淀方法论，在每一篇数据报告的结尾，我们需要对这一次活动做一个总结，比如尝试了一个新的玩法，效果如何，尝试了一个新的页面样式 做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
上篇文章我们初步介绍了数据分析的概要，大概从数据分析现在的应用现状、数据分析的概念、数据分析的分析方法、为什么要学习数据分析以及数据分析的结构层次等几方面给大家介绍了数据分析，让大家初步对数据分析有一个大概的了解 一、数据分析的三种核心思维 作为新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，好多小伙伴都会出现：“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。 假设有这么一个案例需要你分析其原因： 公司在节日进行了一次营销活动，APP上的销量数据整体比上周上升了20%。因为统计失误问题，拿不到明细数据，也就是说，活动效果是一个黑盒。 其实，指数法的核心是：一种目标驱动的思维。其优点是：目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的指导作用。一旦设立指数，不易频繁变动。 4、如何从数据分析的角度提高最低店的营业额？ 5、夜店准备弄一次活动，如何设计一套数据评估方案评估活动效果？ 6、为什么领导戒者同事不认同这次分析？原因是什么？
首先要分清的是，提这个问题的人是谁，很重要。 问：以下两种情况有什么区别？ A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。 所以想要推动业务，就得认真分类业务工作，找到数据的发力点。 ? 2 推动业务的切入点 业务解决问题，从决定立项到执行完成，分为四大环节（如下图所示） ? 在整个过程中，数据分析不能包打天下。 因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。 不做活动又跌 所以当业务关注这些指标的时候，一定要做相关的指标分析，特别是要关联到一个有最终考核意义的指标，比如利润、成本之类。至少要保证这几个主要指标是联动的，允许有虚荣成分，但是不能全是水。 况且这还是在业务部门推动的情况下，如果是数据部门自己想推动，那就更得付一番精力。有兴趣的话，本篇集齐60在看，我们下一篇分享：数据部门如何提升数据驱动力。敬请期待哦。
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据，各省市房价等地理相关数据，并在地图上优雅地展示你的结果？你需要geopandas!?? 一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib (地理数据可视化)等构建而成。 其核心数据结构是GeoSeries和GeoDataFrame。 并且需要设置其中的一列GeoSeries为当前活跃状态的GeoSeries，默认的地理数据分析操作都是对活跃状态的GeoSeries进行的。
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