由于SQL语句学习简单，表达能力强，上手容易的有点，所以在数据处理中SQL语句就成为了最通用的和最优先考虑处理方式。在大数据中 SQL 应用主要分两种：一种是周期性的统计任务，另一种是分析任务。...但是对于大数据处理来说，大量数据的复杂关联，使得SQL语句变得极为复杂并且团队中的每个人都可能有自己编写SQL的习惯，如果没有一套规范我们所编写的SQL语句肯定会令人别人难以阅读，甚至过了一段时间以后自己都无法理解...大多数现代数据库都提供 CTE。 它像派生表一样工作，有两个优点： 使用 CTE 提高了查询的可读性 CTE 定义一次，然后可以多次引用 使用 WITH ......总结 SQL 数据分析、数据科学、数据工程甚至软件开发的基础之一：学习简单，表达能力强，上手容易是他最大的特点，并且到现在为止各种开发语言，开发框架的变更，SQL的地位却无人撼动，并且各种工具纷纷兼容（...以上这些内容可能作为基础开发的时候没有意识到这一点，但是当你与团队一起工作或者成为技术负责人时，你就会意识到没有一套 SQL 代码规范将成为一种负担。
如何通过低成高效协作和管理，快速实现市场增长和商业传播，在各行各业都是经久不衰的话题。齿轮易创的客户Teambition同样认可技术提升效率带来竞争价值和商业效果的重要性。...在沟通中我们发现，由于Teambition将更核心的技术力量放在打造用户产品之上，因此其市场团队在业务流程和商业活动中面临缺乏技术支持的困境。...其实，官网在上线后会为企业带来两方面的商业价值，一方面是品牌宣传，帮助建立企业形象，协助解决一部分用户的互动需求； 另一方面，企业官网可以具备SEO功能，也是获知有效的用户行为、喜好数据的最直接的方式之一...除此之外，他们还需要一个更节省效率的内容管理后台，最大限度的节省内容维护的成本。 ?...1-2个人便可以运营起整个网站的内容维护和自宣传，市场团队可以将更多的精力放在资源拓展和业务增长上。 而活动网站具备持续迭代的成长性和自由的管理后台，满足市场团队不同时期、不同类别的需求。
前一种不再赘述，下面具体介绍企业自建数据团队需要注意的问题。 1 数据团队成员构成 数据团队是企业花费巨大精力和财力组建的，其主要职责是在数据中台架构下与业务部门合作，完成数据的运维及智能应用。...1.中台底层架构建设团队 中台底层架构建设团队由数据开发工程师、数据平台架构师及运维工程师组成，主要负责搭建数据中台基础架构。...其中，数据开发工程师负责Hadoop、Spark等系统的搭建、调优、维护和升级;数据平台架构师负责中台底层架构设计、技术路线规划及中台延展性维护，确保中台架构可以支持各个业务对数据存储及计算的要求;运维工程师负责中台架构的日常运维工作...运维工程师是数据团队底层基础搭建的核心成员，是搭建稳定、可靠的中台底层架构的关键人物。 2.数据运营管理团队 数据运营管理团队由数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库架构师组成。...3.数据智能应用团队 数据智能应用团队主要由业务分析师和建模分析师构成。
Microsoft Office如何下载？...Microsoft Office各版本Office在线安装包大全下载 - Office中文网 (officech.com) 官方发布的数据表明，使用 GitHub Copilot 进行编程的开发者，88%...Copilot 将大型语言模型的能力，与 Microsoft Graph 中的数据（日历、电子邮件、聊天、文档、会议等）和 Microsoft 365 应用相结合，将文字变成了互联网上有史以来，最为强大的生产力工具...Excel Copilot 前不久，北大的团队开发了一款名为 ChatExcel 的产品，可通过文字对话的方式，直接操作 Excel 数据，让不少网友直呼牛逼。...在未来，借助 Copilot 强悍的能力，Excel 也能轻松做到，并且由于是其产品的自带功能特性，用户体验与操作流畅度绝对会再上一个数量级。
KnockKnock是一款功能强大的用户信息枚举工具，在工具旨在通过查询OneDrive和/或Microsoft Teams来识别、枚举和验证潜在的有效用户名。...该工具使用纯Python 3开发，并基于被动方法实现其功能，该工具还可以输出/创建通过通过Microsoft Teams枚举识别出来的遗留Skype用户列表。...除此之外，该工具还可以为输出数据创建一个不包含冗余数据的干净列表，以便广大研究人员对其进行后续的深入分析。...，以便只使用所需内容； 如何获取你的Bearer令牌？...接下来，查看与当前网页（teams.microsoft.com/）相关的Cookie。 你要查找的Cookie是针对.teams.microsoft.com域的，标题为“authtoken”。
//首先补充一个内容（可能前面的有提到）： request:请求、作用域在请求对象之间(两个页面之间传递数据) session：用户级别(整个用户操作页面之间传递数据...) //下面那个代码为用户登录数据维护(代码片段，可结合我前面写的新闻admin代码)。...<% //判断用户是不是为空 Object obj = session.getAttribute("a"); if(obj==null){ out.print("alert...重点就是其中的分页） <% //注册驱动类 Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver"); //连接数据库...tid); } %>">末页 //效果图如下： //以上内容可结合我之前写的新闻数据维护
在这场新变革的席卷下，我们不禁又要问小团队，你的大数据在哪里? 诚然，缺技术、缺人才、缺数据等种种现实，都将小团队置身于水深火热之中。那么大数据时代的小团队还有机会吗? “当然有。”...前小米数据工场负责人、现任火线数据创始人兼CEO、 WOT2016 讲师卢学裕在接受51CTO.com记者独家专访时，不仅给出明确的肯定答案，也结合他曾在优酷视频系统及小米数据工场的亲身实践，细细剖析面对种种问题下的小团队该如何做好技术选型...，及如何权衡面临的大数据成用成本和数据隐私担忧。...对于数据隐私方面，小米考虑得非常重。采用Docker与自身安全策略的综合，小米用户数据的隐私和安全性也得到了极其严格的控制。 小团队的大数据敏捷之路 选择热门的技术 小公司的时间耽误不起。...但小团队的业务发展很快，因此在初期不要规划得太大，而是根据业务需要，细分业务场景，在每个小场景里构建小的数据模型，分析用户就建用户模型，分析产品用简单的产品模型。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据？》，根据同学在训练营里的讨论，我对常见问题进行了整理和回答。 【问】什么是字段？ 字段信息就是表的列名（比如Excel表的列名）。...Python也有专门的计算四分位数的工具，方法如下： 【问】在分析就餐人员距离案例中，在箱线图中是如何看出大部分数据集中在哪一端的？...【面试题】下表是某金融App的数据，如何找出数据表中的异常值？...说出你的思路 第1步：可以用训练营课程里讲过的如何自动发现异常值的方法，比如对数据集中对年龄、投资金额，用该方法找出正常值范围，超出该范围的就是异常值 第2步：用训练营课程中介绍的处理异常值的3...下面是第2关同学的优秀作业，看看大家是如何把学到的知识应用在工作中的，可以互相参考学习（持续更新中） 【问】数据分析有哪些经典应用案例？
此外，新数据的质量比以往任何时候都要高，这个设计将使最不懂技术的用户也能对数据进行有意义的控制。 然后，就像脸上挨了一记耳光，老板告诉我，他对我们数据团队的印象是，我们得不到任何有意义的数据。...我知道这个团队工作有多努力。此外，他们在这一年里还设计和发起了若干其他重要和复杂的项目。 然而，我的老板告诉我，他对我们的数据没有信心，也对团队在许多需要数据和分析的情况下提供价值的能力没有信心。...我们的数据团队与组织的大部分部门隔离。...---- 在不以数据科学为基础的公司中，那些从事数据工作的人需要特别小心地理解我们的工作是如何对整个公司的使命做出贡献的。 我们必须记住，我们是一个支持角色，而不是核心职能。...我们必须真正关注公司的需求和问题，并理解我们的工具如何提供解决方案。我们必须能够平衡长期解决方案和短期需求。 重要的是要记住，今天的问题比一年后的问题重要得多。
“用户增长”的工作如何进行？...，成立闭环团队或打破部门墙的紧耦合FT 兼顾长期增长目标，提前思考如何跨越增长曲线，开启用户增长的第二曲线 在假设单个增长项目大概率会失败的前提下，设计、执行具体的增长项目。...需要各类人员的配合，例如增长项目经理、产品经理、研发人员、数据分析师、市场/PR/线下团队等，这其中任意一个环节掉链子，都会导致项目达不到预期的效果。...普通的用户运营团队，经常会在一些关键事件节点，搞一些活动来刺激用户的活跃度或交易量，比如在情人节、愚人节、劳动节、儿童节、七夕等节日做一些数据盘点类的H5、小游戏，或者造一些节日，比如一些购物节等，这些都是典型的运营团队的工作...用户访谈（一）：如何做好访谈前的准备工作？ ? 喜欢本文？快点“在看”支持一下 ?
比如砸广告，店员的面对面沟通，很缺乏有效的消费者数据挖掘和用户管理系统，更谈不上如何利用数据这个在移动互联网时代的核心资产来做生意。...所以，从2012年创立MFashion移动时尚传媒开始，如何将用户和品牌的关系数据化，变成了一个核心的产品理念，一直扎根在我的脑海之中，并在我们刚刚推出的新产品“全球扫货指南”应用中，做了一些全新的尝试...(未来，我们琢磨的重点就是如何把这人均16万的愿望单品真卖出去啊，呵呵) 2....我们也对用户的地域喜好也做了一些分析，这里选取5个大城市的用户数据(我们以用户的新浪微博注册地为基准)作为样本，看看都有啥发现： □ 首先是，Burberry在迅速崛起，并实现超越老三样LV，...随着我们的用户数量的进一步积累，我们将进一步挖掘这个核心用户群的行为数据，比如不同地域，不同年龄的用户各自最喜爱的单品有什么不同，颜色偏好如何，什么图案或者花纹更受用户喜欢，我们未来可以试试预测哪些单品将会畅销
今天近乎所有的互联网公司都希望组建（大）数据分析团队，但由于大数据技术应用是一个高速发展的全新领域，与建设常规的软件开发团队相比，企业在数据科学团队的招聘、建设和成长方面面临各种全新的挑战。...近日Experteer的Rodrigo Rivera为VB撰文指出，企业组建大数据分析团队首先需要搞清楚以下三个问题：数据分析团队在企业组织架构中的智能定位、所需资源以及数据分析团队的架构。...不同企业的做法不同，有的企业让CTO领导数据科学团队，有的则选择让CFO甚至CMO领导，有的选择由一个项目经理统领分散于不同业务部门的数据专家，还有一些企业将数据科学团队定位于研发团队，没有具体的日程表或利益相关者...对于一个超过300人的互联网公司来说，如果想组建一个有明确任务（例如推荐引擎、用户激活等）的数据科学团队，第一阶段可以考虑组建一个5-8人的团队，包括一名技术项目经理、1-2名负责建模的数据科学家，以及...团队构成 当明确了资源需求和团队规模后，下一步面临的问题是如何找到合适的数据科学人才。
根据用户行为类大数据的特点不难看出，其最直观最容易写出的算法可以这样设计：每次将某一用户的所有数据一次性加载到内存中来计算，而不要反复访问硬盘读取某个用户的部分数据，也不要将大量用户的数据同时加载到内存中...将某一用户的所有数据加载到内存中来计算。这样做是因为用户之间的关联计算少，而单个用户行为的计算较为复杂，计算同一个用户的数据可以让程序员减少不相干数据的干扰。比如计算某用户反复购买的商品。...分组的实质是排序，即将数据按用户排序，使同一个用户的数据挨在一起。可以想象到，对亿级的用户、每用户万级的数据排序将是个非常缓慢的过程。事先排序可以加速分组的过程。...但是，MapReduce所使用的 JAVA语言缺乏针对结构数据计算的类库，所有的底层功能都要自己实现：分组、排序、查询、关联等等，对于有序计算这较复杂的算法所要书写的代码更多、编写难度更大、维护更加困难...如何利用事先排序好的数据，以此简化代码书写难度并提高计算性能? 集算器是支持多节点并行计算的程序设计语言，并提供丰富的有序计算。
12月19日的“2014中国互联网企业领袖年会”上，就大数据在时代媒体如何挖掘用户、如何进行营销创新等实际操作问题，知名财经网站的相关负责人就各自经验和心得进行了交流。...凤凰网副总编辑杨彬彬在本次年会的专题圆桌论坛上表示：“我认为大数据本身没有价值，只有将大数据与营销和服务结合起来才有价值。”关键的一步是如何通过产品优化把用户“做”起来？...对于大数据时代的媒体营销，杨彬彬指出，关键是实现“一个价值的闭环”，媒体不管是通过直销模式也好，还是电商模式也好、做新产品也好，怎样将用户与产品深度结合，才是核心问题。...同时，对于大数据时代媒体间的关系，林滟也从另一个角度提出了自己的观点：“在基于大数据的用户挖掘方面，各家媒介应该抱团取暖，通过合作和分享，一起挖掘大数据。...见上海证券报：大数据时代媒体如何挖掘用户
维护新加坡服务器数据中心的网络安全是一个重要的任务，以下是一些常见的维护网络安全的方法和措施：防火墙设置：配置和管理强大的防火墙来监控和过滤网络流量，阻止未经授权的访问和恶意攻击。...数据加密：对敏感数据和通信进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。访问控制和权限管理：根据需要设置适当的访问权限和权限级别，限制用户和管理员对服务器的访问和操作。...培训和意识提高：提供培训和教育，使服务器管理员和用户了解常见的网络威胁和安全最佳实践，增强安全意识和行为。定期安全审计和漏洞扫描：定期进行安全审计和漏洞扫描，发现并修复服务器中的潜在漏洞和安全风险。...这些是一些常见的维护新加坡服务器数据中心网络安全的方法和措施，确保服务器的安全性和可靠性。具体的维护措施可以根据实际需求和供应商的建议进行调整和优化。...以下是一些新加坡知名的数据中心和机房供应商：Equinix SG1：Equinix是全球领先的数据中心和互联网交换服务提供商，在新加坡设有多个数据中心，其中SG1是其主要设施之一。
在科学研究、产品开发、数据公开的过程中，算法需要收集、使用用户数据，在这过程中数据就不可避免的暴露在外。历史上就有很多公开的数据暴露了用户隐私的案例。...苹果声称他能通过数据计算出用户群体的行为模式，但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差分隐私技术又是怎么做的呢？ 在大数据时代，如何才能保证我们的隐私呢？要回答这个问题，我们首先要知道什么是隐私。...要解释如何加入噪音，我们先看一下下面的这个例子： ?...假如某公司公开了数据，并且对外提供了查询数据的接口 f(x)，针对不同的查询 x，服务器都会输出一个查询结果 f(x) + 噪声，加入噪声就是为了保证 ε-差分隐私。 那么如何选择噪声呢？...最后我们详细介绍了差分隐私的概念，以及实际应用中应如何使用差分隐私。
用户中心，几乎是所有互联网公司，必备的子系统。随着数据量不断增加，吞吐量不断增大，用户中心的架构，该如何演进呢。 什么是用户中心业务？...用户中心是一个通用业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务。 用户中心的数据结构是怎么样的？...（1）user-center：用户中心服务，对调用者提供友好的RPC接口； （2）user-db：对用户进行数据存储； 当数据量越来越大，例如达到1亿注册量时，会出现什么问题呢？...总的来说，针对这两类业务需求，架构设计的核心思路为： （1）用户侧，采用“建立非uid属性到uid的映射关系”的架构方案； （2）运营侧，采用“前台与后台分离”的架构方案； 用户侧，如何实施“建立非uid...用户侧，如何实施“前台与后台分离”的架构方案呢？ 前台用户侧，业务需求基本都是单行记录的访问，只要建立非uid属性login_name到uid的映射关系，就能解决问题。
数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”...看竞品论坛，游戏更新力度，看论坛用户活跃度，都能看出一丝端倪，然后深入接触用户，一切自然水落石出，至于如何拉拢用户，自然是因人而异。 2....如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值? 如何平衡这种关系?...综上所述，通过数据看用户与产品关系，通过数据发现问题，通过用户整理问题，通过产品解决问题，这不仅仅涉及到运营，更涉及到策划，美术等各个部门，毕竟产品不是上线就交给运营了，一个团队，团结合作才是重点!...数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”
看竞品论坛，游戏更新力度，看论坛用户活跃度，都能看出一丝端倪，然后深入接触用户，一切自然水落石出，至于如何拉拢用户，自然是因人而异。...玩家的充值力度就得加大;玩家充值力度加大，ARPU值随之提升，如何最大化的提升arpu值;从产品层面来说，加大充值活动力度，调整装备产出概率，抓住用户需求，投其所好，实现利益最大化;而不是装备增值，便增加多种装备...如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值? 如何平衡这种关系?...终上所述，通过数据看用户与产品关系，通过数据发现问题，通过用户整理问题，通过产品解决问题，这不仅仅涉及到运营，更涉及到策划，美术等各个部门，毕竟产品不是上线就交给运营了，一个团队，团结合作才是重点!...数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”
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