木东居士

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数字化时代,聊聊“主数据”

2016年的云栖大会,马云提到了未来的五个大趋势:“新零售、新制造、新金融、新技术与新能源”,排在第一个的,就是“新零售”。

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从这份报告,我读出了数据从业者的局限与未来

数据从业者们大家好~最近古牧君偶遇这么一份报告?,读完之后觉得比较接地气+有料,决定分享给大家~为了节省你的时间,我摘取其中重点进行导读,发车?

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浅谈数据一致性

互联网的工程开发,与传统软件相比,往往要面临非常复杂多变的业务场景,这是老生常谈的问题了。虽然在工程开发与协同领域已经有了比较多的实践案例,但对于比较底层的一些...

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为什么说你的数据团队需要一个项目管理型人才?

在大部分互联网公司里面,数据团队的小伙伴出身一般都是计算机、软件工程或者统计学的小伙伴,以理工科背景为主。

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为什么你的数据仓库项目推进不下去?

不同的团队会面临不同的难题,今天居士简单聊一下这几年自己亲身经历以及帮助一些小伙伴解惑后的一些感想。

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什么是数据敏感度?怎么培养数据敏感度?

提这个问题是因为她的主管自诩数据敏感度很高,做为下属的她想知道到底什么是数据敏感度,怎么培养数据敏感度。

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【好书推荐:第5期】数据产品经理:实战进阶(文末赠书)

最近很多小伙伴都来找居士咨询关于数据产品经理相关的问题,而市面上也一直缺少这样专门针对数据产品经理的体系性书籍。

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数据分析师与需求方的“尔虞我诈”

然鹅,能碰到同具备这样观点的人少之甚少,数据分析师在公司的地位,不是被当成提数的,就是被当成提数的。

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用户画像实践:神策标签生产引擎架构

导读:用户画像是建立在数据基础之上的用户模型,是产品改进、精准营销等业务场景中不可或缺的重要基础。而构建用户画像的过程就是要给用户打上各种维度的标签,并基于标签...

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浅谈数据可视化

说起“数据可视化”,很多人的第一反应便聚焦在“数据”两个字上,其实“可视化”三个字的意义要更重要一些。说起“可视化”,就需要提起一组数字:“人脑处理图片的速度是...

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如何评价数据模型的好坏?

最常见提到的有四种:范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中,范式很流行,在互联网行业中,维度很流行,另外两种就“只闻其名,不见其人”了。

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数据百问系列:数据分析和数据挖掘的区别是什么? (附真实招聘数据对比报告)

数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别?常听人说数据分析偏业务、偏前台,而数据挖掘偏技术,偏后台。所以要早点选定一个方向进行...

木东居士
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研发之路:结构化的思维体系

每次写周报、作汇报、发文章,都难免要讲到自己的日常工作,如何说清楚是一个不小的挑战,非常挑战结构化思维体系。

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OLAP数据库初探

OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”,与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。OLTP对于事务性的要求非常高,常用于银行、证券等系统,但运行速度相对有限...

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数据百问系列:现在是否还看好大数据的发展

最近职业上遇到了很多困惑,感觉都在说大数据不行了,过了红利期,现在有点凉凉的感觉,也不知道是我的感觉还是行业就是这样。希望大家能够谈谈自己的看法和感受。

木东居士
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数据百问系列:数据研发大多数工作都是在提数,如何破局?

听上去很高大上的大数据研发工程师/数仓仓库工程师,日常工作很多时候就是给产品/运营跑一下数据,他们要什么我们就提供什么,感觉枯燥且乏味。想请教一下,有没有什么更...

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数据百问系列:如何衡量一张或者多张数据表的价值?

如上,是居士最近看到小伙伴们讨论的一个问题,一些朋友也问过类似问题,因此发出来给大家来讨论,本文是将大家的讨论汇总成文,同时在末尾加上居士自己的理解。

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数据百问系列:数据分析的门槛将会提高还是降低

随着数据科学行业的火热,大量跨专业、跨行业人才涌入,数据分析的门槛究竟将会提高还是降低?

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数据百问系列:哪个时刻让你觉得数据分析真的非常有用

数分/数仓等各类数据岗位从业者常常称自己是sql boy或sql girl、表哥表姐、调包调参侠、没有感情的提数机等等,让许多刚入行的新人感到价值感缺失和迷茫。

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