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數(shù)據(jù)分析

1717內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點、技術(shù)難點與應(yīng)用場景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1717 條

六個探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)工具，太實用了！

在本文中將介紹六個極其實用的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)工具，這些工具能夠幫助您更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏的信息，并為后續(xù)分析和決策提供有力支持。

2023-12-22 09:14:48

EDA 數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析

咨詢公司的數(shù)據(jù)分析模型有多高大上？帶你漲漲姿勢！

所謂分析模型和方法，都是有特定的使用背景、使用目的、使用效果的。而且并不是所有的分析方法，都是沖著“精準(zhǔn)”去的。能快速、省事的解決問題，才是最終目的。

2023-12-18 11:29:44

分析模型效果矩陣法

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)方法

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)可以幫助企業(yè)提高決策效率和準(zhǔn)確性、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和降低成本、提升用戶體驗和增加用戶忠誠度、發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會和拓展市場，以及提高企業(yè)競爭力和市場地位。

2023-12-13 13:35:50

數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析防掉坑指南

只要你聽到的不是一個具體指標(biāo)，都得打起十二分精神。因為沒有經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的人，根本分不清楚自己想問的是啥。一句“分析分析”就完事了。分析問題混亂是常事。

2023-12-13 12:46:49

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)算法

如何讓數(shù)據(jù)湖倉達(dá)到數(shù)據(jù)倉庫的性能

數(shù)據(jù)湖倉庫的演變重塑了數(shù)據(jù)分析，結(jié)合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢。盡管它具有變革性的潛力，但諸如高效查詢性能等挑戰(zhàn)仍然存在。創(chuàng)新解決方案如MPP查詢執(zhí)行、緩存框架和系統(tǒng)級優(yōu)化可能彌合這些差距，并使企業(yè)能夠享受湖倉庫的所有好處，而無需承受任何缺點。

2023-12-13 07:26:24

數(shù)據(jù)湖倉數(shù)據(jù)倉庫性能

太精彩了，原來RFM模型還可以這樣用

任何模型都有其產(chǎn)生的歷史背景、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、使用范圍，也不是所有模型的目的都是精準(zhǔn)。簡單、好用、省事，是更多時候的考慮。?

2023-12-11 13:57:00

RFM 模型激勵機(jī)制

數(shù)據(jù)科學(xué)家95%的時間都在使用的11個基本分布

今天將為大家?guī)頂?shù)據(jù)科學(xué)家95%的時間都在使用的11個基本分布。掌握這些分布，有助于我們更深入地理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)，并在數(shù)據(jù)分析和決策過程中做出更準(zhǔn)確的推斷和預(yù)測。

2023-12-08 13:53:47

基本分布數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)分析

2023年五個自動化EDA庫推薦

EDA或探索性數(shù)據(jù)分析是一項耗時的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出現(xiàn)了很多自動化庫來減少執(zhí)行分析所需的時間。EDA的主要目標(biāo)不是制作花哨的圖形或創(chuàng)建彩色的圖形，而是獲得對數(shù)據(jù)集的理解，并獲得對變量之間的分布和相關(guān)性的初步見解。

2023-12-07 14:34:00

EDA 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)分析

經(jīng)營分析，如何診斷業(yè)務(wù)問題

所謂“屋漏偏逢連夜雨”，就是這個局面。此時，想要用數(shù)據(jù)描述問題，容易，樹個標(biāo)桿就能看出差距。想用數(shù)據(jù)診斷問題，就得突破上邊層層險阻，爭取業(yè)務(wù)的支持和老板的理解，才能見效。這是從數(shù)據(jù)到落地的必經(jīng)之路。

2023-12-07 12:38:07

經(jīng)營分析診斷業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

技術(shù) or 業(yè)務(wù)？數(shù)據(jù)分析發(fā)展路徑大盤點

本身，數(shù)據(jù)分析能力是個底層能力，各種崗位，各類公司都有需求。特別是最近各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮，使得做數(shù)據(jù)的同學(xué)在業(yè)務(wù)上，技術(shù)上都多了很多公司和行業(yè)可以選擇。

2023-12-03 09:10:00

技術(shù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）之?dāng)?shù)據(jù)可視化案例：附數(shù)據(jù)集和源碼

在這篇文章中，我們使用數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)集上做了一系列的實驗和測試，基于各個變量對數(shù)據(jù)集做了一些分析，比如單變量分析和可視化（條形圖、餅圖、折線圖、直方圖）；熱力圖可看作是雙變量分析，因為它呈現(xiàn)了兩兩變量之間的相關(guān)性。

2023-11-30 07:23:53

數(shù)據(jù)分析 EDA

加薪之路：高級數(shù)據(jù)分析師必備的八大能力

設(shè)計標(biāo)簽?zāi)芰褪崂碇笜?biāo)一樣重要，但是經(jīng)常被人忽視。高級的數(shù)據(jù)分析師可不是只會把維度表里的城市、性別、年齡拖出來用，而是能很敏銳地從業(yè)務(wù)口中捕捉到“高級用戶”“長線運營”“防御性產(chǎn)品”這種詞語，然后試著用數(shù)據(jù)量化。

2023-11-29 13:50:00

數(shù)據(jù)分析師

推薦多任務(wù) 2023 最新進(jìn)展：用戶生命周期視角下的多任務(wù)推薦模型 STAN

自從 MMoE 和 PLE 大殺四方，獲得 RecSys Best Paper，多任務(wù) CTR/CVR/StayTime 還有什么做法？本文介紹了 Shopee 提出的在用戶分群基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)化多任務(wù)效果的優(yōu)化方法--用戶生命周期視角下的多任務(wù)推薦模型。

2023-11-29 07:25:58

生命周期數(shù)據(jù)分析

嚴(yán)把數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)，用Pandas輕松進(jìn)行七項基本數(shù)據(jù)檢查

當(dāng)在處理較小的數(shù)據(jù)分析項目時，使用Pandas進(jìn)行這些數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查是一個很好的起點。根據(jù)問題和數(shù)據(jù)集的不同，還可以加入其他檢查。

2023-11-28 18:15:42

Pandas 數(shù)據(jù)檢查

我們一起捋捋數(shù)據(jù)分析落地全流程

面對細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)缺失，可以用管理手段配合數(shù)據(jù)建設(shè)。比如要求客服在首次接單且售后無異常的情況下，接單30分鐘內(nèi)完成分配，有異常就人工反饋標(biāo)注。

2023-11-28 12:42:56

數(shù)據(jù)分析管理

Python Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理：你知道數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化嗎？

z 映射的值是用當(dāng)前特征值與比較數(shù)組的平均值之差，除以比較數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)差計算得來的。例如，我們可以計算列 deceduti 的 z-map，使用列 terapia_intenva 作為比較數(shù)組。我們可以使用 scipy.stats? 庫的 zmap() 函數(shù)實現(xiàn)。

2023-11-27 13:58:00

數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

業(yè)務(wù)模型 VS 算法模型，到底該怎么用？

典型的業(yè)務(wù)模型RFM，做用戶分層時，如果每個指標(biāo)分3類，那么就有3*3*3=27類，在業(yè)務(wù)上已經(jīng)復(fù)雜到很難匹配對應(yīng)策略了。但是如果用協(xié)同過濾算法，完全可以做到千人千面，這也是算法模型的巨大優(yōu)勢。

2023-11-27 12:24:23

算法模型業(yè)務(wù)模型

淺談工作中常用的數(shù)據(jù)分析方法

本文將從業(yè)務(wù)指標(biāo)建立、業(yè)務(wù)指標(biāo)體系搭建到常用的數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行介紹。

2023-11-26 17:47:00

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析經(jīng)典方法之：周期性分析法

周期分析法，還是更深入分析的基礎(chǔ)。比如做預(yù)測，如果能拆分出整體數(shù)據(jù)中周期規(guī)律，預(yù)測就非常簡單！比如做指標(biāo)異動分析，如果已知有幾個因素在影響，每個因素自身周期規(guī)律，那么追溯真實原因也很容易。很多同學(xué)做得不深入的原因，就是對基礎(chǔ)規(guī)律了解不夠。?

2023-11-26 08:20:35

數(shù)據(jù)分析周期性

Python：打造可視化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的實戰(zhàn)指南！

本文介紹了如何使用Python打造可視化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，以及NumPy、Pandas和Matplotlib這些常用模塊的使用方法和代碼案例。

2023-11-24 14:02:00

Python 數(shù)據(jù)分析

AI如何擴(kuò)展數(shù)據(jù)分析并使其更高效

通過自動化各種分析任務(wù)和簡化分析生命周期，AI將錯誤降至最低，釋放人力資源用于戰(zhàn)略工作，并削減運營成本。在AI和數(shù)據(jù)之間的這種共生關(guān)系中，企業(yè)為擴(kuò)展分析和推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策找到了一個強(qiáng)大的支持力量。

2023-11-21 16:02:56

數(shù)據(jù)分析人工智能

如何通過數(shù)據(jù)分析推動數(shù)字時代營銷的演變

在這個數(shù)字時代，技術(shù)和數(shù)據(jù)引導(dǎo)成功的營銷活動，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)在這個動態(tài)環(huán)境中生存和發(fā)展不可或缺的工具。通過利用數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以根據(jù)洞察做出決策，個性化營銷策略，精確定位目標(biāo)受眾，并準(zhǔn)確評估營銷計劃的結(jié)果。

2023-11-15 10:08:33

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

從零開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析之MySQL入門

最近，我的一位證券行業(yè)的鐵哥們想要學(xué)習(xí)SQL，來取代Excel做數(shù)據(jù)處理。因此，我決定開設(shè)一個系列，從基礎(chǔ)知識開始，介紹數(shù)據(jù)分析的相關(guān)內(nèi)容。這個系列不僅涵蓋MySQL的SQL語句，還將涉及使用pymysql操作、Pandas用法、PySparkSQL、PySpark算子的使用以及商業(yè)智能（BI）報表平臺等方面的內(nèi)容。

2023-11-14 16:14:49

數(shù)據(jù)分析 MySQL 大數(shù)據(jù)

2023年重塑CRM和數(shù)據(jù)行業(yè)的趨勢

物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為大多數(shù)行業(yè)的游戲規(guī)則改變者，但2023年CRM和物聯(lián)網(wǎng)的合作將有所增加。這種集成帶來了許多優(yōu)勢，如銷售自動化、高度定制的營銷活動、提高客戶忠誠度等。

2023-11-08 07:00:10

CRM 數(shù)據(jù)行業(yè)趨勢

如何做內(nèi)容推薦策略產(chǎn)品？

本次將分享內(nèi)容推薦策略的道與術(shù)，其中“道”指價值觀，“術(shù)”指方法論。本篇內(nèi)容比較口語化，既適合一線同學(xué)，又適合從事搜廣推的團(tuán)隊管理者閱讀。

2023-11-06 07:33:01

推薦策略數(shù)據(jù)分析

Ydata_Profiling：自動生成數(shù)據(jù)探索報告的Python庫

Ydata_profiling能夠直接完成數(shù)據(jù)探索的工作，只需要幾行代碼，它會生成互動網(wǎng)頁形式的報告，里面包含數(shù)據(jù)概覽、字段分布、統(tǒng)計學(xué)特征、相關(guān)性、缺失值、樣本信息等。

2023-11-06 06:39:36

數(shù)據(jù)分析 Python

Filebeat on k8s 日志采集實戰(zhàn)操作

Filebeat? 提供了豐富的配置選項，可以根據(jù)您的需求對日志數(shù)據(jù)進(jìn)行高度定制和篩選。它還支持自動發(fā)現(xiàn)新容器、節(jié)點和服務(wù)，并動態(tài)調(diào)整采集策略。這使得它成為 Kubernetes 環(huán)境中日志采集的有力工具。

2023-11-06 01:17:25

主機(jī)容器選項

數(shù)據(jù)分析終極一問：指標(biāo)波動有多大，才算是大！

所謂盲人騎瞎馬，大概就是這個感覺。至于指望著“從頭、騰、阿公司，請一個高級數(shù)據(jù)科學(xué)家，建立人工智能大數(shù)據(jù)模型，一張嘴就天知地知”，則已經(jīng)是病入膏肓指望著救命仙丹的想法了。

2023-11-03 11:51:31

指標(biāo)波動數(shù)據(jù)模型

2023年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測

大數(shù)據(jù)在2023年將變得觸手可及的一年。大多數(shù)公司現(xiàn)在都明白數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)的價值，但許多企業(yè)仍在努力挖掘它的真正價值。嘗試這樣做在一定程度上推動了托管數(shù)據(jù)庫即服務(wù)和/或數(shù)據(jù)管理即服務(wù)的增長，從而降低了復(fù)雜性。

2023-11-02 07:24:41

大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測

我不建議你抄大廠的用戶畫像，為什么？

用戶數(shù)據(jù)少、做出來沒有用。還有些傳統(tǒng)企業(yè)傻乎乎，覺得：我找一些中間商，買一些用戶數(shù)據(jù)補(bǔ)個缺，是不是就OK了？當(dāng)然不是！國家對于用戶隱私的保護(hù)級別一直在上升。

2023-11-01 11:34:40

用戶畫像企業(yè)

Intent數(shù)據(jù)傳遞為什么需要Bundle？

使用序列化的好處是可以方便地傳遞復(fù)雜的對象，包括對象的屬性和方法等。而如果不通過序列化，直接傳遞對象的引用，可能會導(dǎo)致對象的屬性和方法在傳遞過程中丟失或無法正常使用。

2023-11-01 08:20:51

Intent 數(shù)據(jù)傳遞對象

科技運營數(shù)據(jù)管理實踐

數(shù)據(jù)管理實踐是一項有既有挑戰(zhàn)又有意義的工作，而且需要不斷持續(xù)優(yōu)化，它即是一門科學(xué)，更是一門藝術(shù)，我們要深入學(xué)習(xí)以上“道”，“法”，“術(shù)”，“器”的方法論，再結(jié)合工作中的具體場景，不斷深耕實踐，讓運維之手和運維之眼有數(shù)可依，更加高效、從容地實現(xiàn)自動化、智能化運維，全面實現(xiàn)科技賦能。我們將踔厲奮發(fā)、篤行不怠，持續(xù)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作更上一層樓，把一流財富管理銀行推向前進(jìn)！

2023-10-31 07:06:50

運營數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)分層：打造數(shù)據(jù)資產(chǎn)管家

隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)分層也必將不斷優(yōu)化和完善。從數(shù)據(jù)分析工具的不斷升級，到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)分層必將成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理和決策分析的頭號利器。

2023-10-30 18:44:26

數(shù)據(jù)優(yōu)化數(shù)據(jù)分層

這才是搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，而不是死背AARRR

梳理數(shù)據(jù)流，即明確業(yè)務(wù)的目標(biāo)是否已量化記錄，業(yè)務(wù)的操作流程是否已量化記錄。這一步是確保前兩步梳理的內(nèi)容，能落地成數(shù)據(jù)表報，而不是懸在空中?？疾斓氖菙?shù)據(jù)采集的功夫。

2023-10-30 08:14:14

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

火山引擎VeCDP：如何0-1構(gòu)建與應(yīng)用標(biāo)簽體系

火山引擎VeCDP的標(biāo)簽最終服務(wù)于上層的業(yè)務(wù)場景，例如營銷、分析等場景。而標(biāo)簽體系是對標(biāo)簽的一種組織方式，對標(biāo)簽進(jìn)行分類，形成一套可以長期穩(wěn)定使用并且適用性較強(qiáng)的框架。

2023-10-30 07:30:08

VeCDP 火山引擎

數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典方法之結(jié)構(gòu)分析法

類似的方法，還有矩陣分析法、趨勢分析法、漏斗分析法。這些方法的共同點，就是：用一組有邏輯的指標(biāo)，樹立清晰的標(biāo)桿，長期監(jiān)控業(yè)務(wù)變化，從而快速得出結(jié)論。

2023-10-29 18:15:41

數(shù)據(jù)分析趨勢分析法漏斗分析法

這套方法，更能讓數(shù)據(jù)分析師立功，比算法模型好用

往往我們看到所謂用戶畫像，ABtest，預(yù)測模型，要么就是那些順風(fēng)順?biāo)拇髲S在說，要么就是當(dāng)產(chǎn)品準(zhǔn)備賣給乙方的甲方在說。一但大形勢不好，過往吹得再厲害的模型、畫像、測試統(tǒng)統(tǒng)都不管用了。

2023-10-27 11:31:00

數(shù)據(jù)分析師預(yù)測模型 ABtest

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，就得這么干！

破題的關(guān)鍵，在于：把業(yè)務(wù)動作和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。用數(shù)據(jù)論證判斷，在行動中收集數(shù)據(jù)，這樣才能讓數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)合起來。比如眼前的任務(wù)，注意審題，老板只給了個方向：提升兩平臺同時下單人數(shù)，至于到底現(xiàn)在是多少，提升到多少？為什么要提升？一點信息都沒給。

2023-10-26 06:58:44

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的11個高級可視化圖表介紹

可視化是一種強(qiáng)大的工具，用于以直觀和可理解的方式傳達(dá)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和關(guān)系。它們在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，提供了通常難以從原始數(shù)據(jù)或傳統(tǒng)數(shù)字表示中辨別出來的見解。

2023-10-24 20:38:15

數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)

如何正確使用 Bean Validation 進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗

為了避免重復(fù)這些驗證，通常的做法是將驗證邏輯直接捆綁到領(lǐng)域模型中，通過元數(shù)據(jù)（默認(rèn)是注解）去描述模型，生成校驗代碼，從而使校驗從業(yè)務(wù)邏輯中剝離，提升開發(fā)效率，使開發(fā)者更專注業(yè)務(wù)邏輯本身。

2023-10-18 18:38:44

數(shù)據(jù)校驗業(yè)務(wù)

使用Pandas進(jìn)行時間重采樣，充分挖掘數(shù)據(jù)價值

在Pandas中進(jìn)行數(shù)據(jù)重采樣，有助于可視化連續(xù)或離散時間數(shù)據(jù)中的趨勢和規(guī)律，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價值，突出顯示不同的組成部分，包括趨勢、季節(jié)性和不規(guī)則問題（可能是數(shù)據(jù)中的噪音）。

2023-10-16 18:02:29

Pandas 數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)企業(yè)獲得創(chuàng)新的見解

現(xiàn)在最流行的是人工智能技術(shù)，盡管人工智能已經(jīng)存在了幾十年，但直到最近它才進(jìn)入主流的消費環(huán)境。由于采用的成本高，人工智能行業(yè)一直被財力雄厚、能夠獲得大量數(shù)據(jù)的企業(yè)所主導(dǎo);這是因為，如果沒有當(dāng)今的大數(shù)據(jù)技術(shù)，人工智能就難有作為。

2023-10-13 06:52:40

大數(shù)據(jù)人工智能生產(chǎn)力

15個高效的Pandas代碼片段

Python的Pandas庫是數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的基礎(chǔ)工具，在本文中，我們將整理15個高級Pandas代碼片段，這些代碼片段將幫助你簡化數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并從數(shù)據(jù)集中提取有價值的見解。

2023-10-12 15:02:21

Python Pandas 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析：揭示戰(zhàn)略重點舉措的隱藏模式

在當(dāng)今快節(jié)奏和數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，企業(yè)不斷尋求獲得競爭優(yōu)勢的方法。為滿足這一需求而出現(xiàn)的一種強(qiáng)大工具是數(shù)據(jù)分析。通過利用數(shù)據(jù)的巨大力量，企業(yè)可以做出更明智的決策并推動戰(zhàn)略舉措，從而推動他們走向成功。

2023-10-10 16:06:14

數(shù)據(jù)分析工具

九張圖揭秘如何做數(shù)據(jù)分析項目

某互聯(lián)網(wǎng)大廠TOB業(yè)務(wù)線，可以向平臺商家提供SaaS/Paas類服務(wù)，但苦于銷售水平不高，溝通話術(shù)質(zhì)量不佳，轉(zhuǎn)化率不足。現(xiàn)計劃做話術(shù)培訓(xùn)，提升客戶轉(zhuǎn)化率。

2023-10-10 11:41:28

數(shù)據(jù)分析項目

數(shù)據(jù)分析，如何驅(qū)動科學(xué)決策

所謂的決策不科學(xué)性：原本可以出去玩，結(jié)果非宅家惹女朋友不開心?；蛘弑緛砜梢匀ゾ包c，結(jié)果因為不知道，所以沒去。通過數(shù)據(jù)澄清現(xiàn)狀，梳理邏輯，可以避免這些問題。

2023-10-09 08:22:18

驅(qū)動科學(xué)數(shù)據(jù)分析因素

大數(shù)據(jù)面臨的六個挑戰(zhàn)以及如何利用云計算克服這些挑戰(zhàn)？

企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)的力量時遇到的另一個主要挑戰(zhàn)是缺乏熟練的人才。大數(shù)據(jù)分析需要一套獨特的技能，包括數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計、編程和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識。然而，擁有這些專業(yè)技能的專業(yè)人員嚴(yán)重短缺。

2023-10-09 06:52:53

大數(shù)據(jù)云計算數(shù)據(jù)分析

Pydantic，數(shù)據(jù)類型確認(rèn)和解析神器

Pydantic通過提供一種優(yōu)雅且易于使用的解決方案，簡化了Python中數(shù)據(jù)驗證和解析。它能確保數(shù)據(jù)的一致性，簡化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，并自動生成文檔。

2023-10-08 12:34:16

Pydantic 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

年度經(jīng)營計劃&預(yù)算怎么做？最全攻略來了！

外部環(huán)境，社會輿論，競爭對手，上游供應(yīng)商，下游消費者，內(nèi)部團(tuán)隊表現(xiàn)、內(nèi)部新品成功概率、內(nèi)部努力程度&穩(wěn)定性……都會影響結(jié)果，卻又很難全部預(yù)測清楚。未卜先知的本事大家都喜歡，問題是丫不存在。

2023-10-08 08:08:16

年度經(jīng)營預(yù)算供應(yīng)商

Presto 在阿里云實時日志分析中的實踐和優(yōu)化

本文將分享阿里云千億規(guī)模實時日志分析的架構(gòu)設(shè)計和實踐。本文將聚焦在存儲和分析基礎(chǔ)能力上面的建設(shè)，重點分享日志分析系統(tǒng)，以及在面對核心問題時的一些架構(gòu)設(shè)計思路和經(jīng)驗。

2023-10-08 07:33:24

Presto 數(shù)據(jù)分析

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