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一文看懂渠道分析怎样做
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：114
今天跟大家分享的是：推广渠道分析。推广渠道是推广产品、获取客户的途径，对企业而言，是影响收入的重要因素。今天就简单分享一下，该如何进行分析。 一、有哪些推广渠道 凡是能打广告，拉来用户的地方，都是推广渠道。 常见的线上推广渠道，如： 广告：比[详细]
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五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：185
五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现 01 CSV DataFrame.to_csv方法可以将DataFrame导出为CSV格式的文件，需要传入一个CSV文件名。 复制 df.to_csv(done.csv) df.to_csv(data/done.csv) # 可以指定文件目录路径 df.to_csv(done.csv, index=Fa[详细]
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大数据算法天花乱坠的时代，如何辨别数据陷阱？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：124
过去的一周，你心情咋样? 除了股票基金过山车般的涨跌之外，工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评。 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了。 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休息[详细]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：120
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企业[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：151
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因，最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服存[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：154
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集方[详细]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：133
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用，两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外，当一切都在容器中运行时，必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞察[详细]
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使用取代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：131
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计，他们在 2022 年对替代数据[详细]
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2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：119
调研机构IDC公司分析师表示，数据分析市场正在蓬勃发展，目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样，全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测，到2030年，数据科学职位将增长30%以上。此外，根据Gartner公司的估计，几乎所有企[详细]
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数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：60
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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8个顶级预测分析工具对比
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：151
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案，这些答案是对的吗?有时是对的。但是，如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出，并为客户提供更具预见性的服务，那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这[详细]
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大数据技术的成功案例及趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：167
通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今，主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而，使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天，我们能够更加充分利用数据的价值。 到2[详细]
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为什么不可忽视建筑物中的数据分析？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：128
想象一栋建筑，其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境，并最终让使用者更快乐。 现在，考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障，存在空气[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：56
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。 我[详细]
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详解数据管理发展的五个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：76
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。 从历史的视角看，数据管理是一个不断进化发展[详细]
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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：195
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接，一个不需要连接可以直接收发数据，这两者[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：123
在当今数据为王的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当代信息技术间的相互关系；以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理过[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：79
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻击[详细]
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数据管理的现实和商业智能的将来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：172
无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行优[详细]
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数据剖析的几个误区
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：166
在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要记[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：76
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：56
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生，大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用，如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
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大数据在智慧城市建设中有什么应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：108
智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。 智慧能源[详细]
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数据分析和数据科学的几大不一样之处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：191
在大数据的世界里，您可能会经常听到两个词语：数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似，但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面，我将从职业决策与规划的角度，和您讨论两者之间的差异。 一、知[详细]
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2022年企业必须关注的几个大数据应用战略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：82
大数据是一个通用术语，指的是结构化和非结构化数据集合，它们对于典型的数据处理工具和系统来说过于庞大和复杂，因此难以处理。预测分析、用户行为分析以及其他从大数据中提取价值的高级数据分析方法，通常由大数据解决方案提供支持，并且很少局限于特定数[详细]
