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木东居士的专栏

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今天一位朋友讲了一小段他的工作经历，由于一个潜在的线上的问题，他和后台、算法、产品同学排查了几周，今天终于发现的确有一个地方写出来了bug，大家如释重负地说：找到了总比没有找到的好，后面有事情可以做了

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(function () { var content = "今天一位朋友讲了一小段他的工作经历，由于一个潜在的线上的问题，他和后台、算法、产品同学排查了几周，今天终于发现的确有一个地方写出来了bug，大家如释重负地说：找到了总比没有找到的好，后面有事情可以做了。说出这句话的时候，大家第一反应是由衷地开心，bug被发现了。而不是，这个事情怎么瞒下来，不要对外讲。"; // 只保留a标签 var jsTextContent = document.

2022-03-24

3880

扁鹊见蔡桓公，立有间，扁鹊曰：“君有疾在腠理，不治将恐深。”桓侯曰：“寡人无疾。”扁鹊出，桓侯曰：“医之好治不病以为功！” 居十日，扁鹊复见，曰：“君之病在肌肤，不治将益深。”桓侯不应。扁鹊出，桓侯又

(function () { var content = "扁鹊见蔡桓公，立有间，扁鹊曰：“君有疾在腠理，不治将恐深。”桓侯曰：“寡人无疾。”扁鹊出，桓侯曰：“医之好治不病以为功！”\n居十日，扁鹊复见，曰：“君之病在肌肤，不治将益深。”桓侯不应。扁鹊出，桓侯又不悦。\n居十日，扁鹊复见，曰：“君之病在肠胃，不治将益深。”桓侯又不应。扁鹊出，桓侯又不悦。\n居十日，扁鹊望桓侯而还走。桓侯故使人问之，扁鹊曰：“疾在腠理，汤熨之所及也；在肌肤，针石之所及也；在肠胃，火齐之所及也；

2022-03-24

7870

观其行，普通，听其言，亦普通。然，诸事有条不紊，常胜，是为，善战者。善战者，常有之，却未必能成其志，概因其上者庸庸，未明理，多指挥，不信任。善战者何以能成事？可悲。

(function () { var content = "观其行，普通，听其言，亦普通。然，诸事有条不紊，常胜，是为，善战者。\n善战者，常有之，却未必能成其志，概因其上者庸庸，未明理，多指挥，不信任。善战者何以能成事？可悲。"; // 只保留a标签 var jsTextContent = document.getElementById("js_text_content"); var jsTextContent

2022-03-24

3370

漫谈数据团队协作之各岗位间的相互尊重

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数据相关的岗位有很多，本文并不会展开一一列举，后面会有文章专门分享不同岗位之间的分工和责任边界。

2021-07-16

6460

漫谈什么是数据科学家？

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近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。

2021-07-16

7980

数字化时代，聊聊“主数据”

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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”。

2021-01-29

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从这份报告，我读出了数据从业者的局限与未来

开局两张图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? 1，数据团队发展趋势 1，嵌入化，不断

2020-11-23

1.1K0

浅谈数据一致性

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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技术框架的协同，由于选型的原因，往往是比较多元化的，这也就导致了一些基础框架之间的协同会出现一些问题。

2020-11-03

1.2K0

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。

2020-11-03

6980

为什么你的数据仓库项目推进不下去？

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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。

2020-10-23

6350

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。

2020-09-30

1.7K0

【好书推荐：第5期】数据产品经理：实战进阶（文末赠书）

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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。

2020-09-22

1.7K1

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。

2020-09-22

6150

用户画像实践：神策标签生产引擎架构

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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，并基于标签进行定性或定量分析。这其中，建设灵活、全面、高效的标签体系是工作的重中之重。本文就从标签体系建设的需求出发，阐述神策数据在设计标签生产引擎过程中所做的思考和实践。主要内容包括：

2020-09-22

2.9K0

浅谈数据可视化

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处理文字的60000倍，人在看报纸时，99%的文字信息会自动被过滤掉，脑子里只残留了可怜的1%，一篇6000字的文章需要10分钟看完，而压缩成一张图片则只需要10/6000分钟的时间。”

2020-09-22

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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。

2020-08-19

2.1K0

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）

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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深耕才行？

2020-08-11

2.1K0

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。

2020-08-03

1.1K0

OLAP数据库初探

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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。有感于此，关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念，认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决，并作为一类单独的产品，与OLTP区分开来。

2020-07-27

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数据百问系列：现在是否还看好大数据的发展

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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。

2020-07-16

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