如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950 数据分析步骤 什么是数据分析思维 主旨...数据分析中的核心竞争力根本不在具体的工具或技能，而是在于分析思维 技能决定下限，思维决定上限 技能 工具类：Excel、Python、SQL等数据工具使用 算法类：分类、聚类、回归算法的原理和应用...：懂业务、懂用户 业务数据分析是最基本的思维能力 定义问题的思维 目标导向：需求究竟说的是什么 理性思维：理解需求中的逻辑关系 分析问题的思维 拆解问题的结构化思维能力 分析问题的逻辑推理能力...解决问题的思维 要分析的更加落地，我们必须懂业务、懂用户，这样才能在数据分析的过程中结合业务理解，提出可落地的分析建议 如何补足思维的短板 懂 数据分析思维基本功 数据指标可以解决不客观...总结报告 成 各类分析案例实战 总结 解决业务问题，要结合当时的业务实际构建适合的分析思路，这种能力就是数据分析思维
但什么是编程思维呢？ 编程思维 编程思维是解决问题的算法加代码实现的过程的集合，编程思维有两个组成部分，一部分是算法设计，另一部分是代码实现。...问题拆解 编程思维的核心，不是编程语言，也不是语法，甚至不是算法或数据结构本身，而是如何分解问题，从中发现规律，建立解决问题的模型，并映射到合适的数据结构和算法上，然后才能根据算法写程序实现。...什么是对象 对象是一个 抽象 的概念，世间万物都可以化为一个对象，首先无论是人还是物都会有一个名字，这个可以用对象名称（class name）表示；无论是人还是物都会有很多特征（属性），这个可以用对象属性...面向过程和面向对象 面向过程与面向对象都是编程中编写程序的一种 思维方式 。 面向过程：把事情拆分成几个步骤（相当于拆分成一个个的方法和数据），然后按照一定的顺序执行。...面向对象三大特征 封装 封装是面向对象编程的核心思想，简单点说就是，我把某些东西封装起来，这些关键的核心的东西不能给你看，但是我可以提供给你一些简单使用的方法。
之前跟大家分享了如何搭建数据指标、用户画像体系的内容，今天想跟大家聊一聊数据思维。...数据思维说到底是个很抽象的问题，相信很多人对这个问题无法进行全面的解释，今天我们想通过一个故事跟大家讲明白，到底什么是数据思维。...而小芳的整个分析过程思路清晰，善用数据指标说明问题，有明确的分析结论，并且有充分的数据验证。因此，小芳就是一个典型的具备数据思维的例子！...数据思维 “ 是指通过恰当的数据指标，描述数据背后的客观规律，并且能通过数据看到现象背后的本质。”...至于什么是数据指标，就是之前分享过的内容了，这里不再赘述。 到这里，你明白到底什么是数据思维了吗？
什么是互联网思维 今天和@箐一 一起吃饭，闲聊中，谈到了在校招宣讲会上某同学的提问“什么是互联网思维”，我也曾经被学生问到过，怎么回答的已经忘了，大意是用户第一，快速迭代之类的，总之对自己的share不满意...观点一，互联网思维是： 1）免费：用户可能不会为核心业务直接买单，互联网公司不得不寻求其他利润途径，典型是360安全卫士的崛起 2）快速：互联网竞争激烈，门槛不高，山寨成风，速度对互联网行业就是生命，跑得慢的都将被遗忘...3）极致：没有尖叫就没有传播，较不死追求完美的工匠心态 4）迭代：又要快速，又要极致，于是只有迭代这条路可走 5）用户：用户第一，任何用户可能触碰的环节，都要极致 观点二，互联网思维是： 1）粉丝思维...：用户还不够，要的是忠实粉丝，没有粉丝的品牌只是一个空空的LOGO，这一点，学学小米吧 2）迭代思维：同观点一 3）大数据思维：标签？...一切的一切，都在大数据中蕴含 4）极致思维：同观点一 5）平台思维：平台思维的特点首先是开发，建立平台，建立生态圈，才能活的长久 如果觉得文章还不错，欢迎点赞、转发、关注、阅读原文。
什么是互联网思维 今天和@箐一 一起吃饭，闲聊中，谈到了在校招宣讲会上某同学的提问“什么是互联网思维”，我也曾经被学生问到过，怎么回答的已经忘了，大意是用户第一，快速迭代之类的，总之对自己的share不满意...观点一，互联网思维是： 1）免费：用户可能不会为核心业务直接买单，互联网公司不得不寻求其他利润途径，典型是360安全卫士的崛起 2）快速：互联网竞争激烈，门槛不高，山寨成风，速度对互联网行业就是生命，跑得慢的都将被遗忘...3）极致：没有尖叫就没有传播，较不死追求完美的工匠心态 4）迭代：又要快速，又要极致，于是只有迭代这条路可走 5）用户：用户第一，任何用户可能触碰的环节，都要极致 观点二，互联网思维是： 1）粉丝思维...：用户还不够，要的是忠实粉丝，没有粉丝的品牌只是一个空空的LOGO，这一点，学学小米吧 2）迭代思维：同观点一 3）大数据思维：标签？...一切的一切，都在大数据中蕴含 4）极致思维：同观点一 5）平台思维：平台思维的特点首先是开发，建立平台，建立生态圈，才能活的长久
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
0、先来一张导图 1、概念 简单的说，敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法。在敏捷开发中，软件项目的构建被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备集成和可运行的特征。...敏捷最大的特色是迭代式开发。 2、优势 1、敏捷开发属于增量式开发，对于需求范围不明确，需求变更较多的项目而言，可以很大程度上响应及拥抱变化。...特点 5、核心原则 6、捷开发与瀑布模型开发 瀑布模型开发 敏捷开发 某博主po的一个很有趣的“敏捷和瀑布”对比例子，给大家作为阅读参考： 6.1、敏捷开发 客人到餐馆来点菜（新项目） 不确定客户想吃什么的时候...反复迭代，增加了工作量） 到最后两盘时，客人要求换两个菜，还好没炒（迭代的好处，随时接受需求变更） 客人吃完，很满意（基本满足了全部的要求） 6.2、瀑布模型开发 客人到餐馆来点菜（新项目） 不确定客户想吃什么的时候...，客人点了十个菜（根据原型和设计稿，基本确定了需求） 后厨开始准备（项目启动） 根据客人的下单配菜，炒菜（基本上不会主动去了解完整需求） 半个小时了，菜还没上桌，客人饿极了（项目启动后很长一段时间客户什么都看不到
什么又是编程思维呢？在解决这几个问题之前，先来了解几个概念。 2了解编程 2.1什么是代码？ ?...不同的是程序语言的接收者是机器。比如熟悉的C、C++、java、python等程序语言。它们各自有各自的语法。 2.3什么是编程？ ?...这四句话的意思是：有若干只鸡和兔同在一个笼子里，从上面数，有35个头；从下面数，有94只脚。问笼中各有几只鸡和兔。 ? 图3.1鸡兔同笼 3.2普通思维解决 普通思维也即是数学思维。...4编程思维 ? 图4.1编程思维 从上面的两种思维解决问题的过程和方式可以看出，解决这个问题的方式本身并不与思维方式有关系。也不会局限于什么语言，什么代码。...实际上编程思维的核心并不在于什么语言，也不是什么语法，甚至和什么数据结构和算法也没有什么关系，只是去发现问题、分析问题、解决问题、最后总结问题的规律，建立此类问题的模型，再整合到算法中，形成一套完整的程序
其实设计思维介入在项目里面是影响了一种顺序，我们都知道，做一个可以卖的东西，无非是： 找市场（可以呆多久） 找需求（这个就是客户为什么埋单的原因） 找客户（谁埋单） 做产品（你卖的实物） 一直做下去...如果在储能器件上面不能进行大的革新，我觉得小手机的路很难。 但是不要悲伤，不能那么悲观，虽然解决不了，但是可以缓解。...设计思维这类工具就好像作弊一样，我不妨先把自己当成用户（换位思考，或者是共情），来看看用户真真正正的使用场景是什么？以及ta真的会为此埋单吗？ 为什么要用访谈这种形式呢？...一个人的数据有失偏颇，你挖掘不到什么。但是一百个人就有点意思了。这个时候我们做的东西就没有那么多人骂了，至少骂的声音小一点。...在只言片语重构建一个图像，我们使用图像来试图量化数据。 但是大道至简，设计思维只是工具，你如果深陷其中难以自拔，那我觉得你可能是一个缺一点悟性的人。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
有个学生问我，优秀的程序员思维应该是什么样的？...因为在你的脑海中，点击事件被简化成为了 onclick，于是与他相似，但是又有那么一点差别的功能实现起来就没什么头绪了，你看不到他们的相似性 但是如果你关注了持续时间，那么这些操作实现起来就跟点击一下一样简单...---- 总的来说，优秀的程序员都具备创造者思维，看问题更偏向于接近事物的本质，与此同时，他们具备更强的学习能力和解决问题的能力。...不过可惜的是，由于种种原因，前端程序员容易陷入使用者思维，他们在自我成长的过程中，会走更多的弯路，更难以突破瓶颈，甚至会给人一种，前端程序员不像是程序员的感觉
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱： 1，有数不一定有据； 2，大而不全； 3，内生变量模糊了因果关系。...一要养成大数据思维，二要避开三大陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维：一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。...例如，GoPro是穿戴式照相机，但它也为寻求刺激的滑雪、跳伞运动爱好者，剪辑加工影像，并在电视上播出，吸引了广告和巨量的粉丝团队。 操作思维：一切要可行。...因为推荐是购物体验的一部分。短时间内，消费者对所推荐的产品可能没需求，但到有需求时就会想起来，尤其是当推荐产品符合他们的品位和风格时。 三大陷阱 应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱。...大而不全。有些大数据应用收集的数据非常多，但对其倾向性却不清楚。解决的办法是跨界，收集企业之外的数据。例如，汽车制造商要跟电商结合，要跟社交媒体结合，通过跨界把数据做全，才能把精准营销做得更好。
商业洞察.jpg 如何通过数据思维挖掘商业洞察 商业洞察一直以来都是比较神秘的话题，如何从一堆数据中找到新的商业机会，找到满足客户的需求，在市场数据中找到新的机会点，在过去的数据中找到未来的发展趋势并对未来做出预测...发起一个市场营销的促销活动，首先要看该活动满足了客户的什么需求，在参与活动中他们能够得到什么，以及他们所得到的是他们需要的吗。这就是营销的要点，在这个要点的基础上再去寻找方法。...为了探寻差异，需要对这个数据再细分下去，然后在拆分后的数据中再次寻找差异。寻找差异是我们的第一反应，这种反应是数据思维的反应，但需要在这个反应中更加理性化地去看待数据。...通过做数据值的分布图，可以了解其集中的数据是如何分布的，偏度是大（正）还是小（负），以及是否符合正态分布的特征等。 通过观察事物的变化状况来了解数据背后的特征。...一个新的业务员能够拿下一笔大单，不会是天上掉下的馅饼，自然有其成交的核心方法。
IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2520 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲主要分享敏捷大数据的相关实践。 何为敏捷大数据 ?...敏捷大数据是指在敏捷理念原则指导下，构建一系列通用平台工具，和一整套大数据应用全生命周期方法学，以支撑更轻量、更灵活、更低门槛、更快迭代的大数据实践。 敏捷大数据平台栈 实时化：dbus ?...DBus（数据总线平台）是一个DBaaS平台解决方案，它主要面向大数据项目开发和管理运维人员，致力于提供数据实时采集和分发解决方案。...Wormhole（流式处理平台），是一个SPaaS平台解决方案，提供数据流式处理解决方案。专注简化和统一开发管理流程，并提供可视化界面，以及基于配置和SQL的业务开发方式。...Moonbox是一个DaaS平台解决方案，面向群体为数据仓库工程师、数据分析师、数据科学家等，提供数据虚拟化解决方案。即可作为数据应用层数据查询计算统一入口，也可作为逻辑数据仓库与现有数据仓库互补。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
基于RPA的自动化优先，正在成为广大组织的主流管理思维 到底什么是自动化优先思维?与RPA有什么关系? 如何用RPA简单快速的打造一个自动化优先的组织?...传统的管理思维中，IT运维必然是自上而下的，不然自动化的实施难度也不会那么大，以致于影响项目实施。...自动化优先思维不只是改变了IT运维的思路，也影响了很多组织的管理思路。随着RPA将流程自动化变得更加唾手可得，自动化优先思维正在成为新兴的主流企业管理思维。 到底什么是自动化优先思维呢？...它对组织管理有什么好处？本文，王吉伟频道就跟大家聊聊这些。 什么是自动化优先思维？ 近两年我们看到的自动化优先思维，主要是以UiPath等RPA厂商频繁提及。...自动化优先思维开始流行的背景在于，RPA机器人、人工智能、数据挖掘、机器学习等技术的逐步成熟与应用，推动了业务流程自动化能够在广大中小型企业快速普及。 那到底什么是自动化优先思维呢?
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
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