现在社会处于互联网飞速发展的时代，互联网技术的不断发展也让现在社会中信息传播速度越来越快，每个人随时随地都可以使用手机或者电脑访问互联网，在互联网上面会接触到各种各样的数据，无论是对于个人还是企业来说数据量都是非常庞大的，庞大的数据保存就是非常麻烦的问题，数据除了可以保存在各种存储硬件上面之外，现在还引入了数据湖的概念，那么数据湖是什么意思？数据湖有哪些价值？
目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌B
“每一张图片都能讲述一个故事，难道不是吗?”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点，但就像引用的这首1971年的老歌一样，数据讲述其
爱因斯坦曾经说过，“提出问题远比解决问题更重要”，问对了问题，才能清楚前进的方向，方向对了，才会事半功倍。否则越努力，离目标就越远。乔布斯为了进军音乐市场，曾问过能不能把1000首歌装到口袋里，结果大家都知道了，iPod迅速崛起，把随身听市场打得七零八落。
大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师，从非本专业成功转行，创立“数据团学社”“城市数据研习社”，运营数十万人社群，联合发起“城市数据团”。
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。
2021-12-15，Zebra BI 发布了构成其分析和展示设计哲学的重要组成部分：Card。
SQL可以说是在数据处理和分析领域最常用的程序语言了，有很多想从事这个数据业务但还没入门的同学都在问这个问题。但是，这个问题大概率是个无意义的问题。
价值：根据当前数据，对比历史数据，结合市场规律对具体业务问题进行纠正，指导以及预测。
Q: 可以推荐一本完全零基础的python书看一下吗？我没有数据基础。 A: 《简明Python教程》 Q:在校生，想搞明白未来的职业发展。 A:我看数据科学相关的岗位有，比如：数据分析，数据挖掘，机器学习，自然语言处理，计算机视觉，深度学习工程师等等，还有推荐算法、搜索算法。 我觉得咱们的培养目标和数据挖掘、机器学习这两个岗位的要求更贴近。当然，像数据分析、自然语言处理、计算机视觉、深度学习，推荐算法等等这些岗位，就是更专业一点，或者说更垂直一点。 我一直觉得机器学习目前还不是一种通用技术，可能很长一段时
近期在整理一些散落在各处的老文章发出来。懂数据系列内容是很早之前给公司非数据专业人员做的系列分享培训，共计四期内容，后面三期内容偏excel的实操展示和案例分析，不便于分享，只把第一讲的内容分享出来。
找到了一份种群基因组学数据分析的教程，原文用的数据是2015年发表在science上的一篇论文Genomic islands of speciation separate cichlid ecomorphs in an East African crater lake。这份教程利用这篇文章的数据分析了部分内容。
关于大数据，有这样一段话： “Big data is like teenage sex,everyone talks about it,nobody really knows how to do i
找论文的时候偶然发现的这本参考书，个人感觉内容还挺丰富的，在这里推荐给大家 书名是 《Plant Bioinformatics Methods and Protocols》third edition
偶然间在github 上发现的这个链接，示例数据和代码都有，很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ，主要内容有 image.png 光看这个可
前几天写了一篇数据分析思维的文章，反响不错。我决定再写一些数据分析思维方面的文章。
在第 30 期「小程序问答」文章中，我们介绍了新推出的小程序后台「成员管理」功能。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
<数据猿导读> 很多大数据公司都知道用户们需要大数据，但却不知道该怎么为用户服务。数介科技的孔祥鹏在接受数据猿记者采访时提到，用户本身有数据，但过于依赖传统应用软件，没办法独立分析，所以谁先利用数据替
上周末晚上，我的学妹突然约我出来喝咖啡，我觉得这件事情不简单，果然一到她就递给我手机，开口就问：
最近在学习数据分析线性回归算法时，产生了很多疑问。作为初学者，我认为应该先从基本概念上进行一些深度理解。下面将我的一些思考总结如下：
近些年来，很多意见领袖一直在强调大数据的价值，这些价值既蕴含在企业内部数据，也蕴含在外部数据中。大家共同强调的一点是，大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想
在人力资源的数据分析中，我们经常会看到很多统计学的知识，很多同学对统计学的知识都不是特别的了解，从这期开始我们和大家聊一聊在人力资源数据分析中的统计学，以及这些统计学的应用，今天我们聊的是标。
提个问题：数据分析要发展到什么程度，才能渗透到企业的管理中？做了近十年的数据分析工作，也参与过大大小小20个企业的数据化管理项目，谈一谈我的看法：
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
就是通过去观察这个岗位上有哪些人，包括他们的言行举止、工作风格，来特别直观的来理解这个岗位究竟关注什么优势。
https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-022-08418-7
哈喽，我是学习生信的阿榜。很高兴你能点进来看我的笔记，若有错误欢迎指正，一起加油鸭? 这张思维导图是笔记的大纲，大家可以先通过这张大纲了解笔记里面有什么内容。 这份笔记带大家认识与R及RStudio有
PyFlink就是Apache Flink与Python的组合，或者说是Python上的Flink。两者的结合意味着您可以在Python中使用Flink的所有功能。
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
很多人会问：老师，我们零基础入门python编程，我们要怎么学才能跟那些有经验的编程大佬PK，才能在毕业的时候高薪就业?这是一个比较典型的、很多人都会关注的问题，今天小编就来给大家分享一下怎么学习py
题外话：好几个朋友和我提出最好能写一个Python入门的合集版，我会尽快将基础知识分享完，然后重新整理一下过去分享的所有材料。 如果只是想学Python的数据分析，爬虫，不想了解复杂编程，可以略过剩下三篇的文章，本周只分享类的用法！前方高能！一个字“不好理解！” 今日闲扯正文： 正常本期要和大家分享类的使用的，但是自己纠结了好久要不要分享，纠结的原因是类这种用法针对Python编辑游戏或者编辑一些日常应用程序很有用，但是和我想要做的两个方向爬虫和数据分析其实关联不是那么大。
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样，现在被炒得很热，但是数据分析究竟在分析些什么呢？很多新人可能被唬住了，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 总体概览指标： 总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多
引言 | To B or Not to B, there is not a question. 上一篇文章我们聊了下To B 业务是什么，它的产品路径是怎样的。 本文我们来聊聊To B 和To C 的异同点。 To B or Not to B, there is not a question. ——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？请看to B业务数据分析序列（一）： 2. 那To B 和To C 的最明显区别
首先简单介绍下， Fiddler是一个http协议调试代理工具，它能够记录并检查所有你的电脑和互联网之间的http通讯，设置断点，查看所有的“进出”Fiddler的数据（指cookie,html,js,css等文件）。 Fiddler 要比其他的网络调试器要更加简单，因为它不仅仅暴露http通讯还提供了一个用户友好的格式。
这个报错一般都是第一次学习使用selenium自动化框架的时候出现的，主要的原因是因为selenium模拟的客户端对浏览器的操作,但没有找到相应浏览器的驱动导致的
今天给大家分享一种数据分析中可以用到的分析框架：『六六法则 + SQVID法则』。这两个法则来源于书籍『餐巾纸的背面』。
写在前面的话：从九月份开始了秋招大战，现在也算功德圆满，怕太久了自己忘了曾经的那些经历，也真心想给后来者一些建议，所以有了这篇文章。希望你们看完能有所收获，吸取经验，收获的都是成功。 楼主211工科硕士，冷门专业，地矿与石油类（这几年真是苦了这批孩子），跟互联网毛关系没有 重点写在前面，后面是详细过程，懒得看的可以只看此部分： 1、早下决定，具体到岗位 本篇面经也主要是针对非科班出身的宝宝们想进入互联网的一点点小建议。如果你的专业不好就业，如果你对互联网行业充满了兴趣，那么请你早下决定，知道自己要补哪些知识
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop
导读：随着蜀海供应链业务的发展，供应链中各个环节角色的工作人员利用数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。在过去大数据分析平台架构1.0的实践中，存在数据生产链路太长，架构太复杂，开发运维成本都很高，之前的团队对这个架构的驾驭能力不足，数据冗余，对业务的适应能力较弱和不能快速的响应业务各种数据需求等诸多问题，基于这种问题，我们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现蜀海供应链大数据数仓的升级，在数据开发上跑通了一套完整的流程，使我们数据需求的日常迭代更加迅速和开发效率的提升，同时也解决了我们在1.0架构中存在的诸多问题。
对于临床医生而言，我们能接触到的更多的其实是临床数据。目前关于数据分析有一个专门的术语叫做“数据科学”。今天就给大家介绍一个数据分析流程的网站，利用这个网站来简单的了解一下数据分析流程。
转行零基础学Python编程开发难度大吗？从哪学起？近期很多小伙伴问我，如果自己转行学习Python，完全0基础能否学会呢？Python的难度到底有多大？今天，小编就来为大家详细解读一下这个问题。
在找工作时，匹配度是一个比较关键的指标，就像一个文科生在大学期间没学过任何计算机相关知识，而投了一个计算机相关岗位，那失败的概率很大，也就是匹配度很低。
到了年底很多机构开始组织各种论坛，在今年貌似数字化特别的火，各种人力资源论坛活动不加个 “数字化” 都不好意思做宣传推广，但是什么是人力资源的数据数字化转型，人力资源的数字化转型的真正目是什么，我来谈谈我的看法。
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
导读：大家好，今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
