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面试,既是一个相互交流的环节,又是面试官与候选人博弈的过程。如果你在面试环节经常挂掉,就要想想到底是什么原因了,是自己表现不佳,还是另有原因。本文,为同学们揭露...
导读:用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础,它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁,本文会介绍用户标签的构建方法,也就是用户...
解决痛点:用户画像的作用是什么?要如何搭建?其中应涵盖哪些内容?对数分同学来说有什么作用?
竞品分析是企业发展过程中绕不开的一个领域,对于数据分析相关岗位而言,类似战略分析师、商业分析师,都需要具备或多或少的竞品分析能力。本章,小火龙带大家了解一下竞品...
解决痛点:什么是分类模型?有哪些方式?各类方式的优缺点各是什么?在工作中有哪些实战场景?如果你有以上的问题,相信本篇文章可以帮助到你!
解决痛点:本文为大家总结了,面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题,对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
解决痛点:日常分析中的数据是如何采集的?埋点在其中的作用是什么?数分同学又担任了什么样的角色?相信本文可以帮助到你。
埋点是为了满足快捷、高效、丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果的记录。记录用户谁在什么时间什么位置做了什么事情。
关于作者:我是水大人,资深潜水员,一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手,爱折腾不爱玩,爱总结爱思考的老兵,错了改改了又错的惯犯。
作为数据分析师的你,是否和我一样经常会被业务方拿着两个不同数据平台的报表数据进行灵魂拷问。下面的场景你应该在熟悉不过了。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是...
本文基于实际场景业务需求,通过切面化、平台化、动态化探讨埋点治理方案,把App埋点做到极致,具有一定的实践意义,希望对大家有所帮助和启发。
埋点:又称为事件追踪(Event Tracking),指的是针对特定用户行为或事件进行捕获,处理和发送的相关技术及其实施过程。
对于生产环境,高可用是避免不了要面对的问题,无论什么环境、服务,只要用于生产,就需要满足高可用;此文针对的是redis的高可用。
Maven是一个项目管理工具,它包含了一个对象模型。一组标准集合,一个依赖管理系统。和用来运行定义在生命周期阶段中插件目标和逻辑。 核心功能 Maven的核...
最近看了三本关于数据仓库的书,很有收获,也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱(第三版)》、《Di...
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution...
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业,实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到P...
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移...
类似Java中的反射,在设计时不知道文件名、文件位置等,在真正执行时才知道具体的一些配置等信息
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭