原创 Hive|如何避免數據傾斜
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2021-05-31 11:44:02
原创 傳統BI如何轉大數據數倉
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2021-05-12 11:43:56
原创 暢想數據湖
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2021-03-24 13:18:53
原创 數據倉庫的前世今生
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2020-12-28 17:53:55
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原创 淺談程序員的“內卷化”
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2020-11-13 12:53:56
原创 如何從0到1搭建大數據平臺
大數據時代這個詞被提出已有10年了吧，越來越多的企業已經完成了大數據平臺的搭建。隨着移動互聯網和物聯網的爆發，大數據價值在越來越多的場景中被挖掘，隨着大家都在使用歐冠大數據，大數據平臺的搭建門檻也越來越低。藉助開源的力量，任何有基礎研發
2020-07-06 23:22:50
原创 【數據說第十四期】必須全面瞭解線下門店核心數據指標有哪些？
【寫在前面】 在第二季梳理交流了以數據驅動業務增長爲主題的分析實戰、經驗和方法論，第三季主要以線下門店“人貨場”的理念爲主題，深入交流線下門店的數據分析的經驗以及理論分享。【數據說·小劇場】#案例#APP的“人貨場”理論的邏輯
2020-07-06 23:22:49
原创 數據分析應學習邏輯思維及分析方法
-- NO.11 --這是Becomewiser的第11篇文章全文約7373字，建議先收藏再看數據分析的下限，取決於邏輯歸納。與其說提高分析質量，不如說提升邏輯歸納能力。邏輯歸納，需要擁有良好的邏輯思維，並結合領域知識形成該領域的分析方
2020-07-06 23:22:49
原创 【數據說第十三期】數據驅動業務增長的底層邏輯
【寫在前面】 前面梳理交流了如何通過分析“新增”、“活躍”、“留存”等數據，本季主要深挖用戶表面行爲的背後真實、本質的需求，全面視角的分析產品的用戶行爲數據，展現驅動業務實現增長的經驗、案例以及方法論。（【數據說 ·“新增”·“活
2020-06-26 19:53:01
原创 雲上AI怎麼搞？不如來個大漢堡
這是第❽篇神扯：扯扯人工智能。當我們說起雲上的人工智能應用時，確切講，通常都是指AI on Cloud。說白了，就是雲服務商把AI能力做成按需服務的資源，提供給客戶使用。然而，對於大多數客戶來說，他們需要的不是散裝能力，而是套餐能力。可
2020-06-26 19:53:01
原创 通過在阿里的實踐，談一下中臺建設的Why、When與How
我在文章 “ 想轉型數據驅動，ETL是攔路虎？十年來的傳統工作模式，該升升級了”中對企業內服務架構和現代化服務體系的特點做了簡要的分析，可以看出，如果服務架構不能與日益發展、靈活多變的業務相適應，那麼企業的發展一定會被拖慢腳步。脫胎於名
2020-06-26 19:53:01
原创 日誌收集組件—Flume、Logstash、Filebeat對比
概述數據的價值在於把數據變成行動。這裏一個非常重要的過程是數據分析。提到數據分析，大部分人首先想到的都是Hadoop、流計算、機器學習等數據加工的方式。從整個過程來看，數據分析其實包含了4個過程：採集，存儲，計算，展示。大數據的數據採集
2020-06-26 19:53:01
原创 萬字長文講解如何做特徵工程
特徵工程是數據分析中最耗時間和精力的一部分工作，它不像算法和模型那樣是確定的步驟，更多是工程上的經驗和權衡。因此沒有統一的方法。這裏只是對一些常用的方法做一個總結。本文關注於特徵選擇部分。後面還有兩篇會關注於特徵表達和特徵預處理。一、特
2020-06-23 04:53:11
原创 寫給數據分析師的數據倉庫知識(1)
數據庫 說到數據庫，我們一般是指傳統的關係型數據庫，也就是“聯機事務處理”(OLTP)，主要用戶在線交易處理。比如銀行業務、電信業務之前很多都是Oracle或者DB2(可能現在很多開發者沒再用過)，到後來的互聯網電商用的MySql
2020-06-21 17:25:55
原创 數據分析05-SVM
標籤（空格分隔）： 數據分析 SVM 是有監督的學習模型，我們需要事先對數據打上分類標籤，通過求解最大分類間隔來求解二分類問題。如果要求解多分類問題，可以將多個二分類器組合起來形成一個多分類器。 如何創建一個 SVM 分類器呢？
2020-06-21 16:42:51