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數(shù)據(jù)模型分析SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)模型分析

Clickhouse

UDW Clickhouse是一個(gè)用于聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS),支持向量化執(zhí)行引擎,具有良好的可擴(kuò)展性,支持單節(jié)點(diǎn)與分布式部署,查詢、寫入數(shù)據(jù)速度非常快,特別適用應(yīng)用分析、用戶行為分析、日志分析等場(chǎng)景。UDW Cli...

數(shù)據(jù)模型分析問答精選

如何用SQL查詢出漏斗模型數(shù)據(jù)?

回答:簡單來說就是用用戶id(mac、imei等)按時(shí)間分組排序,要是有特殊需求不能滿足,可以用自定義。具體的需求您可以詳細(xì)寫出來!

dayday_up | 927人閱讀

數(shù)據(jù)分析師需要懂編程嗎?

回答:謝謝邀請(qǐng)!數(shù)據(jù)分析師通常分成兩種,一種是應(yīng)用級(jí)數(shù)據(jù)分析師,另一種是研發(fā)級(jí)數(shù)據(jù)分析師,區(qū)別就在于是否具備算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)的能力。應(yīng)用級(jí)數(shù)據(jù)分析師通常需要掌握各種數(shù)據(jù)分析工具,把業(yè)務(wù)模型映射到數(shù)據(jù)分析工具上,從而得到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析工具比較多,比如Excel就是一個(gè)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具,另外還有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握這些工具的使用需要具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。通常...

txgcwm | 1355人閱讀

數(shù)據(jù)分析師用哪個(gè)數(shù)據(jù)庫比較好?

回答:作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師來回答一下:我做這行兩年多了,剛開始的時(shí)候用的多是MySQL數(shù)據(jù)庫,當(dāng)然,Oracle數(shù)據(jù)庫也會(huì)用到,尤其是在金融行業(yè)或者國企都用Oracle,一般的公司使用MySQL數(shù)據(jù)庫,可能是因?yàn)镸ySQL數(shù)據(jù)庫免費(fèi)吧。另外,在一家互聯(lián)網(wǎng)公司,我遇到了mongodb,目前一些新興的互聯(lián)網(wǎng)公司使用nosql的也比較多,這個(gè)當(dāng)時(shí)是現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣的。作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,可能對(duì)數(shù)據(jù)庫的使用一般是存取數(shù)據(jù)...

陳江龍 | 989人閱讀

如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析?

回答:優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并不能速成,但是零經(jīng)驗(yàn)也有零經(jīng)驗(yàn)的捷徑。市面上有《七周七數(shù)據(jù)庫》,《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學(xué)習(xí)成為數(shù)據(jù)分析師》,沒錯(cuò),七周。第一周:Excel學(xué)習(xí)掌握如果Excel玩的順溜,可以略過這一周。但很多人并不會(huì)vlookup,所以有必要講下。了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時(shí)間轉(zhuǎn)換等。excel的各類函數(shù)很多,完全不...

zhigoo | 537人閱讀

如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分析師的面試?

回答:一名合格的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該掌握網(wǎng)頁爬蟲:Python或R數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Excel或者Tableau、MangoDB等數(shù)據(jù)清洗:數(shù)據(jù)缺失處理等數(shù)據(jù)分析:線性回歸等數(shù)據(jù)可視化:Python或R的可視化包進(jìn)階級(jí)數(shù)據(jù)分析師:統(tǒng)計(jì)知識(shí)運(yùn)籌學(xué)知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)掌握以上三個(gè)技能點(diǎn)便可稱之為數(shù)據(jù)科學(xué)家至于面試要準(zhǔn)備些啥?Simply按照上面技能點(diǎn)一一準(zhǔn)備但是今天要說的是一項(xiàng)奇淫技巧那就是--寫一篇數(shù)據(jù)分析的推文在這篇推文...

qianfeng | 1157人閱讀

如何做好大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析?

回答:大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括:1)數(shù)據(jù)采集: ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成,最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中,成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2)數(shù)據(jù)存取: 關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。3)基礎(chǔ)架構(gòu): 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4)數(shù)據(jù)處理: 自然語言處理(NLP,Natural Language Processin...

X_AirDu | 949人閱讀

數(shù)據(jù)模型分析精品文章

  • AI中臺(tái):一種敏捷的智能業(yè)務(wù)支持方案|宜信技術(shù)學(xué)院沙龍分享實(shí)錄

    ...責(zé)人 本文字?jǐn)?shù):13479字 閱讀用時(shí):34分鐘 導(dǎo)讀:隨著數(shù)據(jù)中臺(tái)的提出和成功實(shí)踐,各企業(yè)紛紛在大中臺(tái),小前臺(tái)的共識(shí)下啟動(dòng)了自己的中臺(tái)化進(jìn)程,以數(shù)據(jù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)為代表的一系列技術(shù),極大增強(qiáng)了...

    makeFoxPlay 評(píng)論0 收藏0
  • 何為敏捷大數(shù)據(jù)與敏捷AI?

    摘要:敏捷大數(shù)據(jù)智能化的主要目標(biāo)就是,結(jié)合敏捷大數(shù)據(jù)實(shí)施理念,研發(fā)靈活的、輕量化的智能模型,并在敏捷大數(shù)據(jù)平臺(tái)上對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)智能化處理,最終實(shí)現(xiàn)一站式的大數(shù)據(jù)智能分析實(shí)踐。 一、前言 人工智能的誕...

    X_AirDu 評(píng)論0 收藏0
  • 數(shù)據(jù)挖掘的TO-DO-LIST

    數(shù)據(jù)挖掘的流程與方法 1.任務(wù): 關(guān)聯(lián)分析 聚類分析 分類分析 異常分析 特異組群分析 演變分析 2.方法: 統(tǒng)計(jì) 在線處理分析 情報(bào)檢索 機(jī)器學(xué)習(xí) 分類 實(shí)際應(yīng)用: 應(yīng)用分類/趨勢(shì)預(yù)測(cè)/推薦關(guān)聯(lián)類商品 回歸分析 實(shí)際應(yīng)用: 預(yù)...

    wangxinarhat 評(píng)論0 收藏0
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度分析

    ...積核的尺寸 K 、通道數(shù) C 、網(wǎng)絡(luò)的深度 D 相關(guān)。而與輸入數(shù)據(jù)的大小無關(guān)。當(dāng)我們需要裁剪模型時(shí),由于卷積核的尺寸通常已經(jīng)很小,而網(wǎng)絡(luò)的深度又與模型的能力緊密相關(guān),不宜過多削減,因此模型裁剪通常最先下手的地方就...

    tracy 評(píng)論0 收藏0
  • 6步搭建企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫

    ...迎訪問網(wǎng)易云社區(qū),了解更多網(wǎng)易技術(shù)產(chǎn)品運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)。 數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)提供決策支持而構(gòu)建的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境,本身并不產(chǎn)生或者消費(fèi)數(shù)據(jù),基本架構(gòu)包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程,首先放上一張數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)圖。數(shù)據(jù)倉...

    Gemini 評(píng)論0 收藏0
  • 深度學(xué)習(xí)即將攻陷的下一個(gè)領(lǐng)域:NLP ACL2016優(yōu)秀論文解下

    ...LSTM的方式。但是兩種方式基于都是大量的基于QA Pair對(duì)的數(shù)據(jù)展開的工作。本文的第一個(gè)創(chuàng)新的點(diǎn)是直接依賴于非結(jié)構(gòu)化RawData作為數(shù)據(jù)源輸入,而不依賴標(biāo)準(zhǔn)的QA Pair對(duì)數(shù)據(jù),通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中直接計(jì)算獲得合適的Response。?框...

    alphahans 評(píng)論0 收藏0

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