數據分析需要SEARCH AGGREGATION
回答:這個我有經驗，我來答一下?????♂?目前在我們數據行業內的日常用語中，數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數據分析的內容，但實際上還是有一定的細微差別。就比如說數據分析：它更多的強調的是一個邏輯思維能力，強調的是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。而數據可視化分析：它就在數據分析的基礎上涉...
linkin
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回答:建議先搭好學習框架，然后逐部分學習僅推薦我自己看過的書給你參考，希望能幫助到你1.首先搭好框架，學習數據分析包含兩個方面，數據分析思維和數據分析技能數據分析工作可以簡單歸納為如下的步驟和順序：1. 明確目的和思路-》2.收集數據-》3.數據處理-》4.數據分析-》5.數據展現-》6.撰寫數據分析報告-》7.應用解決行業問題如上7個部分，1、6、7需要你的數據分析思維，2、3、4、5需要你的數據分析...
winterdawn
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回答:首先我認為，業務數據分析是業務和數分這兩大塊內容的集合體，學習業務和學習數據分析是同等重要的，既然題主問的是學習路徑，那么我就分開說：先說數據分析，要學些什么按照我一貫推崇的學習路徑，數據分析一定要先學基礎和方法，再學工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基礎和工具的順序，說一下應該學習哪些內容1、數據分析基礎包括：（1）統計學基礎。數理統計學是數據分析的基礎之一，很多人連統計學概念...
selfimpr
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回答:01 - 思路篇《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》和《深入淺出數據分析》這兩本。現在這兩本書應該也有新版了，當然也有很多其他優秀的入門書籍，在京東上搜數據分析，你會發現很多很多書，隨便挑兩本看完，你就算基本了解數據分析是干什么的了。當然，這個階段不要求你弄懂所有的知識點，主要是了解分析流程與基本概念，之后遇到問題再回來翻翻就好。當年面試支付寶，就靠這兩本書了：）02 - 技能篇技能相關的書籍買過很...
taohonghui
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回答:謝謝邀請！數據分析師通常分成兩種，一種是應用級數據分析師，另一種是研發級數據分析師，區別就在于是否具備算法設計及實現的能力。應用級數據分析師通常需要掌握各種數據分析工具，把業務模型映射到數據分析工具上，從而得到數據分析的結果。數據分析工具比較多，比如Excel就是一個傳統的數據分析工具，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學基礎和統計學基礎。通常...
txgcwm
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...對數據存儲組件的依賴和壓力，另一方面也大大增加運維數據分析的時效性，提升運維團隊對系統異常狀況的感知能力。值得一提的是，該自研實時計算模塊的功能，并未與數據的業務場景做任何綁定，也并不是只能用于運維數...
...多公司都想知道用戶流失的最常見途徑。這些類型的問題需要了解不同的數據類型和用戶接觸點，例如web導航、計費、客服中心交互、商店訪問等問題。同時還需要識別重要事件，例如超額計費或導航錯誤。在確定所有事件后，...
...這個操作消耗較大，讀寫成本高。而且直接使用SparkSQL做數據分析實時性較差，即使對DataSet做了Cache也難以在秒內返回結果，所以需要借助于額外的索引服務，這里考慮了Druid，Pinot，Kylin這三種OLAP方案，其中麒麟純粹的以絕對的...
KNN算法是一種數據分類算法，以距離樣本k個最鄰近數據的類別代表樣本的類別，因此也叫作k-近鄰算法。KNN算法是數據挖掘中最簡單的方法之一，大致可分為以下幾個步驟： 訓練數據：原數據集中所有數據類別的數據。 測...
...高性能場景下，系統在讀取數據時，是首先從緩存中查找需要的數據，如果找到了則直接讀取結果，如果找不到的話，則從內存或者硬盤中查找，再將查找到的結果存入緩存，以備下次使用。實際上，對于一個系統來說，緩存的...
...終以 WHY 開頭，所以讓我們開始吧。 摘要：為什么我們需要 GraphQL ？ GraphQL 解決的最重要的3個問題分別是： 需要進行多次往返以獲取視圖所需的數據：使用 GraphQL，你可以隨時通過單次往返服務器獲取視圖所需的所有初始數...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
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