數據分析業務分析SEARCH AGGREGATION
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:這些都是工具，6K估計是給你開的你所會的這些工具的價格，至于你值多少錢或者將來你在這個崗位上能值多少錢，這首先要看是否人崗匹配，崗位的設定和你會的東西是不是絕大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用這些工具能產生多少有價值的增量信息，這個才是關鍵。首先，要知道業務數據分析的核心價值是什么？業務分析要熟悉行業特點，了解公司業務及流程，有針對性的抓住運營管理的痛點和關鍵點，才能有自己獨到的見解和分析視角，...
RobinQu
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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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回答:數據分析是干什么的？在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。數據分析有什么用?從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作后的復盤型分析：積累經驗，總結教訓那數據分析是什么的？數據分析大體上分3步：1：獲...
B0B0
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數據分析和數據挖掘，是大數據應用的核心技術，也是大數據應用的關鍵所在。數據分析重要，但是，很多時候卻不知道該如何去做，面對大量的數據，卻無從下手。概括起來，經常面臨的困難有：分析目的不明確分析方法...
...據中臺必須具備智能化能力，能夠為業務提供一定的智能數據分析能力。 另一方面，除了基于數據自底向上的智能化驅動以外，還存在自上而下的企業智能化理念驅動。近幾年來，許多智能技術日趨成熟，相應的智能化理念也...
... 看到一篇好文章，收藏一下 我在知乎關于《開發一個業務邏輯復雜的系統，應該怎么樣設計才能使項目的擴展性更好？》做的回答。 既然業務邏輯復雜，那意味著項目前期的業務建模、需求分析、分析設計極為重要，直接...
...坑在這里分享出來，讓準備搭建風控的人心里有個數。 業務安全風控設計101-信息采集 業務風控主要做四件事： 拿到足夠多的數據 做足夠靈活的分析平臺去分析數據 產出風險事件進行阻攔風險 量化風險攔截的價值和不斷分析...
...用戶與后端業務系統的有效連接，構建起全新的、基于大數據分析的業務生態系統呢？傳統企業在進行互聯網+轉型的過程中，用戶將通過網站、APP與企業內部IT系統進行連接。以金融和零售領域的典型業務場景為例，過去消費者...
...： 入選Gartner和Forrester報告的AnalyticDB作為阿里巴巴的整套數據分析平臺的核心產品之一，承載了將數據探索實時化，在線化的關鍵任務。 前言 2018年3月13日，Forrester發布了最新的云化數據倉庫分析報告（ Now Tech: Cloud Data Warehouse, ...
...已經開始將數據實時處理能力與AI能力相結合，實現智能數據分析業務的快速交付。 實際上，針對實時數據流的智能化處理技術已經在很多行業中得到了先驗。例如在互聯網直播領域，基于視頻流的實時濾鏡、實時特效算法已經...
...始數據存儲。為什么要基于原始數據存儲？因為在整個的數據分析階段，可以細分為三個階段。第一個就是傳統的是 BI 階段。第二個是數據的挖掘，第三個是數據的預測分析。 想解決這三個階段的過程，以傳統的方法是建一個...
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...
蘇丹
zhigoo
