在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。

一、导入数据源 与各类数据源建立连接关系，是使用tableau探索分析数据的第一步，本节内容包括：（1）数据源类型（2）连接数据源 二、数据源类…

一、学习背景 （1）条形图是最常用的一种将数据可视化的统计图表之一。（2）通过条形图可以快速地对比各信息值的高低，尤其是当我们的数据是分为几个类…

新消费品的商业模式需要从早期的 流量-转化-留存 中解放出来，转而更专注于服务体验产品价值。商品品质和服务体验做得好，才能带来长期价值，要优于通过烧钱拉新的方式扩大短期规模。

[图片] 分享嘉宾：陈剑 虎牙 大数据架构师 编辑整理：谢宇 北京邮电大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着实时计算的发展，越来越多的业务利用实时计算平台开发实时数据。与离线任务不同，实时任务需要更小的时延和更高的可靠性，如何更好地保障实时数据的质量是每个实时计算平台都需要解决的问题。 ....

[图片] 择琨 阿里开发者 稿 一 引言 作为长期奋战在一线的技术人，我深刻体会到如下几个思维能力对技术人成长的重要性，熟练运用这几种思维可以帮助我们快速的进入到新的领域，在分析、定位和解决问题上有很大帮助。 [图片] 抽象思维：帮助我们快速抽取面对问题的关键要素和本质，可以是其他能力的“元能力” ....

在Minitab 21中有了二值响应DOE分析，扩展了DOE的功能。当然，在实验设计中我们除了遇到二值响应DOE外，可能还会遇到残差分析有问题需要对响应变量做变换的DOE分析、带区组的实验设计分析等比较复杂的DOE问题。

导语 | 召回模块面对几百上千万的推荐池物料规模，候选集十分庞大。由于后续有排序模块作为保障，故不需要十分准确，但必须保证不要遗漏和低延迟。目前主要通过多路召回来实现，一方面各路可以并行计算，另一方面取长补短。召回通路主要有非个性化和个性化两大类。 在上篇*《超强指南！推荐算法架构——重排》* 中我 ....

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数据分析师做竞品分析主要包括哪些内容？

某电商APP上所有优惠券的使用情况和成本，进行分析，寻找有效的提升方法。

简介 行业动态、技术交流 岗位推荐 投稿宣传 群规 人工智能圈子很小，但相信行业同学素质很高，群规不做赘述。 [图片]

同样的问题，有的人分析的偏僻入里，有的人只能轻轻点水。造成问题分析深浅的主要原因在于人们对问题业务的理解程度。那么数据运营者如何快速理解业务呢？

点、线、面、提“四位一体”方法论是一个层层递进的过程，是对运营业务场景分析从简单到复杂的过程，从局部到全局的过程，是利用数据运营的思维方法。

1.数据仓库概念 （1）数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。（2）通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业…

导语 | 重排技术细节非常多，一定要清楚技术架构大图，从而将细节串联起来。实际上主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。 在上篇*《图文解读：推荐算法架构——精排！》* 中我们结合算法架构精排进行解读分析，本篇将深入重排这部分进行阐述。 一、总体架构 精排打分完成后，就到了重排阶 ....

[图片] 剑萧 阿里技术 稿 导读：阿里大淘系数据体系经过多年发展，通过丰富的数据和产品支撑了复杂的业务场景，在数据领域取得了非常大的领先优势。随着数据规模越来越大，开发人员越来越多，虽有阿里大数据体系规范进行统一管理，但是由于没有在产品侧进行有效的模型设计和管控，在模型规范性、应用层效率、通用层复 ....

郭育波@众安保险 稿 一、 整体概况 [图片] 上图是我们的实时计算整体架构图，最下层是数据源层，包括了来自于应用系统的业务数据、应用系统的消息数据、用户行为埋点数据以及应用日志数据，这些数据都会经过 Flink 进入实时数仓。 实时数仓分为三层： 第一层是 ODS 层，数据经过 Flink 到 O ....

谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，这…

很多时候我们为了能够更加充分的利用收集到的数据资料，避免信息浪费，需要进行1: n的匹配，而对于没有精力去学习SAS或者R进行编程的研究人员来说，我们还是需要求助于万能的SPSS神…