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毒鸡汤
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数据仓库搭建必知的知识点
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…
star2017
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1年前
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腾讯技术 | 超强指南!推荐算法架构——重排
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 ....
star2017
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1年前
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阿里大淘系模型治理阶段性分享
[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 ....
star2017
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1年前
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Flink 在众安保险金融业务的应用
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 ....
star2017
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1年前
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SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM)
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…
star2017
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1年前
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给SPSS插上1:n倾向性评分匹配(PSM)的翅膀
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…
star2017
博客
1年前
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springboot解决log4j漏洞
这种情况下的,就需要在自己项目的pom.xml文件中添加如下代码 <properties> <log4j2.version>2.16.0</log4j2.version> </properties>...
洛辰
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1年前
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猎户座 - 持续打造爱奇艺在用户画像之上的策略引擎!
海外后端技术团队 爱奇艺技术产品团队 稿 海外策略引擎在去年年底已经上线第一版策略引擎 1.0,主要支撑了 Phone 后端的精细化运营等相关功能,具有后台配置简单,实现实时圈人功能,接口性能响应时间快等优势。海外策略引擎 1.0 的设计主要考虑的是与目前海外后端使用的 IQCard 相结合,着眼于 ....
star2017
博客
1年前
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QQ 音乐推荐召回算法的探索与实践
[图片] 分享嘉宾:Stanford 腾讯音乐 编辑整理:曾新宇 对外经贸大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 今天和大家分享一下关于QQ音乐在召回算法中的一些探索和实践。将会从以下五个方面进行介绍: 业务介绍 融合知识图谱召回 序列与多兴趣召回 音频召回 联邦学习召回 01 业务介绍 1 ....
star2017
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1年前
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李翔:美团到店综合知识图谱的构建与应用
[图片] 分享嘉宾:李翔 美团 算法专家 编辑整理:王惠灵 合肥工业大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 美团到店综合业务涵盖了本地生活中的休闲玩乐、丽人、亲子、结婚、宠物等多个行业。为了不断提升到店综合业务场景下的供需匹配效率,美团深入挖掘用户在本地生活中的多样化需求,构建了以用户需求节 ....
star2017
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1年前
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Flink 整合 ElasticSearch 详细指南及踩坑记录
Hi,我是王知无,一个大数据领域的原创作者。 放心关注我,获取更多行业的一手消息。 一、ElasticSearchSink介绍 在使用Flink进行数据的处理的时候,一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出,Flink中这个过程称为Sink,官方我们提供了常用的几种Sink Connector ....
star2017
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1年前
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赵宏田:用户画像场景与技术实现
[图片] 分享嘉宾:赵宏田 大数据架构师 编辑整理:苏丽萍 彩讯股份 出品平台:DataFunTalk 导读: 感谢DataFunTalk和一个数据人的自留地的邀请,今天和大家分享的主题是用户画像的场景与技术实现方案。主要分三大部分: 用户画像常见应用场景 画像产品功能 技术实现方案 01 常见应用 ....
star2017
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1年前
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数据分析的作用及工作内容
数据分析是干什么的主要从两个纬度来理解?一是数据分析的作用;二是数据分析的工作内容。
star2017
博客
1年前
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从0开始搭建数据指标体系的流程与逻辑
我们每天都在说数据指标,那么数据指标到底有什么用?构建数据指标的目的是什么?如何得到自己需要的数据指标?本篇为从0开始搭建自己的数据运营指标体系…
star2017
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1年前
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数据分析5大软件优势PK:Python、Excel、R、SAS、SPSS,你最爱哪个?
Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量…
star2017
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1年前
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数据可视化选图指南,非常珍贵!
面临一堆数据,选用哪几种图形可视化它,常常令人头疼,因为可视化种类繁多,如何选择?
star2017
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1年前
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如何防止我的模型过拟合?这篇文章给出了6大必备方法
在机器学习中,如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点,那么该模型就被认为是过拟合。训练数据用来训练模型;验证集用于在每一步测试构建的模型;测试集用于最后评估模型。 如果验证集和测试集的损失…
star2017
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1年前
5206
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手把手教你用Pandas读取所有主流数据存储
从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库,Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。
star2017
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1年前
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手把手教你数据分析思维和方法——用户画像
无论是产品策划还是产品运营, 前者是如何去策划一个好的功能, 去获得用户最大的可见的价值以及隐形的价值, 必须的价值以及增值的价值, 那么了解用户, 去做用户画像分析, 会成为数据分析去帮助产品做做更…
star2017
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1年前
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vivo 短视频推荐去重服务的设计实践
作者:vivo互联网服务器团队-Zhang Wei 一、概述 1.1 业务背景 vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重,避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中,会基于用户兴趣进行视频召回,大约召回2000~10000条不等的视频,然后进行视频去重,过滤 ....
star2017
博客
1年前
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