业务增长遇到瓶颈？这些用大数据驱动业务增长的方法你一定要看看
随着大数据与云原生的快速发展融汇交互，各技术领域又将来临新一波迅雷之势的挑战和创变。利用云原生技术的简便快捷、动态调度、按需伸缩等优势，如何加速大数据基础软件和系统的迭代更新频率、确保整体环境的最终一致性，如何为数据库提供极致的性能、弹性和无限扩展能力，以及由此带来的运维模式转型该如何应对，以上种种
第四届“泰迪杯”数据分析技能赛-赛题A：《通讯产品销售和盈利能力分析》报告
第四届“泰迪杯”数据分析技能赛，赛题A：《通讯产品销售和盈利能力分析》报告，曾获二等级报告。
数据库实战经验分享（全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表）
openGauss数据库实验经验分享
毕业设计 基于大数据的共享单车数据分析与可视化
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的共享单车数据分析与可视化🥇学
时间序列分析中最值得推荐的10个 Python 库
Python中有许多可用的时间序列预测库(比我们在这里介绍的更多)。每个库都有自己的优缺点，因此根据自己的需要选择合适的是很重要的。如果你有什么更好的推荐，请留言告诉我们。
数据分析师还火热吗？爬取了72个城市需求，北京第一
金九银十求职季已经过半，最近咨询经验的同学也越来越多了，有很多求职、或是转行的同学向我咨询我数据分析师岗位的种种信息。虽然老李我在数据领域待了这么多年，对这个岗位的的各种信息了然于心，但个人经验还是没有实际数据更有信服力。因此，为了帮助大家对数据分析岗位有一个全面深入的判断，本文爬取Boss直聘网站
大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有啥区别
随着互联网技术的不断提升，数据已经成为各大企业新的战场，而对于从业者来说，如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话，肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精
【手把手教你如何来玩儿经典指标MACD】
金融，量化，选股，MACD，Pandas，Tushare，Ta-Lib，Python，技术指标分析和应用，挖掘数据更深层的内容，金融量化个人也是可以实现的。
学大数据有哪些高薪工作可以选？
大数据行业目前有多火爆就不用多说了，我们生活和工作的方方面面都和大数据技术息息相关。由于大数据在各个行业的广泛应用，导致了大数据人才缺口的进一步扩大。可能有人会问了，学大数据有哪些高薪工作可以选呢？首先大数据的整体就业薪资都挺高，而且的就业方向也很多。下面为大家介绍一些大数据行业的高薪岗位。数据分析
离线数仓搭架_01_数仓概念与项目框架说明
数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。
数据仓库中基本概念
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用于 支持管理人员的决策。
大数据的薪资怎么样？想学大数据了？
猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》从排名来看，2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看，人工智能行业中高端人才平均年薪最高，为31.04万元；金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二；通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第
劝大家别去国企制造业干IT，软件多数据乱，报表开发完全没法做
不用再像以前一样要先从各个系统下载数据，然后再整合到excel做报表。其次就是对于一些流水线日、周报的制作，以往要花很多文员的人力去定期捞数据、弄表格，过程繁琐不说还费时费力，现在我们IT部门设置好报表模板后，只要定期更新数据就行。以前需要一周才能整合一个月的生产数据，现在半天就能搞定。还有一点比较
一文速学-HiveSQL解析JSON数据详解+代码实战
JSON文件存储格式十分常见，在各个数据库中以及业务场景都有关于该文件的处理方式。但是有时候处理JSON文件在不同的数据库处理方法也不同，掌握一些高效的函数可以大大简化我们处理JSON数据格式的效率。面对一些复杂的存储形式，例如JSON数组存储这种就必须采取一定的处理方式，下面是处理HiveSQL解
1-第一篇入住博客自我介绍
对于数据科学专业而言，掌握计算机知识以及编程应用尤其重要，而计算机和数据科学相关的课程包括（我们已学和在学的）：Linux，sql数据库，数据科学导论，统计学导论，计算机操作原理，大数据技术原理与应用，数据结构与算法，python程序设计，C语言，HBase数据库，Hadoop，Spark算法，机器
数据挖掘之数据预处理
数据挖掘中数据预处理的理论基础
大数据毕业设计选题推荐（二）
这是学长亲手整理的，大数据毕设选题系列第二篇，都是经过学长精心审核的题目，适合作为毕设，难度不高，工作量达标，对毕设有任何疑问都可以问学长哦！学长整理的题目标准：基于hadoop的工作流调度的研究基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储和计算基于HHT的大规模网络流量数据处理方法研究金融大数据背景
什么是数据流向分析
数据流向分析，数据可以通过任意结构化数据，包含数值类型、数据方向、大小属性表示数据整理逻辑流动方向的分析过程。我们可以通过流向图来表示不同的数据流向，比如资金交易数据、物流数据、通联数据、税务进销项数据等等。......
【笔记】2022.6.7 数据分析概论
非常牛逼，xd
ML之FE：RFM指标的简介、意义、应用之详细攻略
ML之FE：RFM指标的简介、意义、应用之详细攻略目录RFM指标的简介RFM指标的意义RFM指标的应用在众多的客户关系管理(CRM)的分析模型中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期交易行为、交易的总体频率以及交易金额三项指标来描
