回答:如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。先...
WalkerXu
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回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫：Python或R数据存储：Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗：数据缺失处理等数据分析：线性回归等数据可视化：Python或R的可视化包进阶级数据分析师：统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥？Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...
qianfeng
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回答:Sql执行原理大致分为四步：第一步，客户端把语句发给服务器端执行：所有的SQL语句都是在客户端进程产生的，在服务器进程执行的。第二步，语句解析：客户端把SQL语句传送到服务器后，服务器进程会对该语句在服务器上进行解析，这个时候服务器进程会对于SQL语句进行这几项操作：查询高速缓存、语句合法性检查、语言含义检查也就是词法分析器、然后对获得对象进行解析锁、再核对数据访问权限、最后确定最佳执行计划。第三...
tracymac7
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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回答:一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。二、SPSS统计软件 它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以...
h9911
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...存储过程，或者通过程序捞取一定周期的数据来进行统计分析的方式，在当前环境下已是捉襟见肘。再加上现场构建运维分析场景的需要，为了更好的分析系统运行状态和更深入的多维运维分析，又纳管了云环境指标数据、业务...
...效果: 每日数据统计 这里列出的平台默认是没有提供数据分析功能,而有些平台已经提供数据分析,说不定还要丰富图表分析功能,自然不用像下面这般复杂操作. 所以,针对没有提供数据分析的平台,只好采用人工方式进行每日数据...
... 作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 上一篇主要分享了博主亲身转行数据分析的经历： 【从零学起到成功转行数据分析，我是怎么做的？】 本篇继上一篇将分享转行数据分析的一些经验和学习方法...
... 本报告涵盖了为了支持工作负载（涵盖OLTP、运营、BI和分析），查询引擎面临的挑战的细节，这些细节也可以作为访问数据库引擎、查询引擎和存储引擎组合以及满足事务、运营、分析或混合工作负载需求的指南。以下评估选...
...藏后慢慢阅读！ 另外，我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客，感兴趣的朋友可以再去看看，希望能给你带来收获！ 一、ABTest ABTest类似于以前的对比实验，是让组成成分相同（相似）的群组在同一时间维度下去随机的...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
