回答:Kylin的背景Kylin 是一个Hadoop生态圈下的MOLAP系统，是ebay大数据部门从2014年开始研发的支持TB到PB级别数据量的分布式Olap分析引擎。其特点包括:可扩展的超快的OLAP引擎提供ANSI-SQL接口交互式查询能力MOLAP Cube 的概念与BI工具可无缝整合Kylin典型的应用场景如下：用户数据存在于Hadoop HDFS中，利用Hive将HDFS文件数据以关系数据方...
wayneli
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回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。大数据...
hzx
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回答:数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几...
邹强
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回答:零基础数据分析对于这个问题，我将拆分为三个方面，行业前景、必备技能以及工作求职。首先，就行业而言，数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一，在互联网下半场，各大企业都进行数字化转型，对数字分析人才的需求也越来越旺，数字分析岗位一般月薪都在10k以上，一线城市在20k-40k左右，其前景还是不可估量的。其次，对于必备技能来说，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL语言，能够使用python、R...
Shisui
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回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
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...的，并且一次访问大量数据； OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的...
... Filter 在 Filter 部分，这里我们配置一系列的转化, 大部分数据分析的需求，都是在 Filter 完成的。Waterdrop 提供了丰富的插件，足以满足各种数据分析需求。这里我们通过 SQL 插件完成数据的聚合操作。 filter { sql { table_nam...
搜索引擎技术，分析数据库技术，分布式计算引擎技术这三股力量正在快速地彼此融合。举例证如下 Hive Hive一开始只是用sql的方式描述map/reduce的逻辑，是一个典型的分布式计算引擎。这是分布式计算引擎向OLAP方向靠拢的...
...功能 智能的分组表头属性 轻松创建 Ribbon 主题示例 OLAP 数据切片器及其功能增强 葡萄城免费公开课预告： 主题：WijmoJS 前端开发工具包 - 新功能详解时间：2018/11/29（星期四）下午14：00讲师：李欣 -- 葡萄城 WijmoJS 产品经理直...
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...
zhigoo
