回答:根据我们公司的运营数据分析专员的工作，给以下建议：1，你得对互联网领域有所了解，什么是运营，数据对运营的重要性，这样才能知道你要分析什么，这些数据有什么用，还有数据的专业用语，如DAU/MAU/PGC/UGC等。2，要有Excel基础；基本的数据统计功能要会，学会几个简单的公式，方便数据统计。3，分析数据好，要有自己的见解；比如对运营的数据，日活量近期下降，要开始判断为什么会下降，是不是用户体验不...
Code4App
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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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回答:作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据...
陈江龙
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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:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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...。环境空气监测信息化水平不高，缺少精准和充足的分析数据，无法进行时空动态趋势分析，对突发性污染事件很难做 出快速响应和提前预判，难以满足大气污染治理需求。另一方面，大量建设空气质量监测中心站，财政无法...
...成像应用（尤其是显微镜检查）每天可以产生数太字节的数据。这些应用可以从近年来的计算机视觉和深度学习发展中受益。在我们与生物学家联合开展的机器人显微镜应用工作（例如，区分细胞表型）中，我们了解到，汇编可...
...1月4日上海如期举办。金融智能专场分论坛上，蚂蚁金服数据平台部高级数据技术专家李俊华做了主题为《蚂蚁金服数据治理之数据质量治理实践》的精彩分享。 演讲中，李俊华介绍了蚂蚁金服数据架构体系的免疫系统——数据...
...总结内容 版本总结中应该包含哪些内容？ 有那些量化的数据可以分析？ 之前收藏了公众号：程序员小濠的另外一篇博客，，针对研发及测试阶段的分析说明已经很到位。 涉及到开发、测试计划偏离度的分析，缺陷类型、优先...
...好工具才能使我们的测试如鱼得水，快速高效。 msup：大数据技术在质量领域会带来哪些新的变化？ 徐盛：传统的质量管理一般是以定性分析和质量管理人员的主观判断为主，虽然也会在很大程度上依赖于量化管理指标对组织...
原文地址: http://blog.52sox.com/essenti... 在大数据时代下,衍生了一些新的工作职位,比如数据科学家、数据分析师。看着那诱人的薪资,恨不得能早日踏入这个行业。 那么,今天我们来对数据挖掘进行一些基础性的了解和认识。 在...
...产品自身特点、产品受众群体以及渠道自身特点，根据各数据指标做出全面细致的评估。那么，在评估渠道投放质量时应当关注哪些数据指标呢？ iOS 渠道：把用户带到App Store或者越狱渠道（比如pp助手、91助手）去下载 对于iOS...
...以发现错误，对软件质量进行评估； 2、软件是由文档、数据、程序组成的，软件测试应该是对软件形成过程的文档、数据以及程序进行测试，而不仅仅是对程序进行测试； 3、软件质量保证和软件测试是软件质量工程的两个不...
...而已。那么如何构造输入呢？有两种方法，一是手工构造数据集，优点是较简单，可以随意构造，缺点是无法反应线上的真实情况，会出现大量的漏测场景。还有一种方式是直接使用线上的数据，优点是场景覆盖全面，缺点是数...
数据挖掘的流程与方法 1.任务: 关联分析 聚类分析 分类分析 异常分析 特异组群分析 演变分析 2.方法: 统计 在线处理分析 情报检索 机器学习 分类 实际应用: 应用分类/趋势预测/推荐关联类商品 回归分析 实际应用: 预...
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
