在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP
扫描二维码
关注博学谷微信公众号
共53条数据
数据分析行业到底有多卷
关于互联网行业就业难度的对比分析
3577
2022-08-05 18:32:05
2022年数据与分析有哪些新趋势？关注哪些动态？
今年数据和分析主要趋势：激活多样性和活力使用自适应AI系统推动增长和创新同时应对全球市场的波动；增强人员能力和决策以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析；将信任制度化以大规模地实现数据和分析的价值。管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理。
2798
2022-04-27 15:53:36
带你深度剖析Kafka架构知识点
带你深度剖析Kafka架构知识点，学习了解Kafka数据处理、Kafka 核心组件、broker和集群、Consumer与topic关系、Kafka消息的分发、Consumer的负载均衡开发技术。
3282
2022-04-11 11:52:32
做数据分析为什么梳理标签体系很重要？
做数据分析为什么梳理标签体系很重要？在提升能力是要先会打一个标签再掌握整个体系。围绕某个业务实现业务闭环操作的若干个标签组合，称为标签体系，单一的标签没办法满足闭环操作的需求，因此需要标签体系。
4073
2022-03-29 14:45:43
2022年与数据相关的热门岗位有哪些？
2022年与数据相关的热门岗位有哪些？随着更多形式的数据被发现，处理、收集、存储和分析数据的需求也在不断发展。“商业智能”一词越来越流行，对新兴软件以及用于分析商业和运营绩效的系统的需求迅速增加因此衍生了很多与数据分析有关的岗位，今天我们来看看。
2967
2022-03-17 16:04:50
10月数据库排行榜出炉，火速围观！
十月份的数据库榜单出炉啦！DB-Engines最近发布了2021年10月份的数据库排名，网站是根据数据库管理系统当前的流行程度进行排名，排名每月更新一次。这份榜单分析主要为数据库相关从业人员提供一个技术方向的参考，其中数据库排名情况并非依据产品市场占有率等因素。
3917
2021-10-19 18:27:08
数据仓库、数据湖、智能湖仓分别是什么？
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合；数据湖，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的；强大的数据湖及其配套的专用构建数据服务体系，智能湖仓称为架构。
3909
2021-05-28 14:54:10
常见的特定可视化类型有哪些？
可视化从广义上来讲指的就是一切可以创建图形、表格甚至动画的技术，利用这些创建出来的影像可以帮助受众更好的理解所要表达的意思。人们每天会看到数十种常见的数据可视化类型，有些很漂亮但缺少见解；有些很实用可以让阅读者一眼就得出结论，但却不太美观。
4376
2021-05-25 14:47:39
SaaS平台数据表单组件设计技巧分享
数据表单方法：固定表头、固定侧栏、自定义栏、分页器、过滤器、数据排序、多选项同时操作、简单且简约、普通的字体样式、项目链接、鼠标悬停设计指南，为大家提供有关数据表单设计的实用性建议。在实际的数据表单设计中还需要根据产品要求和用户目标进行相应的调整。
4997
2021-05-11 13:59:51
常见数据分析误区有哪些？你犯了吗？
对于数据而言大部分人会认为数据是客观存真实可信的，事实如此吗？影响数据分析水平的因素，一方面得益于经验积累，另一方面规避了错误方法和思维。
4992
2021-04-08 17:18:21
2021年数据分析技术趋势有哪些？
疫情给企业组织带来颠覆的速度，迫使数据和分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势，对那些可能会给他们竞争优势带来最大潜在影响的技术趋势设置更高优先级。
4250
2021-04-06 15:02:26
数据分析师岗位要掌握哪些编程语言？
数据分析师工作流程简化描述成数据获取整理-数据分析-生成数据报告几个关键环节，数据分析师最常用的工具Excel和Python，Excel适用一些数据量并不大还有它的重复性并不算强的大量的工作场景，使用Python语言对大量的数据进行更深入、更强大的数据分析。
4912
2021-03-19 16:36:50
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通并擅长数据产品设计的PM。这里我们具体了解一下大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有什么区别。
5866
2020-09-14 16:13:27
Pandas如何分块处理大文件？
在处理快手的用户数据时，碰到600M的txt文本，用sublime打开蹦了，用pandas.read_table()去读竟然花了小2分钟，打开有3千万行数据。仅仅是打开，要处理的话不知得多费劲。解决方法：读取文件的函数有两个参数：chunksize、iterator。原理分多次不一次性把文件数据读入内存中。
5754
2020-08-14 16:16:47
数据预处理的方法有哪些？
数据处理的工作时间占据了整个数据分析项目的70%以上。因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法有哪些呢？比如数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等，其中最常用到的是数据清洗与数据集成，下面小编将来详细介绍一下这2种方法。
10195
2020-08-11 10:14:41
