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  • 浅谈数据仓库建设中的数据建模方法
    本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界......
  • BI建模原则和常见问题
    BI建模的质量直接影响数据仓库项目的质量，所以在建模前，要对数据仓库的架构组成、大小以及模型功能有明确的定义。......
  • 13个真实世界情景中的数据科学应用
    现在让我们看看13个在真实世界情景下的例子，了解现代数据科学家可以帮助我们做些什么。这些例子将有助于你学习如何专注于一个问题和如何形式化一个问题，以及如何仔细评估所有潜在问题......
  • 大数据环境下该如何优雅地设计数据分层
    据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。两者并无冲突，相反......
  • 洞悉数据生命周期,才能提高用户转化率
    任何数据只要经过智能整合，都是有价值的。通过智能整合数据，可以建立起用户的消费历史轨迹和有效用户角色模型。......
  • 如何快速搭建一套有效的渠道分析体系
    流量那么贵，转化那么低！所以，到底是谁的锅？访客渠道、流量质量、用户体验，到底哪一步出现了问题？对于转化率，市场、运营和产品，到底该谁来负责？......
  • BI变革正在上演
    BI市场格局正在发生转变。新兴的BI厂商将BI请下神坛，帮助中小企业挖掘更多的商业价值。而传统BI的市场领导者的地位正被动摇，新兴BI厂商有取而代之的趋势。......
  • 如何让数据在产品中“说话”
    为什么眼下大量企业的数据案例难以凸显价值？其中很重要的一点是，产品经理不懂数据。很多的产品经理还停留在以前做产品的阶段，靠感觉来做产品并不知道如何用数据来改善产品，更没意识到数据巳......
  • 恒丰银行基于大数据技术的数据仓库应用建设
    随着利率市场化进程加快、互联网金融业态的发展，传统银行与实体经济的业务横向联系与深度融合进展迅速，业务数据的内容不断丰富，数据规模也不断增长。伴随着商业银行业务的快速发展，传统数据......
  • 从 0 到 1 搭建个性化推荐系统
    在互联网信息爆炸式增长的当今，通过传统人工筛选运营方式提供服务时代已然过去，能通过用户历史行为精准推荐用户感兴趣内容成为必然趋势，主流个性化推荐系统流程包括用户行为采集、分类提取、......
  • 从0开始搭建自己的数据运营指标体系
    从某种程度上讲，数据运营可视为商业分析师的一种，其在运营中心发挥着数据分析师的作用。回归到数据分析的环节中，数据运营更多的是在数据产品的使用方和数据需求的提供方。......
  • 大数据洞察报告的变现困境要怎么走出
    新的商业模式，虽然提高了门槛，却是有利于真正拥有大数据的企业发挥出优势的，它使得多方能各司其职，各归其位。如果企业拥有大数据，应致力于核心数据质量和开放能力提升，而不是勉为其难的去......
  • 58大数据平台的技术演进与实践
    58大数据平台目前的整体架构是怎么样的；最近一年半的时间内我们面临的问题、挑战以及技术演进过程；以及未来的规划。......
  • 提升数据建模的技术措施
    随着企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，数据建模也是变形的。数据建模不仅仅是任意组织数据结构和关系，还必须与最终用户的需求和问题联系起来，并提供指导，帮助确保正确的数......
  • 如何构建用户画像并制定运营计划
    用户画像是指，建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场......
  • 企业的数据分析能力金字塔
    数据分析到底都包括些什么？从完成数据采集到做出数据产品，到底有多远的路程要走？笔者在工作的过程中碰到过很多企业老板、客户以及领导，他们对数据分析的理解之浅薄，让我觉得难以置信。......
  • 通向大数据的巴别塔：这个完整详细的套路是否适合你？
    每一个想要学习大数据的人问我的问题常常是，“我应该从Hadoop，还是分布式计算、Flink、Kafka、NoSQL还是Spark开始学起？”我往往这样回答:“这取决于你到底想做什么”。......
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    数据驱动的安全是指途径和手段，而非目标。安全的目标从来也没有改变过。并且，数据驱动的安全也仅仅是众多安全方法论中的一种。......
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