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  • 详尽的用户画像怎么做
    用户画像的核心工作就是给用户打标签，标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌，每个标签分别描述了该用户的一个维度......
  • 从0到1构建用户画像的流程与方法
    用户画像作为一种设计工具,可以很好地帮助设计师跳出“为自己设计”的惯性思维,聚焦目标用户,发现核心价值,赋能产品。......
  • 「B端用户画像」的特征和建立方法
    在B端的设计中,用户画像的建立一直困扰着广大设计师朋友们,由于对于业务的不熟悉、对建立目的的不明确,经常会采用无脑硬套C端用户画像、刻意为建立画像而画像、过于追求画像广度而不注重深度这......
  • 数据仓库研发规范
    本文将为您介绍数据仓库研发规范的阶段规划、角色职责和整体流程。......
  • 最为常用的数据挖掘方法论
    本文介绍两种最为常用的数据挖掘方法论——CRISP-DM方法论和SEMMA方法论。......
  • 数据管理、数据治理、数据中心、数据中台、数据湖、数据资产等的
    数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系,在某个维度上他们为业务产生价值的形式有不同的侧重,数据中台距离业务更近,能更快速的响应业务和应用开发的需求......
  • 结合数据中台的数据治理模式实践
    随着信息化时代的高速发展,数字化理念逐渐深入人心,各行各业都在做数字化转型。证券行业也不例外,各种线下的客户服务被线上化,很多依赖人工的工作场景被流程再造,并最终以数字化应用的形式体现......
  • 数据指标体系指南
    数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动,让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。这篇文章就紧紧围绕“指标体系”展开,内容略干。......
  • 数据指标设计方法
    指标的设计链路,可以从目的→设计→公式→口径&范围,每一步都需要跟使用场景强绑定。所以当面对不同的使用场景时,同一个指标可能有多套口径的情况。......
  • 如何构建公司的数据指标体系？
    数据指标是业务中的核心内容,然而指标管理中总会出现许多问题。指标管理系统在一定程度上可以帮助实现规范化管理,但是针对不同的业务场景与需求,数据管理还应当灵活应变。......
  • 银行数据指标体系建设与运营实战
    怎样提升数据价值转化、缩短数据供应和数据应用之间的距离是数据中台建设面临的重要课题。......
  • 数据中心数据质量线上监控的实践
    本文主要分享有赞针对离线和实时数据做的一些监控实践,当前商家数据基本在7点前完成产出,所以线上监控规则大多是7点开始调度,为了更早的发现问题,我们也开始做业务层表(kylin)构建完成后触发监......
  • 财务报表分析具体怎么做
    作为一个财务工作者少不了与财务报表分析打交道，不怕报表制作难，就怕报表分析不够一目了然。直观的报表数据展现，更能让用户提炼到有用的价值，最终呈现给最高管理层，为分析决策提供依据。......
  • 数据驱动决策的13种思维方式
    “数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，将来你一定能用上......
  • 一文读懂数据仓库建设中的数据建模方法
    所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。......
  • 详解Kafka生产者和消费者的工作原理
    每个消费者保留的唯一元数据是该消费者在日志中的偏移量或位置。此偏移量由使用者控制:通常,使用者在读取记录时会线性地推进其偏移量,但实际上,由于位置是由使用者控制的,因此它可以按喜欢的任......
  • HiveQL SELECT语句查询
    HIVE总是按照从左到右的顺序执行的。嵌套SELECT语句会按照要求执行“下推”过程,在数据进行连接操作之前会先进行分区过滤。......
  • 美团商品知识图谱的构建及应用
    本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在商品层级建设、属性体系建设、图谱建设人效提升等方向的探索，希望对大家有所帮助或启发。......
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