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  • 一个完善的大数据分析平台,不仅仅是单纯展现数据的,更不是一些业务常用报表的罗列,还要能够为数据分析师、业务人员提供更多对数据的洞察,让数据更加智能化......
  • 在财务信息化建设中,财务模块作为各个模块的数据最终归集之处,对于主数据维护的合理性要求最高。高度关注财务主数据维护,才能保证财务信息化工作有一个好的开头。......
  • 了解数据建模之前首先要知道的是什么是数据模型。数据模型(DataModel)是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽......
  • 数据治理是所有数据应用的根基,数据治理做的不好直接影响所有数据应用的价值。数据应用做得越深入,所需数据就会更多,对数据质量也会有更高的要求。而企业的数据治理做得越好,数据的质量也就......
  • 本文将全面讲解数仓建设规范,从数据模型规范,到数仓公共规范,数仓各层规范,最后到数仓命名规范,包括表命名,指标字段命名规范等......
  • 标签是对对象某个维度特征的描述与刻画,是某一种用户特征的符号表示,每一种标签都规定了我们观察认识描述对象的一个角度,用于对象的标注、刻画、分类和特征提取。......
  • 用户画像的内容可以很宽泛,只要是对用户的认知,都可以叫做用户画像。但你所去认知的这批人必须是你的典型用户,他们会用相似的方式使用你的产品,服务或消费你的品牌。......
  • 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......
  • 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。......
  • 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......
  • 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。......
  • 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......
  • 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。......
  • 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。......
  • 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。......
  • 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。......