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指标库是从传统的垂直数据产品开发到数据中台能力复用的过程中出现的项目。指标库在有赞的实践体现了我们对指标数据定义、生产、使用等过程的流程规范化与平台化的一种尝试。......

有赞的数据中台解决的是"有赞的数据资产的加工和复用",这里提到了数据中台的两个重要功能:数据加工和数据复用,分别由数据技术中台和数据资产中台解决.......

有赞的数据仓库就是在这样一个大数据环境下，同时需要满足内部分析数据和商家侧数据的各类需求。......

数据中台解决方案包含：数据中台建设方法论、相关技术体系和工具、数据体系等几大部分构成，前文介绍了数据建设方法论中的数据仓库建设部分，本文将介绍具体构建数仓的相关技术。......

本文分别从数据产品的价值、愿景、设计思路、建设方法及案例等方面，结合作者这些来的工作经验和心得，全方位介绍数据产品，梳理了一份数据产品建设方案。......

互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度（userid）建立一套用户标签体系外，还会基于用户使用设备维度（cookieid）建立相应的标签体系。......

火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候......

在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况......

本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。......

从广撒网的广告形式到精准地捕捉到用户的需求，并且呈现给用户更加恰当的广告，给互联网公司带来了巨额的广告收入，这中间推荐系统功不可没。......

人工智能产品的构建过程分为三个阶段，每个阶段都有着不同的思考方式。从挖掘行业属性到模型的建立与调优，作者对每个阶段需要注意的问题进行了分析说明，供大家一起参考学习。......

所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合......

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。......

企业如何做好数据运营与数据资产变现？企业的数据运营与数据资产变现，其实强调的是自己内生的力量，依赖自己的运营能力和自己的人才去完成这些事情。......

零售行业的大部分问题都可以从人、货、场三个维度思考。无论是线上、线下，人货场都是零售运营的核心要素。......

中台概念更多是一种方法论。它来告诉用户如何构建数据化服务体系，包括从数据集成、数据建模、数据开发、数据共享到数据质量、数据治理等。......

数据湖（DataLake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据......

存储库反而变成了一个缓慢、僵化的数据沼泽。大数据需要特殊的专长来分析数据。使用原始数据得出的结论在数据质量和治理方面发出了危险信号。......