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营销数据中台白皮书

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。来源 | 秒针系统(公众号ID:miaozhensystems)编者按:2018年,DMP、CDP、CEM、Data Lake突然引起市场关注,「数据...

数智物语 发表了文章 • 2019-05-07 15:15

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《零售行业智能数据分析白皮书》正式发布(点击下载)

新零售认知2.0阶段进入2019年,随着新零售概念的逐步降温,大家对零售的认知经历了一个螺旋式的上升,并达成更高维度的共识:无论是什么业态的零售,本质上依然围绕着“人、货、场”三个核心要素,这个从来没有改变...

观远数据 发表了文章 • 2019-04-30 11:36

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[分析报告]美国枪击暴力事件分析Gun Violence Data

相关数据下载页面:https://www.kaggle.com/jameslko/gun-violence-data附件为图片导出的PPT原件。

抱个西瓜走 发表了文章 • 2019-04-08 09:04

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Pandas 教程——不同类型电影的比较(1)

对数据进行分组运算是数据分析中很常见的操作,如果数据存储在数据库,如 MySQL、Oracle、Hive 中,那么使用 groupby 关键字在大部分时候就可以满足需求。Pandas 提供了一系列函数来实现类 SQL 语句,好用到爆,...

数分 发表了文章 • 2019-03-16 11:10

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我猜,你还不知道数据标注公司在做什么吧?

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。来源:觉醒向量大多数AI实验室、初创型AI公司在发展初期如果雇佣大量的人力进行数据标注,就不得不面临下面两种处境:首先...

数智物语 发表了文章 • 2018-12-28 13:40

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Pandas 教程——电影数据是干净的吗(2)

Pandas 中除了对数据进行删除、去重以达到数据清洗的目的,同时为了满足更多的计算需求,增加新列也是很常见的操作。如果逻辑关系比较简单,可以直接对 Pandas 的两列进行操作得到新的一列,比如:movie_pd['tota...

数分 发表了文章 • 2018-12-21 10:15

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如何用朴素贝叶斯模型预测柯南里的被害人和凶手

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。作者 | 周铂(知乎专栏)这个研究是我在一门课上的期末作业,旨在用一些广泛流传的《柯南》"规律"(比如毛利小五郎指出的...

数智物语 发表了文章 • 2018-12-20 14:43

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数学公式测试

$x^2$,啊不支持数学公式,还是不用了

dlnote 发表了文章 • 2018-12-20 09:53

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为什么说,随波逐流是成为一个数据科学英雄最大的阻碍

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。转自:大数据文摘 | BigDataDigest编译:罗然、蒋宝尚如果你集齐算法,业务,计算机知识这三颗龙珠,那么你就可以召唤一个...

数智物语 发表了文章 • 2018-12-07 11:19

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巧用动态时间宏,让报告“自动翻日历”

今天一早,小王就收到老板的私聊“关爱”了......相信这种场景许多“表哥”“表姐”时常都会遇到,那么怎么样才能避免发生这种失误,并让日常的工作汇报变得更简便呢?观远数据独家提供可插入动态时间宏的方式,可以让...

观远数据 发表了文章 • 2018-12-05 15:01

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如何看穿数据可视化的谎言?

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。转自 | 新浪新媒体实验室作者 | Nathan Yau以前我们看到一个做得很烂的图表,或者穿帮的数据可视化作品时,往往是将它们嘲...

数智物语 发表了文章 • 2018-12-04 11:05

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Python下无处遁形的赌场套路

转自 |数据团学社(微信搜索metrodata_xuexi 即可关注)本文约2000字,阅读需要5分钟关键词:蒙特卡洛模拟 Python 概率 赌城本文用蒙特卡洛模拟讲述了赌城的一些套路→_→今天,有个小伙伴神秘兮兮地问我:“有什么...

数智物语 发表了文章 • 2018-11-30 10:04

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Pinterest 如何突破获客和留存两大难题,打造 2.5 亿月活增长新闭环?-实践

转自 | GrowingIO作者介绍Casey Winters,硅谷增长实践鼻祖,前 Pinterest 增长负责人,打造 Pinterest 超 2 亿月活用户;硅谷顶级风投 Greylock 增长顾问,多家顶级科技公司全职增长顾问;“美版美团” Grubhub 前...

数智物语 发表了文章 • 2018-11-21 16:02

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3个案例讲清如何构建“What-if分析”,教你轻松玩转动态参数

在一般的数据分析中,我们用到最多的就是筛选、聚合、排序、对比这些常规分析方法。然而在某些情况下,我们也会遇到一些需要通过调参来实现数据的动态调整,进而根据不同结果来采取最优决策的分析场景。有一个专...

观远数据 发表了文章 • 2018-11-20 11:45

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数据科学家最需要什么技能?- 资讯

转自:机器之心作者:Jeff Hale编译:高璇、路本文整理了多个求职网站的信息,对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析,并提供了一些建议。数据科学家需要涉猎很多——机器学习、计算机科学、统计学、数学、数...

数智物语 发表了文章 • 2018-11-16 15:27

条新动态, 点击查看
两个思路:
1.是想办法把自己的队伍做起来。工作零散,没有专题,没有挖掘项目,去哪里都是这熊样子,地位是自己争取来的。

常见的战术是:把日常工作和专题分开,把日常工作的流程建起来,要提需求单,要排序,要有期望收货时间。所有只要一个数的需求都这么干。到半年或者... 显示全部 »
两个思路:
1.是想办法把自己的队伍做起来。工作零散,没有专题,没有挖掘项目,去哪里都是这熊样子,地位是自己争取来的。

常见的战术是:把日常工作和专题分开,把日常工作的流程建起来,要提需求单,要排序,要有期望收货时间。所有只要一个数的需求都这么干。到半年或者一年的时候,把这些零散的需求分分类,集中打包提给上级,说:这里80%需求可以通过三个新报表搞掂。然后就为自己争取到第一个独立属于自己的项目,有了项目就能想办法招人,这样就慢慢把自己培养成领导。

同时,不要贪多,贪新,就深耕bi技术,对小公司没那么多专题,挖掘需求,bi才是正道。

专题类分析,和那些和你关系好的部门做。不鸟你的部门你也不鸟他,用数据为工具,帮自己在企业内拉盟友,找能为自己发声的业务部门。对于上项目非常有帮助。

这样能帮你,把一个人做成一个部门,越是小企业,越有这种机会。本质上,数据分析是个支撑岗位,总是需要领导岗位的,公司的数据部门领导拿的钱不比大公司专家岗少。

2.熟练python,跳槽去大公司,再锻炼两年。

再具体的建议得更多了解你个人情况。不过你目前这个简历其实并不非常出色,在bi和python上都显得浅,而零碎的活也不容易体现能力。集中一个方向深入一下哈
你的目的是减少文件的个数,设置合理的分区数就可以了,例如设置分区数为5,对应5个文件。coalesce和repartitions都能设置分区数量,其底层原理有稍微的差别。从你的问题来看应该是设置的分区数太少,导致并行度不够,故写入速度慢。意见是尝试吧分区数调整... 显示全部 »
你的目的是减少文件的个数,设置合理的分区数就可以了,例如设置分区数为5,对应5个文件。coalesce和repartitions都能设置分区数量,其底层原理有稍微的差别。从你的问题来看应该是设置的分区数太少,导致并行度不够,故写入速度慢。意见是尝试吧分区数调整为5或10再试试
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营销数据中台白皮书

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。来源 | 秒针系统(公众号ID:miaozhensystems)编者按:2018年,DMP、CDP、CEM、Data Lake突然引起市场关注,「数据...

数智物语 发表了文章 • 2019-05-07 15:15

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《零售行业智能数据分析白皮书》正式发布(点击下载)

新零售认知2.0阶段进入2019年,随着新零售概念的逐步降温,大家对零售的认知经历了一个螺旋式的上升,并达成更高维度的共识:无论是什么业态的零售,本质上依然围绕着“人、货、场”三个核心要素,这个从来没有改变...

观远数据 发表了文章 • 2019-04-30 11:36

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[分析报告]美国枪击暴力事件分析Gun Violence Data

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抱个西瓜走 发表了文章 • 2019-04-08 09:04

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Pandas 教程——不同类型电影的比较(1)

对数据进行分组运算是数据分析中很常见的操作,如果数据存储在数据库,如 MySQL、Oracle、Hive 中,那么使用 groupby 关键字在大部分时候就可以满足需求。Pandas 提供了一系列函数来实现类 SQL 语句,好用到爆,...

数分 发表了文章 • 2019-03-16 11:10

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我猜,你还不知道数据标注公司在做什么吧?

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Pandas 中除了对数据进行删除、去重以达到数据清洗的目的,同时为了满足更多的计算需求,增加新列也是很常见的操作。如果逻辑关系比较简单,可以直接对 Pandas 的两列进行操作得到新的一列,比如:movie_pd['tota...

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如何用朴素贝叶斯模型预测柯南里的被害人和凶手

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。作者 | 周铂(知乎专栏)这个研究是我在一门课上的期末作业,旨在用一些广泛流传的《柯南》"规律"(比如毛利小五郎指出的...

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$x^2$,啊不支持数学公式,还是不用了

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为什么说,随波逐流是成为一个数据科学英雄最大的阻碍

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巧用动态时间宏,让报告“自动翻日历”

今天一早,小王就收到老板的私聊“关爱”了......相信这种场景许多“表哥”“表姐”时常都会遇到,那么怎么样才能避免发生这种失误,并让日常的工作汇报变得更简便呢?观远数据独家提供可插入动态时间宏的方式,可以让...

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文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。转自 | 新浪新媒体实验室作者 | Nathan Yau以前我们看到一个做得很烂的图表,或者穿帮的数据可视化作品时,往往是将它们嘲...

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Python下无处遁形的赌场套路

转自 |数据团学社(微信搜索metrodata_xuexi 即可关注)本文约2000字,阅读需要5分钟关键词:蒙特卡洛模拟 Python 概率 赌城本文用蒙特卡洛模拟讲述了赌城的一些套路→_→今天,有个小伙伴神秘兮兮地问我:“有什么...

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Pinterest 如何突破获客和留存两大难题,打造 2.5 亿月活增长新闭环?-实践

转自 | GrowingIO作者介绍Casey Winters,硅谷增长实践鼻祖,前 Pinterest 增长负责人,打造 Pinterest 超 2 亿月活用户;硅谷顶级风投 Greylock 增长顾问,多家顶级科技公司全职增长顾问;“美版美团” Grubhub 前...

数智物语 发表了文章 • 2018-11-21 16:02

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3个案例讲清如何构建“What-if分析”,教你轻松玩转动态参数

在一般的数据分析中,我们用到最多的就是筛选、聚合、排序、对比这些常规分析方法。然而在某些情况下,我们也会遇到一些需要通过调参来实现数据的动态调整,进而根据不同结果来采取最优决策的分析场景。有一个专...

观远数据 发表了文章 • 2018-11-20 11:45

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转自:机器之心作者:Jeff Hale编译:高璇、路本文整理了多个求职网站的信息,对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析,并提供了一些建议。数据科学家需要涉猎很多——机器学习、计算机科学、统计学、数学、数...

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