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银行可视化大屏后端计算案例

【摘要】随着信息化建设的快速发展,可视化大屏需求越来越普及,然而大屏的背后意味着多样性数据源,传统的解决办法总是需要如下一些工作:ETL 工具先抽取清洗 DW 中的数据;文本文件需导入数据库中赋予计算能力...

润乾软件 发表了文章 • 2019-10-09 09:42

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【摘要】随着数据量的持续增长,并发访问越来越密集;以及业务种类的不断丰富,报表需求还在不断增加,数据库需要不断扩容来应对这些变化。然而,仅仅对数据库本身扩容难免陷入高成本低成效的窘境,企业应当使用...

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房地产集团数据平台案例

项目背景某房地产集团随着业务的发展,用户数量增加,ERP系统的更换与数据源的增加,旧的数据平台暴露出明显的问题。01 数据不够全面目前主要集中在资管、品牌数据02 数据质量差源系统,采集平台数据质...

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产权交易所统一数据集市案例

【摘要】随着产权交易所业务的发展和 IT 系统的建设,出现了多个系统同时运行,互不连通的问题。由于新老系统采用独立的数据库存储,数据格式、标准、规范都不相同,跨源计算变成了一大难题,常见办法是搭建前置...

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银行柜员绩效考核案例

【摘要】商业银行对员工的绩效考核标准一般分为 4 个方面:柜员的销售业务量、客户服务、内部流程、学习成长等。一般本质上具有如下特征:多样性数据源,数据来自银行的多个业务系统定时推送的文件数据;计算指标...

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木槿生活数据平台案例

【摘要】零售行业门店多、客户多、库存多,经常面临的问题:1、各个业务系统之间彼此不相关联,造成信息孤岛,很难从数据中发现隐藏的问题或商机。2、日积月累,报表查询越来越慢,甚至影响业务,如市场营销、数...

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2019年广东省优秀大数据案例TOP30名单公布

为了宣传和推广广东省大数据产品应用和服务的成功案例,推进广东省大数据产业发展,为广东省创新发展和转型升级提供强有力的支撑,广东省大数据协会、广东软件行业协会联合组织开展评选2019年广东省大数据优秀案...

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随着数据量的持续增长,并发访问越来越密集;以及业务种类的不断丰富,报表需求还在不断增加,数据库需要不断扩容来应对这些变化。然而,仅仅对数据库本身扩容难免陷入高成本低成效的窘境,企业应当使用库外计算...

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产权交易所统一数据集市案例

随着产权交易所业务的发展和 IT 系统的建设,出现了多个系统同时运行,互不连通的问题。由于新老系统采用独立的数据库存储,数据格式、标准、规范都不相同,跨源计算变成了一大难题,常见办法是搭建前置数据库实...

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深圳购房投资笔记(一):楼市有泡沫吗?(上)

(一) 开始筹备在深圳买房          2018年2月12号坐上上海回深圳的火车第二天开始,一直到除夕农历初五,整整一个春节8天的假期,减去除夕和初一初二的日子。有5天时间,我一直在龙岗区...

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R VS Python —— KNN

本文的主要内容就是针对经典的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据,分别通过R和Python两种语言去实现KNN分类算法。本文的R代码源于Brett Lantz的《Machine Learning with R》书籍第三章。当然这本书大家也...

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实战案例:贷款分析之plotly VS ggplot2

                                                        &...

邬书豪 发表了文章 • 2018-03-03 15:55

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实战案例:探索星巴克的世界分布

       星巴克,诞生于美国西雅图,靠咖啡豆起家,自1971年正式成立以来,从来不打广告,却在近20年时间里一跃成为巨型连锁咖啡集团,其飞速发展的传奇让全球瞩目。星巴克不仅将丑小鸭变成白...

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实战案例:贷款发放决策

                                                        &...

邬书豪 发表了文章 • 2018-02-23 22:10

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Shadow 杨:那你可以多看看实战案例的书,我主要是做应用落地,很多时候都不单纯是技术的事情,我可以给大家举我工作中的例子。

Napoleon:我是寻找数据中未知的联系。

Shadow 杨:比如实际工作中,你的分析报告和业务或者运营的分析结果有出入,存在... 显示全部 »
Shadow 杨:那你可以多看看实战案例的书,我主要是做应用落地,很多时候都不单纯是技术的事情,我可以给大家举我工作中的例子。

Napoleon:我是寻找数据中未知的联系。

Shadow 杨:比如实际工作中,你的分析报告和业务或者运营的分析结果有出入,存在了利益关系。

灰灰@Tableau:好厉害的美女啊

Shadow 杨:比如,用户的获取成本,可能你的方法论算完是80,运营算完是50,这两份报告,给老板一看,运营部的同事肯定就不高兴了

Napoleon:差距有点大啊

Shadow 杨:哈哈哈,很正常啊

Charles:如果不一样?怎样处理呢?

Shadow 杨:我算过差距最大的是,电商的,我算完是130,运营算完25

Shadow 杨:首先这个报告不要大肆宣扬,直接找到运营总监,悄悄的沟通,方法论摆出来,怎么计算的,哪种更好

Charles:这两种结果都是有数据支撑的吧?

风先森:用数据说服总监?

Shadow 杨:在公司要记得隔墙有耳,尤其是数据中心这种出力不讨好的

Shadow 杨:@charles 所以这就是我说的,你总会找到数据来支撑你的观点的,当企业的数据很大的时候,举个我工作中的例子

Simon:我不太明白为啥要两个部门部门各算个值呢。

Shadow 杨:我之前的一份工作是在一家电商O2O公司做数据总监,公司做了一次活动,线下选商品,线上支付五折

Charles:看的点不一样的

Simon:这样不是制造矛盾么

Shadow 杨:新用户的注册成本,运营部门,考虑的是我为了这次活动实际花出去的钱

Charles:每个部门,同一个指标口径都不一样

Shadow 杨:数据部门在核算成本的时候要考虑,活动预热、生鲜商品的损耗等等,新用户的定义,运营部门计算的是增长人数,数据部门计算的是通过这次活动,所带来的用户,这样的差距就很明显了,我这个例子说明白了吗

charles:怎么做到统一口径,统一口径没有没必要?

Shadow 杨:我认为统一定义是很必要的

Simon:明白了。最终沟通解决是么?

Shadow 杨:但是有的时候真的很难强求

Simon:那通常谁妥协呢?

Charles:很难,统一口径

Shadow 杨:比如运营部门就是很难知道哪一些用户是通过这次活动来的

linger :为啥你们做数据的好像产生了很大的价值,而我也是做数据的,好像没什么卵用

Shadow 杨:数据部门因为可以事先做好统计,而且,比如那些看了广告的用户,你就很难还原它的场景。

Simon:看谁比较强势是么?[表情]

Shadow 杨:数据部门收集的就一定准确吗

高靖:样本都不一样 分析结果没可比性

Shadow 杨:也不一定是

Shadow 杨:互相妥协吧,毕竟运营部门有KPI,也要体谅,比如这次的结果就是,活动预热的部分费用剔除掉。
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