创业公司如何搭建数据仓库？

摘要：每天我们都会面对来自终端的各种销售数据，对于销售提升我们总是兴奋不已，而面对店铺销售下滑，我们则焦急不堪。 无论是兴奋也好，焦急也好，数字本身只是代表数字，我们需要知道的是数字背后的原因。是什么导致了数字上升又是什么导致了数字下滑只有了解清楚这些，我们才能更好的提升终端销售业绩。 然而，这一点却恰恰是目前零售行业在终端销售管理上最大的“困难点”，在实际…

下图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后（强调一下，明确分析需求很重要，这可以避免为了分析而分析），我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。 但网站分析工具中的数据量非常大，你可能一不小心就淹没在数据的海洋中，你得有一个明确的分析思路，知道要利用哪些报告或哪些报告视图才能帮助你快速找到问题的答案。以下是网…

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是众多监督学习方法中十分出色的一种，几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM，流传着一个关于天使与魔鬼的故事。

随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

关于用户画像的建立，网上有很多文章，方法也都不经相同。作为一枚非用研人员，第一次尝试做用户画像，在各种资源有限、经验有限的情况下，经历一次完整的研究过程并不容易，所谓最难跨出的永远是第一步。

在分析高维数据时，降维非常有用，有时甚至是必不可少的。尽管降维方法被广泛采用，但经常被误用或误解。

由于数据中台与企业的发展息息相关，所以，它的建设是演进式的，要结合企业战略规划和市场变化演进式发展，这就需要它的架构是开放的，柔性的。

有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。整理的过程，我也根据这个过程做了一个小分析，对公司宝贝进行一个十分简单的分析。如果在阅读文章后，有意见也非常欢迎向我提出。我会尽我所能，一一解答。另外, 如果有比较好的…

经常会有关于数据架构的讨论：数据部门应该独立还是下放到业务中心？最近经过一段时间的架构调整，加上之前经历的一些业务测试，现在把总结的关于数据应该集中还是下放的基本情况分享下。 我们的数据架构经历过从分散到业务中心到数据集中在数据中心但业务对接业务中心，最后是形成数据中心总体把控，数据人员直接下放到业务中心的转变。关于这三种模式，相信大家都有所了解，但到底哪种…

无论是对多数据源支持，还是高性能、易用性、可扩展性等方面， Presto都是大数据实时查询计算产品中的佼佼者。

来自SurveyMonkey的Shubhankar分享了一些关于机器学习职位面试的一般技巧。根据他和其他业内人士的说法，列出你过去做过的项目清单很重要。很多人都遇到过Netflix挑战和泰坦尼克号的项目，它们都是最常见的项目之一，但是你有没有做过一些不常见的事情呢 他建议做你感兴趣领域的项目。如果你对体育感兴趣，为什么不做一些分析、收集公开可用的数据仓库，然…

近年来，数据收集的手段上从数量从深度从复杂度都有一种爆炸性地增长。大数据成为炙手可热的口头禅。

在传统行业，一个技术工程师做了十几二十年，月薪一两万；而互联网行业，一个应届生可能都比这个高。谁服气？人才的价值，除了个人能力、勤奋程度外，还有很重要的一点是，行业和所处平台的加成。

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。

为什么很多公司开始建设数据中台？尽管数据中台的文章很多，但是一千人眼里有一千个数据中台，到底什么是数据中台？数据中台包含什么？

怎样判断一个人是否适合做数据分析？

现在的大多数网站分析工具在处理点击流数据时，往往用的是统计学中的基础数据处理和分析方法，比如抽样、汇总、趋势、对比、平均等基本数据统计分析方法，很少有工具会用一些数据挖掘的算法。今天介绍Adobe Analytics中借助统计学实现的一个异常检测功能。 听到异常检测，我们大概可以知道通常做数据异常检测使用的方法：基本方法就是做对比，通过把某个数据与设定好的条…

本文讲解了携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来说明我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做实时数据平台 首先先介绍一下背景，为什么我们要做这个数据平台其实了解携程的业务的话，就会知道携程的业务部门是非常多的，除了酒店和机票两大业务之外，有近2…

随着理论和技术的进步，我们将在未来看到许多混合模型。因此，数学建模和机器学习建模也应当是“合作关系”，而非“竞争关系”。