本周热门

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  大数据时代的用户行为分析该怎么做

  在互联网高速发展的今天，产品的销售渠道从线下实体店在向线上平台转移，而互联网时代的产品也不再只局限于实体的产品，也包括各种虚拟形态出现的产品，例如金融产品、在线教育产品等。 如何对产品进行营销推广，吸引消费者，提高产品知名度和销量，一直以来都是商家不遗余力在做的事：通过问卷调查等方式，运用4P、4R等经典的营销理论和模式，或者直接采用粗暴的价格战的方式来获取消费者。 亚马逊开启了将数据分析应用于产品营销的先例。通过运用和传统实体门店无法比拟的互联网手段，获取用户行为数据，并对这些数据进行深度

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  一文读懂工业大数据的脉络

  工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。本文着重从工业大数据的定义与范畴、来源、特征、技术及应用领域、面临的问题等，全面剖析工业大数据的方方面面，让你一文读懂工业大数据的脉络! 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

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  数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase

  人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的Tableau, Qilk，新生代的Looker，国内的FineBI等等。

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  基础的数据分析

  数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

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  大数据可视化工具推荐

  对于喜欢爬虫的朋友来说，经常性的会爬取百万的数据。那么当我们获得百万千万级数据的时候，我们不能只是把数据放在数据库里面，让她发霉，让她睡大觉。你应该做的是唤醒她，准备开干。 Just do it!