大数据

• 想要解决数据治理的难题吗?首先，摒弃无稽之谈
  我可以在电子邮件中处理的胡言乱语是有限度的，上周，一份SubStack时事通讯大胆宣布，“揭开复杂性：理解数据治理程序失败的原因”，这一限制被打破了。我不会提及消息来源，以免让有错误的一方难堪。尽管如此，第一条线索是，这篇文章列出了治理计划失败的五个“共同原因”以
  2023-12-26大数据0349
• 人货匹配模型没搞懂？互联网行业都在讨论它
  很多数据分析书本、文章都提过人货场模型，但对于其中最核心的人货如何匹配，没有详细介绍。人货匹配是非常底层的分析理论，涉及到转化率分析、用户分群、推荐算法训练等重要议题，无论互联网的电商、O2O、短视频、直播等产品都会考虑这点。废话不多说，今天详细介绍一下。一、导购
  2023-12-26大数据0335
• RocketMQ中各类重复消费的原理浅析
  Labs 导读随着大数据和云计算时代的到来，我国的各个产业每天都在产生不可估计的数据，以及对数据的各式各样的需求，消息中间件在处理数据、消费数据的过程中越来越受到重视。在高并发、微服务、分布式的场景下，如何合理地利用消息中间件，如何保证MQ消费消息的幂等性？所谓知
  2023-12-25大数据0335
• EDA中常用的九个可视化图表介绍和代码示例
  探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。EDA是我们询问数据问题的一种方式，可以找出关于数据的所有信息，并理解它为什么是这样的(即识
  2023-12-25大数据0323
• 为什么非侵入性数据治理是优秀方法
  使用数据、高级分析或AI的公司需要数据治理计划。顾问兼作家Robert Seiner表示，最好的方法是非侵入性数据治理。Seiner花了20年的时间研究数据治理。作为Kik Consulting的总裁和负责人，他与公司合作解决他们的治理问题，并实施他的非侵入性数
  2023-12-25大数据0325
• 海量层次信息可视化技术Treemaps在收入保障系统中的应用
  Labs 导读收入保障系统，顾名思义指的是保障公司运营收入的系统，通过一系列数据稽核的手段来寻找引起收入流失的漏洞，及时纠正将收入漏洞堵上，从而来提高企业的利润。在这个过程中，系统会产生大量的数据，通过对这些数据进行汇总和规则过滤，最终会形成量化的分析指标，以供决
  2023-12-24大数据0307

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