大数据

• 交互式层次聚类（RAC）算法助力大型数据集分层聚类
  译者 | 朱先忠审校 | 重楼简介层次聚类算法（Agglomerative Clustering）是数据科学中最好的聚类工具之一，但传统的实现无法扩展到大型数据集领域。在这篇文章中，我将带你了解层次聚类算法的一些背景，基于谷歌2021年的研究介绍交互式层次聚类（R
  2023-10-31大数据0483
• 科技运营数据管理实践
  01引言随着“十四五”规划提出发展数字经济，推动数字产业化和产业数字化转型，各商业银行正处于数字化转型的深水区，在加速金融科技数字化、智能化、服务化的过程中，各领域都有原始的数据积累。以银行金融科技运维为例，配置管理建立后数据使用价值不高，数据问题也愈积愈多，其核
  2023-10-31大数据0483
• 数据分层：打造数据资产管家
  一、引言随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。因此，建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石，但现代技术的背景下，数据管理和保护仍然存在着重要挑战。为了解决这些挑战，数据分层成为了数仓
  2023-10-30大数据0483
• 从ETL到ELT，揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
  前言当涉及到企业分析场景时，所使用的数据通常源自多样的业务数据，这些数据系统大多采用以行为主的存储结构，比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域，海量数据则主要采按列的方式储存。因此，将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。传统方
  2023-10-30大数据0487
• 一文读懂数据标准中的属性定义与元数据的区别
  最近在做项目过程中发现一个问题：有些同事经常把指标数据标准中的业务属性、技术属性、管理属性当做业务元数据、技术元数据、管理元数据或者在数据指标标准定义的时候直接分为业务元数据、技术元数据和管理元数据。这就导致无论是信息管理的技术部门还是经营管理的业务部门总是一头雾
  2023-10-30大数据0488
• 这才是搭建数据指标体系，而不是死背AARRR
  一提到数据指标体系，很多人喜欢背诵AARRR、RFM一类。可真到工作中，会经常发现很难满足业务需要。比如前几天就有同学在星球提问：用户流失该如何搭建指标体系？起因是：某公司定义了用户流失率指标是“连续三个月不消费”，可业务看到这个指标却很懵：1、知道了用户流失率是
  2023-10-30大数据0483

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