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一、什么是开窗函数 开窗函数/分析函数：over() 开窗函数也叫分析函数，有两类：一类是聚合开窗函数，一类是排序开窗函数。开窗函数的调用格式为：函数名(列名) OVER(partition by 列名 order by列名) 如果你没听说过开
需求：股票分析使用tushare包获取某股票的历史行情数据输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期输出该股票所有开盘比前日收盘涨幅超过2%的日期输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期假如从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何...
01数据采集该处的数据采集指的是获取分析所需要的数据，一般可以从内部数据、外部数据两个方向获取。1. 内部数据直接获取直接获取的前提是，公司进行了数据仓库的建设，已为决策分析提供了所有类型数据支持。该部分内容在之前的文章中也提到过，但是在这里更加细化的做了点补充。直接获取就是指数据库中有现成的表可以直接获取到所需的数据，不需要分析师再在sql上做复杂的处理。公司一般会将数据分为ods、dwd、dw
临床预测模型也是大家比较感兴趣的，今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章，并且用一个例子给大家过一遍做法。这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章，文章名在下面Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predict
案例概述本文为博主的数据分析学习笔记。此篇文章介绍使用星巴克数据统计中国和美国的星巴克数量，并统计中国各个省份的星巴克数量并作图。本案例涉及到的知识点Pandas之DataFrame分组Pandas之布尔索引数据来源：Starbucks Locations Worldwide | Kaggle案例分析（一）根据国家进行分组并计数# 按国家分类(pandas分组方法）groupsByCountry
Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统，用于有效地收集、 聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储。
第二章在 CDGA考试中分值占比不高，CDGP考试不考核。主要侧重点是考概念性的知识，难度较少。C.数据治理不需要用于审直商务智能、分析和数据科学研究提出计划和决策。D.数据治理必须制定相关标准和制度以提供数据处理和监督方法。B.数据处理行为的数据监督不属于法律顾问范畴。B.个人数据的收集应该全面、完整、及时。A.数据处理行为属于数据治理的范畴。B.尊重法律和公众利益。
Java工具包提供了强大的数据结构。以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collection)，我们后面再讨论。
目录说明四、分析总结1.数据“作恶”的案例分析恶意获取权限价格歧视隐私泄露和贩卖2.总结思考说明本文是《DAMA数据管理知识体系指南》第二章的读书笔记，主要内容包括两部分：书中数据处理伦理的知识、数据处理伦理中的一些反面例子（那些通过数据手段对我们生活产生负面影响的案例）。由于内容较多，分为上下两部分进行分享，本文是下半部分，主要讲述的是“数据作恶”的案例分析和自己的一些思考和总结。四、分析总结1
业务数据采集平台搭建业务数据采集模块业务数据同步概述数据同步策略概述数据同步策略选择数据同步工具概述数据同步工具部署全量表数据同步数据通道DataX 配置文件DataX 配置文件生成脚本测试生成的 DataX 配置文件全量表数据同步脚本全量表同步总结增量表数据同步数据通道Maxwell 配置Flume 配置增量表首日全量同步增量表同步总结数仓环境准备Hive安装部署业务数据采集模块业务数据同步概述
判例分析：日前，在湖南省溆浦县人民法院的一起判决中，某知名电商物流企业“内鬼”与不法分子同流合污，通过职务便利非法买卖公民个人信息，导致消费者被网络诈骗，侵害了公民个人信息安全。案件已经审理终结，在其背后却浮现出一条非法获取、出售、购买个人信息的利益链……案件回顾：揭开个人信息贩卖冰山一角【注：判例根据（2020）湘1224刑初281号文书整理】2020年3月，童某找到贺某，提议由贺某负责收集客户
大屏实时计算深度剖析大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能推荐1.2 实时数仓大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能推荐什么是智能推荐？定义： 根据用户行为习惯所提供的数据， 系统提供策略模型，自动推荐符合用户行为的信息。例举：比如根据用户对商品的点击数据（时间周期，点击频次）， 推荐类似的商品；根据用户的评价与满意度， 推荐合适的品牌；根据用户的使用习惯与点击行为
可以通过EventWaitHandle的构造函数或者打开现有的命名事件的方式创建对象，通过构造函数它需要传入一个bool值，表示是否初始值为有信号，和EventResetMode，表示事件信号重置方式。
随着互联网技术和数字化生存带来的众多商业模式创新，企业不断加速数字化转型，挖掘数据价值、指导业务决策，而高效流畅的协同能力却成为了企业组织管理和数据驱动的瓶颈。在企业数字化团队内部，由于所需支持的业务条线众多，且发展目标各不相同，因而成员专注于各自独立板块开展工作的情况十分常见。然而，伴随着企业数字化转型的需求更密集也更复杂，很多基础性的工作可以共建，对于数据的要求也不再是相对独立的、单一的数据展
背景描述：一批1亿左右的数据，需要计算所有数据属于哪些类型，然后归类发送到MQ中，这个是一个真实的业务场景，并且会有一定的并发读，可能同一时间10-20个类似的处理任务发生分布式计算简单来说，是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算，然后再进行结果汇总。 公司场景一批几亿数据需要进行计算匹配发送，单节点处理经过几轮优化可能需要5小时才能发送完，针对这样的场景开始了分布式计算的
随着互联网流量生态的发展，App渠道投放的效率和体验已经得到质的提升，但移动端多场景的数据监测却变得愈发复杂，用户行为往往需要横跨社交媒体、广告推送、扫码触达、应用市场、站内交互等多个场景，如何高效打通用户从来源到转化场景的链路，精准监测用户行为数据是技术难题，主要体现为以下痛点：- 投放渠道分散： 面对分散的市场渠道和多样的投放类型，比如团队地推、社交分享、短信召回、广告投放、达人营销等等，企业
网站流量日志数据采集Flume采集在网站流量日志分析场景中，对数据采集部分的可靠性、容错能力要求通常不会非常严苛，需要注意结合语境分析是何种含义的数据采集：对于数据从无到有的过程结合使用web服务器自带的日志功能、自定义埋点JavaScript采集收集用户访问网站的行为数据对于数据需要做搬运的操作使用Flume定制相关的采集方案满足数据采集传输1、Flume版本选择针对nginx日志生成场景Flu
任务书3赛题说明竞赛内容分布竞赛时长任务一：Spark 组件部署管理（Standalone 模式）15%任务二：数据采集20%任务三：数据清洗与分析30%任务四：数据可视化20%任务五：综合分析...
作者介绍@汪溯阿里云DataTrust主架构师/高级安全专家“数据人创作者联盟”成员。接上篇:【干货】数据安全流通的解决方案（一）01多方信任问题基于之前的分析和我们的安全能力的整体的架构，我们做出了安全流通的解决方案。我们期望在多方间构建有效的一个信任体系，来解决信任问题。机密计算技术就是做到原始数据不出域，但是也能实现数据的价值和知识的流通。结合云安全原生实现数据全生命周期的防护，左边这个蓝色
在我们想尽各种办法把数据弄进数据仓库ods层后，接下来的事情就比较有意思了，并且比较重要，对后续的数据模型建设，数据质量的保证，甚至影响管理层的决策(就问你怕不怕？)那么，对于ETL过程中的数据清洗，你一般会怎么做呢？但凡你真正的做过数仓，我认为这些都是轻车熟路的，因为这是数据研发的必经之路我在对候选人进行考察的时候，也经常会问到这个问题，主要是看一下候选人有没有真实工作经验，然后在开发过程中有没
大家好，喜欢Bigdata的阿尼亚来了！希望大家会喜欢阿尼亚的文章！！哇酷哇酷！！！本次为师傅们带来的是“红亚杯”常用数据分析Hive SQL应用专题赛——满分解析系列的第③期，是“Hive专题赛(2)”篇章哦！第①期完整赛题、第②期Hive专题赛(1)的链接在下面，师傅们想看完整赛题、Hive专题赛(1)的请安心享用：【阿尼亚喜欢BigData】“红亚杯”常用数据分析Hive SQL应用专题赛—
数据分析一直是一个老生常谈的话题。目前，很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中，但是有些企业还是在观望。今天，小编将从数据分析的最基本概念和数据分析的基本步骤两个方面入手，谈谈数据分析。一、数据分析的概念数据分析就是运用恰当的分析方法，分析所收集的海量资料，并运用高效的分析工具将之归类、归纳，从中提炼出最有价值的资料，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。二、数据分析的基本步骤数
背景懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行，则Excel运行起来就相当卡顿。下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其...
K. 知识图谱 存在的挑战数据相关的挑战多源数据的歧义、噪声大多源异构数据之间的关联 性并非严格明确的其一，数据间的关联性指向类型不明确，具体表现为 关联性作用为相关关系还是因果关系，有方向性还是无方向性。其二，即 使明确关联性存在，但现有关联性的作用有多强，是单独体现还是联合其 他关系共同体现也很难明确。算法相关的挑战现有技术存在的算法挑战算法性能的挑战算法泛化能力差算法鲁棒性差算法多样化，缺乏
大家好，喜欢Bigdata的阿尼亚来了！希望大家会喜欢阿尼亚的文章！！哇酷哇酷！！！本次为师傅们带来的是“红亚杯”常用数据分析Hive SQL应用专题赛——满分解析系列的第①期，让我们先来看看完整赛题叭！目录“红亚杯”——常用数据分析Hive SQL应用专题赛Hive专题赛（900 / 900分）初始化环境（200 / 200分）导入人口数据（100 / 100分）简单查询（300 / 300分）
Unibank S.A.是海地最大的两家私人商业银行之一，成立于1993年，是海地国家金融集团（Groupe Financier National）的主要公司。Unibank S.A.自成立以来，经过近30年的快速发展，现已成为集资本、存款、咨询、国际业务等多领域于一体的行业佼佼者，包含51家分支机构，资产超11.6亿美元，并且拥有海地银行业最大的客户市场。业务挑战Unibank S.A.的业务
数据采集流程，就是数据采集开始时，首先是抽取数据，将数据从网页或业务处理系统中抽取数据，再经过数据清洗进行数据标准化、统一化的处理，以及数据迁移，最后存储数据。清洗数据是在采集数据后进行的一个操作，通过数据清洗，使得数据格式达到统一标准，即对数据的脏数据进行纠正、修改、去重等处理，目的是为了减少数据分析中存在的诸多问题，提高数据分析的准确性和效率。也就是说获取的数据在经过数据清洗处理后，将数据存储
数据分析（DA）和数据开发/数据仓库工程师（DE）究竟有什么区别，工作职责和工作内容上的差异是什么？一般都知道，数仓偏开发，主要是技术层面的工作，负责ETL、数仓、分布式计算、大数据运维等。数分偏业务，通过分析数据、建模、搭建指标体系，找出规律，给业务赋能。数仓同学日常负责一个业务整个数据体系的构建，也就是传说中的“数据仓库”。这个仓库中既有最底层的明细数据表，也有一层一层做过计算和组合的聚合数据
大规模并行计算：通过采用MPP技术的计划器，基于规则和基于代价的优化器，基于异步I/O技术的调度器，支持高并发、高可靠、大规模的并行调度；海量数据压缩存储：可处理100PB以上的结构化数据，采用hash、random及replicate的分布策略进行数据分布式存储；同时采用先进的压缩算法、基于列存储的数据编码及高效压缩技术，减少存储数据所需的空间，并相应地提高I/O性能；支持实例级、表级、列级三级
教你快速产出可视化分析报告！
APP用户活跃度下降，如何分析？首先，我会先判断的数据的准确性，看一下是否是系统数据异常或是提取的规则有误。假如经过确认，数据确实表名用户活跃度下降，那我还要确定这个异常数据的相关因素，是周期性的变化（如周末、寒暑假、淡旺季、节日）还是确实活跃度在下降。第三步，对日活进行维度拆解，比如说按照新老用户、登录平台、渠道、区域等维度进行拆分，计算每个维度日活变化的情况，计算影响系数。如果发现部分维度有下
数据化已经贯穿经济社会发展的全领域、多层级，成为国家治理经济发展和社会运行的核心驱动力，而数据作为新的生产要素的核心定位也成为数据化过程中最关键的驱动力，国家发展数据化经济提出更高的要求，数据治理先行同步统筹安全和发展，其中以数据安全治理为核心的数据安全能力框架2.0和零信任身份安全解决方案动态细粒度访问控制能力和业务应用控制相结合，实现对数据流转的精准控制，做到主体的数字身份可信，行为操作合规以
报名链接：https://docs.qq.com/form/page/DQ1FwdVh1TnVheUdH
随着数字化转型的不断深入，各行各业开始重视数字化建设，从粗放式转向精细化的经营管理，但由于在信息化过程中缺乏顶层设计，形成了数据孤岛、“烟囱林立”等一系列问题，导致管理者无法动态掌握企业发展信息、“拍脑袋做决策”。在此背景之下，领导驾驶舱的概念、模式孕育而出，它能够将业务数据实时展现、各表格能交互、从战略到个人、实现业务监控等等，一个界面就能轻松发现问题所在，给到领导最精确的数据，从监测问题、发现
由于金融数据的重要性，国家、行业等相关机构与监管部门，提供了一系列可参照的规范标准《金融数据安全 数据分类分级指南》、《金融数据安全 数据生命周期规范》等；另一方面，相关机构也在探索如何科学有效的指导从业企业，防控数据安全事件风险，通过体系化的方式提供有效保障。...
背景及痛点：我们的确可以利用Spark提供的API对数据进行任意处理，但是整套逻辑的开发是个不小的工程，需要一定的Spark基础以及使用经验才能开发出稳定高效的Spark代码。除此之外，项目的编译、打包、部署以及测试都比较繁琐，会带来不少得时间成本和学习成本。除了开发方面的问题，数据处理时可能还会遇到以下不可逃避的麻烦：数据丢失与重复任务堆积与延迟吞吐量低应用到生产环境周期长缺少应用运行状态监控因
源/凹凸数据本篇文章，我们来讲讲数据分析常用语1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分
知识图谱嵌入的衡量指标：MRR，MR，HITS@n
规划合理的指标体系可以让我们更深入地了解业务全貌，快速定位业务问题，同时明确业务解决方案。那么，该如何把指标体系搭建好呢？明确搭建目的，确定拆解思路不同工种的同学搭建出来的数据指标体系可能是不同的，因为他们思考业务的角度不同，搭建的目的也不同。比如产品视角和运营视角，以工具产品为例，产品同学可能更关心产品的覆盖率、使用率、使用深度等，以此来判断这个工具是否便捷高效以及后续的优化方向，这就决定了在搭
信息爆炸时代，企业数据正在呈几何级别增长。一家连锁零售企业，门店数3000，SKU数1000，一天产生300万库存快照数据，一年就是10个亿。面对动辄几十亿的库存数据，许多企业都会面对「留之累赘弃之担忧」的尴尬：历史数据中有大量不变的信息，把每一天的全量快照数据储存下来是对资源的极大浪费；设计不当则会影响查询效率，拖垮数据库。为「便捷处理海量数据」，观远数据推出「Smart ETL」功能：节省储存
信息安全技术 健康医疗数据安全指南
facebook数据采集软件有哪些？Facebook 数据采集软件可以帮助用户从 Facebook 平台上抓取公开数据，用于市场调研、竞争分析、用户行为研究等目的。以下是几种常见的 Facebook 数据采集软件和工具。
亚马逊数据采集软件有哪些？亚马逊数据采集软件有多种，它们各自具备不同的功能和特点，以满足不同用户的需求。以下是一些常见的亚马逊数据采集软件。
RFM模型RFM模型是一种通过客户的R消费间隔（Recency）、F消费频率（Frequency）、M消费金额（Monetary）三项指标来衡量客户价值的手段。BDI和CDI指数BDI是指品牌发展指数计算公式 = 地区品牌发展 / 全国品牌发展 * 100CDI是指品类发展指数计算公式 = 地区品类发展 / 全国品类发展 * 100ROI模型ROI指的是投资而应返回的价值，也就是投资回报率计算公式
大家好，喜欢Bigdata的阿尼亚来了！希望大家会喜欢阿尼亚的文章！！哇酷哇酷！！！本次为师傅们带来的是“红亚杯”常用数据分析Hive SQL应用专题赛——满分解析系列的第①期，是“Hive专题赛(1)”篇章哦！第①期完整赛题的链接在下面，师傅们想看完整赛题的请安心享用：【阿尼亚喜欢BigData】“红亚杯”常用数据分析Hive SQL应用专题赛——满分解析①_爱波吉的阿尼亚的博客-CSDN博客目
蓝海大脑图数据一体机具有精简的高可用集群架构。软硬一体，高度集成。开箱即用。优于目前的集中式存储架构X3，高于集中式存储架构X5。专业的运维平台，深度监控管理一体机系统。分布式存储，高可靠性，全架构冗余设计，避免任意单点故障，以及跨节点数据保护等，更好地为各行各业服务。...
大数据时代，不会一点数据分析总觉得会被时代淘汰。但是，数据分析看起来很难的样子，每个人都能学会吗？就笔者个人观点来看，数据分析要做的深，的确不容易，涉及到许多的工具和模型建设。但仅仅只是简单的应用，其实并不是高不可攀。今天，咱们就用我的个人网站的浏览数据，来做一个简易数据分析。简易数据分析第一步：数据采集上周，笔者重开了自己的个人网站(http://ancientegypt.cn)。这是一个介绍古
数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。
数据分析是一个相对较新的领域，在20世纪早期才确立了它的数学基础，它被定义为探索收集、整合、分析和解释数据以理解和解释人类行为的科学学科。对大多数人来说，数据分析都是关于预测分析、机器学习和商业智能的，然而，数据分析在电子商务中还有其他惊人的应用。事实上，世界各地的公司现在都在使用这些分析方法来提高他们的业务效率和盈利能力。以下列出的为电商公司目前用于获得竞争优势所采用的的五种最佳数据分析方法。1
竞争分析是企业市场战略分析当中非常重要的一部分，而战略钟模型则是竞争分析当中最常用的分析模型之一。1、战略钟模型是什么？战略钟模型是分析企业竞争战略选择的一种工具，它涉及两个主要概念：一是价格， 二是附加值。我们不妨打个比方，如果市面上有两家同类型的公司，这两家公司的产品、服务基本相同，那么顾客选择其中一家购买的原因只能有两个：一是可能这家企业的产品价格比另一家低；二是顾客觉得这家企业的产品价值要
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