一、RFM的基本思路RFM模型由三个基础指标组成：R：最近一次消费至今的时间F：一定时间内重复消费频率M：一定时间内累计消费金额RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：M：消费越多，用户价值越高，越应该重点关注。R：离得越远，用户越有流失可能，越应该唤醒用户。F：频次越低，越需要用一次性手段（比如促销、赠礼），频次越高，越可以用持续性手段（积分） 来维护因此RFM能直接从数据推导出行动建议，是一种

因此，数据中台的大数据平台建设不是比拼引用了多少新技术、覆盖了多少技术组件，而是要看它能否解决数据中台建设中所面临的复杂数据现状，能否成为数据中台打破数据壁垒的技术保障，能否提供简洁有效的数据处理工具，如提供自助配置式的数据采集与数据清洗工具等，以及能否提供更多的附加价值。元数据是所有数据中最重要的数据。我们可以把标签管理系统看作用户画像系统的基座，基于数据中台打造的数据体系，可以顺其自然地打通标

以下是我对这份文档的分析：1. 总体方案设计该部分介绍了整个项目的总体方案设计，包括标准规范体系编制、基础设施平台建设、数据资源平台建设、应用支撑平台建设、云管平台建设、信息安全建设、容灾备份系统建设等内容。3. 设备清单该部分列出了项目所需的设备清单，包括标准规范体系建设、基础资源平台建设、数据资源平台建设、应用支撑平台建设、云管平台建设、信息安全建设、容灾备份建设、机房建设等方面所需的设备。5

SPark体系中的 Spark Streaming严格意义上属于批处理计算框架，准实时，基于内存的计算框架，性能可以达到秒级，大数据除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，

本标准规定了XX公司数据质量管理内容、管理机制和工作流程。本标准适用于XX所有项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。下列术语和定义适用于本文件。客观反映业务数据固有特性的程度。注：“固有的” (其反义是“赋予的”)就是指在某事或某物中本来就有的，尤其是永久的特性。对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、监控、预警、处理等

傅一平评语：这篇文章介绍了数据资产目录的建设方法论，大概分为6个步骤：1、数据资产梳理：数据资产盘点及补充完善数据资产信息2、数据资产目录框架设计：业务视角、行业模型、其它行业成功经验、业务标准3、数据标签体系：数据分类分级、数据共享、数据认责、数据脱敏、数据质量、业务流程、业务实体4、数据资产目录与数据资产盘点结果建立关系5、数据资产与数据标签：数据资产标签化、数据资产目录与数据标签形成网状网数

需求：计算组内排名，例如B组最大值是99，则D4应返回1，A组最小是53，则D15返回6文档示意：公式(D4单元格)：'=SUMPRODUCT(($B$4:$B$15=B4)*($C$4:$C$15>C4))+1公式讲解：1、sumproduct：给定的几组数组中，将数组间对应的元素相乘，并返回乘积之和sumproduct理解示例：2、$B$4:$B$15=B4：组别判断，等于B4，返回tr

对于政企而言，数据是通过驱动业务发展和提升经营质效服务，从而实现其价值的，“数据即资产”“数据有价”的观念已逐渐成为行业共识。怎样识别数据资产、有效管理和运营数据资产，利用现有的数据资产创造价值，也是数据治理中的一项重要工作和目标。和实物资产一样，数据资产也需要通过盘点，对必要的信息进行记录。而数据资产盘点是目前解决政企“无数据可用”、“无可用数据”两大痛点的主要手段之一，通过对政企拥有的数据进行

一、什么是数据网格数据网格（Data Mesh）是一种应用在企业内部的数据平台原则，其融合了分布式领域驱动的架构（DistributedDomain Driven Architecture），自助平台设计（Self-serve Platform Design）以及将数据视为产品（Thinking Data as a Product）的思维。数据网格专注于将数据视为产品，产品团队了解自己所使用的数据

数据分类分级，作为数据安全治理的基础和首要工作，重要性无需赘言。今年以来，《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》相继出台，国家层面明确提出建立数据分类分级保护制度；金融、工业等行业监管也早已制定相关配套标准规范；上海市、武汉市和浙江省等多地分别发布公共数据开放分级分类试行指南，为落实数据分类分级管理提供指导性参考。但如何开展、怎样开展数据分类分级工作，对绝大多数