数据分析师的工作绩效到底该怎么定？这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。所有部门里，数据分析的绩效可能是最蛋疼的。其他部门的职责和绩效都非常清晰。比...

0x00 前言本文的话题来自一名应届生关于毕业后职业发展方向的选择。在职业选择上，数据分析和算法工程师是很多小伙伴都会纠结选择的地方，本文正好对该问题进行了讨论，也希望给更多的小伙伴以参...

0x00 前言前段时候写了《数据分析师做成了提数工程师，该如何破局？》这篇文章后，收到了一些朋友的反馈，其中一些对于数据分析持有很强的否认态度。比如下面这些评论：关于数据...

数据挖掘面试题之：朴素贝叶斯本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家...

0x00 前言前段时候写了《数据分析师做成了提数工程师，该如何破局？》这篇文章后，收到了一些朋友的反馈，其中一些对于数据分析持有很强的否认态度。比如下面这些评论：关于数据...

0x00 前言本文会分享数据仓库中和缓慢变化维度相关的内容。在看之前建议回顾一下和维度建模相关的知识点，可参考这篇博客：《漫谈数据仓库之维度建模》。为什么会分享这个听起来很奇怪的东西？因为站在的笔者的视角中，只要是做数据仓库的小伙伴们，在工作中基本上都会接触和维度建模相关的内容，而谈到维度建模，就少不了会和维度表打交道。我们要谈的就是维度表相关的知识点。在正式开始之前，先解释一下什么是缓慢变化维度

0x00 前言本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。全文由下面几个部分组成：先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表（因为现在Hive的大规模使用

直接删除目录（不放入回收站）hdfs dfs -rm -skipTrash /path/to/file/you/want/to/remove/permanently如果不加-skipTrash，删除的目录会放入/user/hdfs/.Trash中。有专门的配置项来指定什么时候清空回收站。清空回收站hdfs dfs -expungeThis should give you output simi

文章一共3500多字，读完预计需要30分钟，不过内容相对独立，有兴趣可以先收藏后查阅。OCPM 或者OCPC 能力在最近几年得到长足的发展，在广告行业中大放异彩，如果一个广告平台不支持...

0x00 前言最近很多小伙伴都来问居士入门数据分析看什么书比较好，之前一直没有写文章来回答是因为还有一两本书没翻完，自己没好好看的书，居士不太愿意分享的。而，之前看到的很多别人的推荐书单...