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學(xué)習(xí)筆記二業(yè)務(wù)場景指標(biāo)

維度人：銷售人員、客戶（延伸出銷售區(qū)域）銷售人員表、客戶表貨：商品（延申出品牌、品類、渠道）商品表場：交易場景（銷售人員將商品賣給客戶）銷售表、訂單表時間。業(yè)務(wù)場景指標(biāo)包含兩種表維度表：只包含維度事實表：既包含維度字段也包含度量字段

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deaurn

學(xué)習(xí)筆記一數(shù)據(jù)透視

數(shù)據(jù)分析是將零散數(shù)據(jù)變?yōu)槿祟惪梢岳斫獾臄?shù)據(jù)數(shù)據(jù)透視三要素：維度、度量、計算規(guī)則維度：業(yè)務(wù)觀察角度（文本型）度量：反映業(yè)務(wù)結(jié)果的好壞（數(shù)值型）數(shù)據(jù)分析就是從不同維度觀測不同度量數(shù)據(jù)透視的數(shù)據(jù)量=維度字段+度量字段數(shù)量

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CDA持證人阿濤哥

記錄一個某餐廳筆試題和我的答案

記錄一個某餐廳筆試題和我的答案, 答案不一定正確哦

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CDA117526

了解方法論

通過這篇文章讓設(shè)計師能入門數(shù)據(jù)分析。并為以后學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，摸索前進(jìn)方向。并將數(shù)據(jù)思維引入到我們的項目中。數(shù)據(jù)分析不再是設(shè)計師的弱項，我們也可以站在數(shù)據(jù)的角度和產(chǎn)品經(jīng)理一起做決策。設(shè)計團(tuán)隊引入數(shù)據(jù)分析，那么就需要一套成熟的適合自己的團(tuán)隊的模型做基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)模型是我們數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)。本文講的是設(shè)計團(tuán)隊中可能會用到的一些數(shù)據(jù)模型。在數(shù)據(jù)模型中，我們可以學(xué)到數(shù)據(jù)模型的分類思路，以及如何創(chuàng)造出適用自己

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CDA117526

數(shù)據(jù)可視化的常見陷阱

數(shù)據(jù)可視化，是將抽象的數(shù)據(jù)、指標(biāo)、概念進(jìn)行具象圖形可視的過程。其在幾個世紀(jì)前就是人們理解數(shù)據(jù)之間相互關(guān)聯(lián)的首選方法。舉個例子，最早的條形圖開發(fā)在1786年，由威廉·普萊費(fèi)爾發(fā)布的《The Commercial and Political Atlas》，這是有史以來第一個線性圖和條形圖。（史上第一張條形圖）威廉·普萊費(fèi)爾想比較蘇格蘭一年內(nèi)（1780-1781）的進(jìn)口總額和出口總額，并按照進(jìn)出口的來源

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CDA117526

如何提升指標(biāo)敏感度

指標(biāo)如何選擇我們來看一個場景：當(dāng)我們打開京東時，我們要計算頁面中「精選」模塊的點(diǎn)擊情況，我們該怎么計算？相信你能想到 CTR ，也就是點(diǎn)擊次數(shù) / PV，算出來是平均一次PV，有多少次點(diǎn)擊但是這么算真的合理嗎？思考30秒，再往下看。就分子來說，點(diǎn)擊次數(shù)沒有異議，點(diǎn)擊了多少次就是多少次。但是PV呢？PV其實有三種計算方式：1、頁面展現(xiàn)次數(shù)展現(xiàn)就算，不論是首次，還是各種操作后，回到當(dāng)前頁面，都記錄

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CDA117526

邏輯樹分析法

【問】某胡同口的煎餅攤一年能賣出多少個煎餅？使用邏輯樹分析方法來拆解。一年賣的煎餅數(shù)量=1天賣出的煎餅數(shù)量 * 365天。1天賣出的煎餅數(shù)量是多少呢？我們可以進(jìn)一步拆解：1天賣出的煎餅數(shù)量=1天的工作時間 / 做一個煎餅的平均時間現(xiàn)在我們將這個問題拆解為兩個子問題了：1）做一個煎餅的平均時間是多少？2）1天的工作時間是多少？子問題1：做一個煎餅的平均時間是多少？大家都吃過煎餅，我們猜測是1分

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CDA103484

數(shù)據(jù)分析師-Python預(yù)習(xí)筆記4

因為python是一門很重要的課程，所以預(yù)習(xí)內(nèi)容很多，基礎(chǔ)點(diǎn)也很多，預(yù)習(xí)視頻也做了相應(yīng)筆記，需要的同學(xué)可以自取哈~~Python預(yù)習(xí)筆記7.pdfPython預(yù)習(xí)筆記8.pdfpython綜合筆記.pdf

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CDA103484

數(shù)據(jù)分析師-Python預(yù)習(xí)筆記3

因為python是一門很重要的課程，所以預(yù)習(xí)內(nèi)容很多，基礎(chǔ)點(diǎn)也很多，預(yù)習(xí)視頻也做了相應(yīng)筆記，需要的同學(xué)可以自取哈~~Python預(yù)習(xí)筆記5.pdfPython預(yù)習(xí)筆記6.pdf

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CyanLeo

【SQL】使用LEFT JOIN子句求表1與表2的差集

SELECT tbl_1.column_1, tbl_1.column_2, ..., tbl_1.column_k, ..., tbl_1.column_nFROM tbl_1LEFT JOIN tbl_2 ON tbl_1.column_public = tbl_2.column_publicWHERE tbl_2.column_any IS NULL;

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CDA持證人阿濤哥

mysql 和anaconda官方下載地址

https://downloads.mysql.com/archives/workbench/ 官網(wǎng)下載 mysql ,可選Windows版或者蘋果MAC版https://www.anaconda.com/products/individual 官網(wǎng)下載anaconda ,,可選Windows版或者蘋果MAC版

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數(shù)據(jù)分析師-Python預(yù)習(xí)筆記2

因為python是一門很重要的課程，所以預(yù)習(xí)內(nèi)容很多，基礎(chǔ)點(diǎn)也很多，預(yù)習(xí)視頻也做了相應(yīng)筆記，需要的同學(xué)可以自取哈~~Python預(yù)習(xí)筆記3.pdfPython預(yù)習(xí)筆記4.pdf

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CDA持證人阿濤哥

Window7電腦安裝PowerBI新版本出現(xiàn)報錯提示“AS Process PID=12552 has exited with ExitCode=-1073741511”問題如何解決？

1，PowerBI自從2020年11月份開始，后面的版本不再支持WIN7系統(tǒng)，很多window7用戶安裝新版本時提示不支持,會有這個:“AS Process PID=12552 has exited with ExitCode=-1073741511”的報錯提示, 解決這個問題兩個方法：方法(1) window7用戶需要把電腦升級到win10。(建議使用方法1)方法(2) 還是win7 系統(tǒng)，那只

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數(shù)據(jù)分析師-Python預(yù)習(xí)筆記

因為python是一門很重要的課程，所以預(yù)習(xí)內(nèi)容很多，基礎(chǔ)點(diǎn)也很多，預(yù)習(xí)視頻也做了相應(yīng)筆記，需要的同學(xué)可以自取哈~~Python預(yù)習(xí)筆記1.pdfPython預(yù)習(xí)筆記2.pdf

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CDA持證人阿濤哥

元數(shù)據(jù)管理時多使用那種數(shù)據(jù)庫？

元數(shù)據(jù)管理 Hive適合于大數(shù)據(jù)量的批處理作業(yè)，對于量級較小的元數(shù)據(jù)， MySQL具有更快的讀寫速度。Web端產(chǎn)品讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫會有更快的速度，方便標(biāo)簽的定義、管理。對于元數(shù)據(jù)的錄入和查詢功能，可將相應(yīng)的元數(shù)據(jù)存儲在MySQL中實現(xiàn)。這里給出平臺標(biāo)簽視圖（如圖3-11所示）和元數(shù)據(jù)管理頁面（如圖3-12所示）。圖3-11 平臺標(biāo)簽視圖圖3-12 標(biāo)簽編輯管理平臺標(biāo)簽視圖中的標(biāo)簽元數(shù)據(jù)可以

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CDA持證人阿濤哥

ID-MAP是什么？

ID-MAP 開發(fā)用戶標(biāo)簽的時候，有項非常重要的內(nèi)容——ID-MApping，即把用戶不同來源的身份標(biāo)識通過數(shù)據(jù)手段識別為同一個主體。用戶的屬性、行為相關(guān)數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)來源中，通過ID-MApping能夠把用戶在不同場景下的行為串聯(lián)起來，消除數(shù)據(jù)孤島。圖3-7展示了用戶與設(shè)備間的多對多關(guān)系。圖3-8展示了同一用戶在不同平臺間的行為示意圖。圖3-7 用戶和設(shè)備間的多對多關(guān)系圖3-8 串

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CDA持證人阿濤哥

用戶標(biāo)簽的分區(qū)存儲與匯聚是什么？

分區(qū)存儲如果將用戶標(biāo)簽開發(fā)成一張大的寬表，在這張寬表下放幾十種類型標(biāo)簽，那么每天該用戶畫像寬表的ETL作業(yè)將會花費(fèi)很長時間，而且不便于向這張寬表中新增標(biāo)簽類型。要解決這種ETL花費(fèi)時間較長的問題，可以從以下幾個方面著手： ·將數(shù)據(jù)分區(qū)存儲，分別執(zhí)行作業(yè)；·標(biāo)簽?zāi)_本性能調(diào)優(yōu)；·基于一些標(biāo)簽共同的數(shù)據(jù)來源開發(fā)中間表。下面介紹一種用戶標(biāo)簽分表、分區(qū)存儲的解決方案。根據(jù)標(biāo)簽指標(biāo)體系的人口屬性、行為

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用戶畫像用的Hive數(shù)據(jù)倉庫是什么樣的？

建立用戶畫像首先需要建立數(shù)據(jù)倉庫，用于存儲用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)。 Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，依賴于HDFS存儲數(shù)據(jù)，提供的 SQL語言可以查詢存儲在HDFS中的數(shù)據(jù)。開發(fā)時一般使用Hive作為數(shù)據(jù)倉庫，存儲標(biāo)簽和用戶特征庫等相關(guān)數(shù)據(jù)。 “ 數(shù) 據(jù) 倉庫之父 ”W.H.Inmon 在《 Building the Data Warehouse》一書中定義數(shù)據(jù)倉庫是“一個面向主題的、集成

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CDA持證人阿濤哥

?社交屬性維度是什么？

社交屬性維度是什么？社交屬性用于了解用戶的家庭成員、社交關(guān)系、社交偏好、社交活躍程度等方面，通過這些信息可以更好地為用戶提供個性化服務(wù)。表2-5是常用的社交屬性維度標(biāo)簽示例。在日常使用社交軟件時，我們可以發(fā)現(xiàn)社交軟件中的信息流廣告會結(jié)合我們的社交特征進(jìn)行個性化推送。如圖2-2所示，結(jié)合我所在城市、經(jīng)常活躍地段及近期收藏的電腦相關(guān)文章，在微信朋友圈給我推送了相關(guān)電腦營銷的廣告。如圖2-3所示，

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CDA持證人阿濤哥

風(fēng)險控制維度是什么？

風(fēng)險控制維度是什么？互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的用戶可能會遇到薅羊毛、惡意刷單、借貸欺詐等行為的用戶，為了防止這類用戶給平臺帶來損失和風(fēng)險，互聯(lián)網(wǎng)公司需要在風(fēng)險控制維度構(gòu)建起相關(guān)的指標(biāo)體系，有效監(jiān)控平臺的不良用戶。結(jié)合公司業(yè)務(wù)方向，例如可從賬號風(fēng)險、設(shè)備風(fēng)險、借貸風(fēng)險等維度入手構(gòu)建風(fēng)控維度標(biāo)簽體系。下面詳細(xì)介紹一些常見的風(fēng)險控制維度的標(biāo)簽示例，如表2-4所示。

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