大数据分析如何学习 独立数据分析产品TapDB诞生_光环大数据培训

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大数据培训学习心得体会_光环大数据

大数据培训学习心得体会_光环大数据

大数据培训学习心得体会_光环大数据来光环大数据学习大数据已经有一段时间了,这段时间感触颇多,下面我就我在大数据培训学习心得体会做个简单的分享。

大数据(big data)也成为海量数据、海量资料。

在面对海量数据资料时,我们无法透过主流的软件工具在合理的时间内进行管理、处理并整理成为对需求者有价值的信息时,就涉及到了我们现在所学的大数据技术。

大数据的特点目前已经从之前的4V升级到了5V,即Volume(大量)、Velocity (速率)、Variety(多样性)、Veracity (真实)、Value(价值)。

进一步可以理解为大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据种类繁多、数据来源真实可靠、价值巨大等特性。

目前大数据所用的数据记录单位为PB(2的50次方)和EB(2的60次方),甚至到了ZB(2的70次方)。

数据正在爆炸式的增长,急需一批大数据人才进行处理、挖掘、分析。

大数据的一个重大价值就在于大数据的预测价值。

如经济指数预测、经典预测、疾病预测、城市预测、赛事预测、高考预测、电影票房预测等。

在光环大数据培训班学习期间,我感受到了光环大数据良好的学习氛围和先进的教学方式。

几乎是零基础入学的我,从Java编程开始学起,目前已经进入了大数据的入门课程阶段。

光环大数据的课程安排十分合理,不同科目的讲师风格各异,授课方式十分有趣,教学内容都可以轻松记下来。

光环大数据还安排了充足的自习时间,让我们充分消化知识点,全程都有讲师、助教陪同,有疑问随时就可以得到解答,让我的学习特别高效。

阶段性的测试让我能够充分认识到自己的学习漏洞,讲师也会根据我们测试反映的情况对课程进行调整。

光环大数据还专门设置了大数据实验室,我们每天学习时均使用了真实的大数据环境,让我们真正体会到了大数据之美。

在光环大数据的大数据学习时间还要持续3个月左右,我会及时分享我在光环大数据的大数据培训学习心得体会,为想要学习大数据的同学提供帮助。

为什么大家选择光环大数据!大数据培训、人工智能培训、培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请大数据领域具有多年经验的讲师,提高教学的整体质量与教学水准。

光环大数据的大数据分析培训课程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金

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光环大数据的大数据分析培训课程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据分析培训课程。

光环大数据认为,随着大数据的发展,数据分析的市场需求达到一个新高度,很多企业出高薪聘请大数据分析人才。

光环大数据作为国内知名的大数据分析培训机构,开设的大数据分析培训课程如下:大数据分析培训课程课程一阶段:WEB前端实战开发学习内容:WEB前端开发课程二阶段:数据库实战学习内容:数据库实战开发课程三阶段:Python实战开发学习内容:Python实战开发课程四阶段:Echart数据分析学习内容:Echarts数据分析课程五阶段:D3大数据分析学习内容:D3数据分析课程六阶段:阿里云魔镜大数据分析学习内容:阿里云魔镜大数据分析课程七阶段:SmartBI大数据分析大数据分析培训课程学习内容:SmartBI大数据分析课程八阶段:SapDesignStudio大数据分析学习内容:SapDesignStudio大数据分析课程九阶段:Tableau大数据分析学习内容:Tableau大数据分析课程十阶段:R语言大数据分析学习内容:R语言大数据分析课程十一阶段:七大行业数据建模可视化分析学习内容:七大行业数据建模可视化分析课程十二阶段:大数据可视化分析项目实战学习内容:大数据可视化分析项目实战大数据分析培训课程目前大数据分析的相关技术还在持续的演进当中,包括云计算、深度分析、自然语言等技术正在不断地成熟,并且会被引进到大数据分析这个领域里面,帮助企业更好地进行数据的价值发掘工作。

另外我们看到,商业智能与分析是一个充分竞争的全球化市场,它对创业者的要求是非常高的。

比如说,永洪最开始创立的时候,就需要跟Cognos、BO一起去竞争,因为这个市场是没有任何壁垒的,它不需要牌照,在全球是一体化的竞争工作。

大数据分析发展前景一片大好,大数据分析培训课程,就选光环大数据的高薪就业培训!为什么大家选择光环大数据!大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请大数据领域具有多年经验的讲师,提高教学的整体质量与教学水准。

数据分析新手的入门建议_光环大数据培训

数据分析新手的入门建议_光环大数据培训

数据分析新手的入门建议_光环大数据培训对于很多想要从事互联网数据分析的人来说,一大难点就是如何准备行业知识。

一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业,即使有的学校有诸如digitalmarketing类似的专业,跟公司做的也还是差别不小。

另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业,像Facebookanalyticsdatascientist 就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的。

不管是刚毕业的,还是之前从事别的行业想要转到互联网行业的人来说,如果能顺利搞定面试中的案例分析(caseanalysis),基本就成功了一大半。

以Facebookanalyticsdatascientist的工作要求为例,基本上一半的要求是跟technical相关,例如SQL等,另一半则主要跟产品相关,考察的是产品思维(productsense)和案例分析的能力,此外还有少数的统计、数学、概率等。

面试中产品思维、案例分析相关更是占据半壁江山。

不同行业不同公司要求会很不一样,比如说银行做数据分析、建模会要求SAS/SQL,而互联网行业数据分析只要会SQL就可以了。

再比如说小公司可能会要求还会R/Python什么的,但是稍微中型一点的公司比如说Facebook只需要会SQL就行了。

乍一看有点奇怪,但其实也不奇怪,因为大一点的公司基础设施(infra)做得好,很多事情比如说A/Btest这种都自动化了,不需要专门写代码。

接下来的内容都搞照中型以上互联网公司为例。

数据分析师需要三个方面的能力:技术(编程),数据分析方法,行业知识。

1.技术技术方面就是SQL,20个小时,假设文科生,同时对自己要求高一点,最多80个小时可以搞定了。

按照这个学习SQL教程_w3cschool/sql/default.asp重点需要注意的:where/groupby/orderby/leftjoin/rightjoin/innerjoin/null/notnull/having/distinct/like/union/avg/sum/min/max学完之后再搜索一下"SQLhardestquestions",做做练习。

大数据培训_靠什么搞定数据分析与可视化_光环大数据培训

大数据培训_靠什么搞定数据分析与可视化_光环大数据培训

大数据培训_靠什么搞定数据分析与可视化_光环大数据培训近几年选择参加大数据培训的人越来越多,光环大数据教育小编带你学习大数据,每天学一点一年成大数据高手。

事实表明,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

可以说数据分析是决策过程中的决定性因素,也是大数据时代发挥数据价值的最关键环节。

在这一方面,凭借着卓越的实际表现与易于上手的学习曲线,JavaScript在开发者中获得了极高人气。

事实上,多家巨头级企业已经在利用这款编程语言进行基于Web的数据分析工作。

Twitter、Facebook乃至领英都在利用基于Java的框架作为其数据工程基础设施的标准语言选项。

文章将共同了解四款出色的JavaScript库,其能够帮助大家更为轻松地完成数据分析与可视化工作。

1. Data-Driven-Documents (D3.js)大数据培训这么火的原因有很多。

在讨论JavaScript数据分析时忽略掉Data-Driven-Documents (D3),就如同在谈论微软时忽略掉其操作系统一样。

Data-Driven-Documents,亦被称为D3.js,是一套利用DOM对象实现数据操作的JavaScript库。

其能够将任意数据绑定至文档对象模型(简称DOM)当中,并利用HTML、SVG与CSS渲染将其转化为有意义信息。

D3的核心在于利用由Web标准实现的灵活性进行基于Web的数据分析与可视化处理,且可充分利用现代浏览器的全部能力而不必绑定至专有框架。

它能够以无缝化方式将数据驱动型方案同DOM操作以及强大的可视化功能加以结合。

强大的数据可视化能力是D3的最大优势。

这并不是那种只能支持特定待使用图表与图形的整体式框架。

事实上,它甚至不要求用户使用特定框架,意味着我们可以更为轻松地利用其在HTML之上实现各类极具创意的复杂且交互式可视化元素。

另外,其能够处理多种输入数据格式,包括XML、CSV与JSON。

大数据的分析与处理方法解读_光环大数据培训机构

大数据的分析与处理方法解读_光环大数据培训机构

大数据的分析与处理方法解读_光环大数据培训机构越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

基于此,大数据分析的方法理论有哪些呢?大数据分析的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。

通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

AnalyticVisualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。

可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。

SemanticEngines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。

语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。

这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。

大数据处理大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。

具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,笔者总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论

光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论

光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里,大多数会忽略数据分析本身的目的。

这会导致我们在执行时,会出现动作变形的情况。

以终为始,才能保证不会跑偏。

个人的理解上,数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。

其中有两个重点词语:量化和业务。

首先讲下量化。

量化是为了统一认知,并且确保路径可回溯,可复制。

统一认知后,才能保证不同层级,不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作,才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。

路径可回溯可复制指的是,通过量化后的结果,许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。

同样是转化率优化,用A方案和B方案,谁的效果会比较好和具体好多少,都是可被预测的。

要想做到量化,需要做到三点:建立量化体系,明确量化重点和保证数据准确性。

1.1建立量化体系建立量化体系,主要是根据「指标设计方法」,设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」,最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。

这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。

通过这种方式,我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架,保证日常分析可以做到「逐层拆解,不重不漏」。

1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法,大家可能觉得,之前听过了产品设计方法,程序开发方法,指标这种东西也有设计方法么?确实有,指标设计是一套以准确和易懂为准则,集合统计学和业务效果的方法论。

准确是指能够准确满足衡量目的,易懂是指标算法能直观显示好与坏,并且指标的算法也能够通俗易懂。

这两者很多时候需要有所抉择,准确是第一位的。

举个例子:当我们想衡量一个群体收入的差异性时,用方差还是用基尼系数?方差好懂,但不能显示两个极端的差异性多大。

基尼系数算法不好懂,但能准确描述这个问题。

具体到指标设计,我们需要使用一些常用的统计学工具:以顾客质量分析为例:概况是我们看下顾客的平均支付金额,或者支付中位数,来了解顾客概况。

如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品_光环大数据培训

如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品_光环大数据培训

如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品_光环大数据培训分析类产品:1.定义和能力模型:首先说定义:什么是分析类产品。

可以挖掘数据背后的价值,并通过数据的展示,为使用者提供帮助,即数据产品。

一个数据产品经理的能力模型如下:数据分析的能力;商业模型的理解能力;需求分析和调研的能力;数据展现的能力,即可视化的能力;2.数据分析的能力:在我年轻的时候,在团队中处于打头阵的状态,基本上老大有什么新的产品了,会先派我去做。

等我做的把坑趟的差不多了,就交给别人,换下一个产品,所以我真是做过很多产品和页面。

后来总结出做分析产品的一个套路来,如下:首先讲一个数据分析框架,这基本上被我适用于公司很多业务上:这是一个数据分析师的经典的分析过程。

首先,为这个部门收集一些信息,帮助制定关键指标,其次,监测指标完成的好坏,并发现问题,然后,分析影响KPI完成的原因。

最后,给出解决方案。

数据产品经理要做的是什么呢?就是把这个框架中的每个过程总结出来,梳理清楚,每一步,都需要哪些数据、哪些指标,怎么展示,用图还是用表,用什么图。

然后,再综合开发资源、上线时间等,最终决定产品是什么样。

我以淘宝给卖家做的一个产品为例,来讲解这个过程:这是一个给管理团队和运营团队看的日报:首先,日常监测:他们选的是访客数、浏览量、实付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务态度评分七个指标;我们给每个部门做产品时,都需要首先制定核心指标。

有很多时候,业务部门自己会提需求,但业务部门只能想到最直接的,很可能他们部门很严重的问题,会漏掉。

从部门价值上来考虑:资本方给公司的要求是什么?哪些指标影响了估值?你目前在分析的这个部门,可以承担哪些影响估值的指标?哪些其他指标可以为这个指标服务?从用户行为来考虑:用户如何来到这个页面/这个流程?他都进行了哪些操作都经过了哪些步骤从哪个环节流失?整体流程上,用户最关心什么?他的时间?更好的服务?更多的选择?当然,还有很多维度可以考虑。

光环大数据培训 大数据入门的四个必备常识

光环大数据培训 大数据入门的四个必备常识

光环大数据培训大数据入门的四个必备常识一、大数据分析的五个基本方面1,可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

2,数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。

另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

3,预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

4,语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5,数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据,大数据要分析的数据类型主要有四大类:1.交易数据(TRANSACTIONDATA)大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据(HUMAN-GENERATEDDATA)非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容?随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展,这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能,人工智能的发展会越来越好,因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容?课程一阶段PythonWeb学习内容:PythonWeb内容实战学习目标:掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发,jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目:大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容:PythonLinux实战开发学习目标:熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程,掌握服务器配置与管理。

完成项目:ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容:文件与数据库实战开发学习目标:熟练掌握Python各类操作,熟练掌握数据库语法与函数编程,及大数据库解决方案完成项目:权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容:Python基础实战开发学习目标:熟练掌握Python基础开发,掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目:设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容:Python进阶实战开发学习目标:熟练使用经典开发与爬虫设计,熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目:智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容:Django编程实战开发学习目标:熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

大数据学习教程_光环大数据培训

大数据学习教程_光环大数据培训

大数据学习教程_光环大数据培训大数据学习教程,大数据技术包含的内容概述?非结构化数据收集架构,数据分布式存储集群,数据清洗筛选架构,数据并行分析模拟架构,高级统计预测算法,数据可视化工具。

大数据技术的具体内容?分布式存储计算架构(强烈推荐:Hadoop)分布式程序设计(包含:Apache Pig或者Hive)分布式文件系统(比如:Google GFS)多种存储模型,主要包含文档,图,键值,时间序列这几种存储模型(比如:BigTable,Apollo,DynamoDB等)数据收集架构(比如:Kinesis,Kafla)集成开发环境(比如:R-Studio)程序开发辅助工具(比如:大量的第三方开发辅助工具)调度协调架构工具(比如:Apache Aurora)机器学习(常用的有Apache Mahout 或H2O)托管管理(比如:Apache Hadoop Benchmarking)安全管理(常用的有Gateway)大数据系统部署(可以看下Apache Ambari)搜索引擎架构(学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎)多种数据库的演变(MySQL/Memcached)商业智能(大力推荐:Jaspersoft )数据可视化(这个工具就很多了,可以根据实际需要来选择)大数据处理算法(10大经典算法)大数据中常用的分析技术?A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、神经网络、神经分析、优化、模式识别、预测模型、回归、情绪分析、信号处理、空间分析、统计、模拟、时间序列分析大数据未来的应用趋势预测?每个人健康和生活都需要的个性化建议;企业管理中的选择和开拓新市场的可靠信息来源;社会治理中大众利益的发现与政策满足。

下面举出光环大数据的大数据可视化教程的课纲供大家参考下:第一阶段本阶段为大数据可视化分析的基础技术,主要讲解了UI设计、HTML5、CSS、JavaScript、jQuery框架、bootstrap框架,此阶段课程虽然是基础课程,但是需要熟练掌握,学好CSS 是网页外观的重要一点,CSS可以帮助把网页外观做得更加美观。

光环大数据_大数据培训_使用大数据分析的十大行业

光环大数据_大数据培训_使用大数据分析的十大行业

光环大数据_大数据培训_使用大数据分析的十大行业大数据每天都在发展,并成为科技界的热门词汇。

我们周围的许多人都在谈论它,但他们知道它的真正含义吗?大数据只不过是非结构化数据的集合。

这些数据不是以特定的格式,因为数据集通常是巨大的,有时是数十兆字节,有时甚至超过了PB级别。

大数据这个术语出现之前用的是大型数据库(VLDB),由数据库管理系统(DBMS)进行管理。

大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。

为了做到这一点,我们需要利用大数据分析。

那么,大数据分析究竟是什么大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程,从而揭示隐藏的模式,未知的相关性,市场趋势,客户偏好和其他有用信息,这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。

通过专业的分析系统和软件,大数据分析可以指明商业收益的方向,比如新的机遇,有效的营销,更好的客户服务,提高运营效率以及竞争优势等等。

此外,通过Elasticsearch搜索,能够更加简单的理解大数据。

大数据常常用于网页搜索,日志分析和大数据分析。

此外还有许多其他工具,但当中Elasticsearch更受欢迎,因为它易于安装,扩展到数百个节点,无需额外的软件,并且由于其内置的REST API而易于使用。

以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业:1. 银行和证券交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场,避免非法交易的发生。

2. 通讯和媒体同时在多个平台(移动,网络和电视)上实时报道世界各地的事件。

媒体的一部分,音乐行业使用大数据关注最新的趋势,并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。

3. 体育了解特定地区针对不同活动的收视率模式,并通过分析来监测个人球员和球队的表现。

像板球世界杯,FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。

4. 医疗保健收集公共卫生数据,从而更快地应对个人健康问题,并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。

不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具,以便在人口普查后进行数据收集。

数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训

数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训

数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。

数据挖掘和数据分析的不同之处:1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。

2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。

3、交叉学科方面,数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处:1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。

2、都需要懂统计学,懂数据处理一些常用的方法,对数据的敏感度比较好。

3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密,很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析,如SAS、R、SPSS等。

而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。

二者的关系的界限变得越来越模糊。

二、数据挖掘1数学预备知识概率论:支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础,要熟悉常见的一些概率分布。

矩阵论:线性代数中对数据挖掘最有用的部分,还有一些线性空间相关知识也很重要。

信息论:将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁,需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。

统计学:数据分析最早的依赖基础,通常和概率论一起应用,现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的,常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。

2编程基础数据挖掘需要一定的编程基础,因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的,数据挖掘常用的编程语言如下:SQL:数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。

C++:有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。

大数据新手手册_光环大数据培训

大数据新手手册_光环大数据培训

大数据新手手册_光环大数据培训大数据新手手册,为了紧跟时代的潮流,我报名参加了光环的大数据培训。

学习了四个多月的时间,收货很多,现在已经毕业了并找到了满意的工作。

下面给大数据的新手分析一下学习的经验吧。

一、学习总结1.大数据的定义也叫巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理的时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。

2. 4V特点规模性(volume)、高速性(Velocity)、多样性(variety)、价值性(value)3. 应用采用某些技术,从技术中获得洞察力,也就是BI或者分析,通过分析和优化实现对企业未来运营的预测。

二、心得体会在如此快速的到来的大数据革命时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。

职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。

当我们掌握大量数据,需要考虑有多少数字化的数据,又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子,也许可以利用外部的数据,通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。

借力,顺势,合作共赢。

为什么大家选择光环大数据!大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。

讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。

通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。

【报名方式】光环大数据官方网站报名:/ 手机报名链接:http:// /mobile/。

光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训

光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训

光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训光环大数据培训机构,数据科学正在被当做货物一样崇拜数据科学已经逐渐成为各个行业公司的重要竞争优势。

随着越来越多的公司开始引进数据管理的新模式,公司内部就可能会产生所谓的“货物崇拜”,即去学习模仿一系列行为而不去了解其中动机的现象。

在数据科学的应用方面,公司很可能会照搬数据科学背后的技术体系,而忽略了建立数据驱动型的组织文化。

这种情况颇为常见,对此我想分享一下解决之法。

数据科学是一种强大的工具,其优势在于:∙自动决策∙辅助人为决策虽然有许多公司已经认识到了数据科学的重要性,但他们往往没有匹配上有效的数据能力。

个人认为这源于对数据科学的根本性误解,这种误解让人们在忽略自身的基础上进行数据科学的技术构架。

其他的领域也存在相似的问题。

本文阐述了我对于规避此类现象的最佳办法以及如何从数据科学投资领域获得更多价值的思考。

一个典型的数据科学项目绝大多数数据科学项目和其他的IT项目一样,遵循以下的发展轨迹:∙上层管理者同意立项,组员们踌躇满志,饱含希望;∙初始原型看似前途无量,项目本身也似乎能解决一个非常重要的组织问题;∙项目中期效果不佳,没能完成既定目标;∙同时,公司管理层不再关心项目的进展,项目推进受阻;∙项目结束,但是没有能实现最初承诺的组织变革。

对于数据项目而言,这个流程本身就是有问题的。

因为数据项目意味着引入新的管理方法和组织行为。

与许多传统的IT项目不同,数据项目是对现有流程的改进,并且旨在改变组织整体的运行模式。

这个项目为什么失败了?多数人,尤其是数据科学家,会归咎于技术缺陷或是管理不当。

然而在我看来,早在初始设计没能理清项目完成后要如何适应组织运作的时候,失败就已成定局。

数据科学的人性面就我的经验来看,一个“数据驱动型组织”要做的远不止分析和测量。

从根本上说,要成为一家数据驱动的公司,就需要让数据成为公司员工日常工作生活的一部分。

这与上述项目形成了鲜明对比,那些项目更注重技术应用而非达成目标,是种典型的货物崇拜行为,例如最为常见的“企业数据湖项目”。

数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训

数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训

数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出:1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体的、系统的思维框架;2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。

这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。

包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。

一、数据分析价值观上面我介绍了:“道”指的是价值观,即如何看待数据分析的价值。

要想真正吃透这一点,必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

数据分析的价值观(一)数据分析的价值认同做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。

一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。

放到一个企业里面,企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。

你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。

如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。

(二)数据分析的工作定位做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。

既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。

数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。

在LinkedIn那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位:利用(大)数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。

数据分析的EOI框架当时我们还采用了一套EOI的分析框架,对不同业务的数据分析价值有明确的定位。

针对核心任务、战略任务和风险任务,我们认为数据分析应该分别起到助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)的三大作用。

怎样结构大数据_光环大数据培训

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怎样结构大数据_光环大数据培训首先,我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三个层面来展开:第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。

我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。

我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。

我将分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

和大数据相关的理论特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。

人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

”业界(IBM最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。

大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。

比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三,价值密度低,商业价值高。

第四,处理速度快。

最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征,下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。

Python数据分析之路如何走_光环大数据python培训

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Python数据分析之路如何走_光环大数据python培训光环大数据Python培训了解到,数据分析准备工作1.数据分析工具工欲善其事,必先利其器,网上有很多关于数据剖析的文章,置信大家一定听过R言语和Python之争,而且各有所长,R言语在学术界更盛行,但是在做项目上面我个人比拟喜欢Python,Python更通用,更简约,文档也很多,而且有大量的库特别是Google,Facebook都开源了很多功用强大的库,十分不错.所以言语我们选Python.开发工具的话,建议大家用Anaconda,是一个强大的科学计算的Python发行版,首推数据分析开发工具.支持Linux,Mac,Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

推荐使用里面的spyder和JupyterNotebook非常不错,界面美观而且调试方便2.数据分析的库Python数据分析这么流行,其中跟两个第三方的库非常相关,一个是Numpy,一个是Pandas,这两个库如果你要做数据分析,必须要熟练掌握使用~~ Numpy偏数组多一点,特别是多维数组,矩阵,非常灵活方便.内置了大量的矩阵的操作,对于科学计算来说简直就是神器.Pandas偏series多一点,而且跟时序相关,内置了大量库和一些标准的数据模型,特别是对于大型的数据的处理,非常的高效和快捷.比如对于一个1000万行的CVS数据的处理,用字典去处理大概需要60几秒,而pandas只需要4秒,而且代码行更少.以后我们会用实战例子去证明这一点当然上面都是一些入门必学技能,继续修炼的话需要了解大数据的处理,以及一些机器学习的库sk-learn和深度学习的一些框架Python数据分析之路如何走?初探numpy3.什么是NumPy1).Numpy全称叫NumericPython,听名字就知道跟数值有关,没错numpy,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵运算、多维数组,矢量运算,线性代数,随机数的生成,均方差等这些科学计算操作非常方便.2).Ndarray对象Numpy里面有一个最最有名的Ndarray对象,几乎所有的操作都围绕这个Ndarray来,也叫多维数组.数组是主流语言的标配数据结构,Python中的列表其实也是这样的一种数据结构,但是列表跟数组不一样;比如列表的元素可以是任意的类型,列表需要保存每个对象的指针和对象,很浪费内存空间,而且不支持多维数组Ndarray会支持多维数组,而且数组之间的转换非常方面,内置了很多高效的内建函数,都是用C写的,有利于节省内存和提高CPU的计算时间.比如需要计算一百万数据的正弦函数用numpy比python里的标准函数要快近10倍~~4.Ndarray和Pythonlist的相似之处importnumpyn1=numpy.array([‘AA’,’BB’,’CC’,’DD’,’EE’])list1=[‘AA’,’BB’,’CC’,’DD’,’EE’]a).都可以通过下标去访问printn1[0]>>’AA’printlist1[0]>>’AA’b).都可以切片去访问n1=numpy.array([‘AA’,’BB’,’CC’,’DD’,’EE’])list1=[‘AA’,’BB’,’CC’,’DD’,’EE’]printn1[1:3]>>[‘BB’‘CC’]printlist1[1:3]>>[‘BB’,‘CC’]c).都可以用循环处理n1=numpy.array([1,2,3,4])forninn1:printn>>12345.Ndarray和Pythonlist的不同之处a).Ndarray里面的元素必须是同一种类型(int,float,string_,bool,…)要么都是int,要么都是float,要么都是字符串n1=np.array([‘a’,’b’,’c’,100])>>[‘a’‘b’‘c’‘100’]因为ndarray要求所以的类型必须一样,你会发现100变成了字符串’100′b).矢量运算比如相加a1=np.array([1,2,3])a2=np.array([4,5,6])printa1+a2>>[5,7,9]而类似的加操作在list中list1=[1,2,3]list2=[4,5,6]printlist1+list2>>[1,2,3,4,5,6]比如相乘a1=np.array([1,2,3])printa1*3>>[3,6,9]而类似的操作在list中a1=[1,2,3]printa1*3>>[1,2,3,1,2,3,1,2,3]比如乘方先产生3*3矩阵,每个数字都是0-9之间arr1=np.random.randint(0,10,(3,3))printarr1>>[[675][960][559]]arr2=arr1**2printarr2>>[[364925][81360][252581]]c).内置了一些通用(ufunc)函数比如max(),min(),argmax(),argmin(),mean()计算中位数,std()计算均方差等函数Python数据分析之路如何走?留一个思考题题目一:a=np.array([1,2,3,4,5])b=aa+=np.array([1,1,1,1,1])printb题目二:a=np.array([1,2,3,4,5])b=aa=a+np.array([1,1,1,1,1])printb看看题目一和题目二的printb的结果是什么,会一样吗?用Python数据分析起航篇就讲到这里,是不是觉得numpy蛮强大的~~这只是开始,今天的文章希望能给初学者一些启发。

光环大数据分享:数据分析的简单方法

光环大数据分享:数据分析的简单方法

光环大数据分享:数据分析的简单方法光环大数据 分享:数据分析的简单方法。

光环大数据数据分析培训作为大数据培训机构的典范,师资力量雄厚,拥有强大的研发团队。

光环大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针;坚持“用良心做教育”的理念。

全心全力帮助每一位学生。

秉承对学生负责的基本原则,光环多年来坚持面对面教学,传授真正实用的技能知识。

数据其实是非常的客观的,但是数据本身并不会告诉你多少有价值的东西,其中蕴涵的内容才是我们应该去发掘的。

我们通过数据分析将现实中的问题简化成数字问题,从而得到解决问题的建议。

需要注意的是,数据分析只是工具,不是目的。

我们进行数据分析是为了让分析结果能反映现阶段的情况,并对下一步计划产生指导意义,所以千万不要为了分析而分析。

1、明确目标一切分析的基础都是需要明确目标,在此之前,不要开始任何分析,因为那很可能是无用功。

一般来说,目的主要有以下三种。

分析现状,反映目前的状况,并且帮助我们制定下一步计划。

分析问题,针对出现的问题,分析其中的原因并找到解决办法。

分析变化,当产品的情况出现变化时反映变化的情况,并找出原因,有针对性的进行下一步行动。

2、明确分析范围因为数据的量和维度都非常的多,我们在明确目标后,就必须选定我们分析的范围,明确的分析范围能避免分析报告内容太多,而且不深入。

需要注意的是,确定范围后我们就需要进行数据采集了,但是具体要采集什么样的数据,不是我们平常的“自然语言”描述就可以实现的,需要抽象成“数学语言”表达出来。

3、数据采集确定了范围后,我们就可以采集数据了,需要采集哪些数据也是有讲究的,它也是需要我们用“数学语言”来表达的。

一般来说,需要采集的数据分为以下3类,这是最基础的:名称、数量和转化率。

名称:某些数据的结果不是以数字形式展现的,比如某某功能数量:这个比较简单,比如:某某功能的点击次数转化率:有些数据单独的看,是不能说明问题的,例如:光看一个功能的点击次数,我们不能得出这个功能是否吸引人,是否需要改进,我们还需要看完成这个功能的人数。

大数据经典手册_光环大数据培训

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大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册,大数据学习不是一朝一夕就能完成的,最重要的就是要坚持,同时也要好学。

如果学习自控能力不足,还是早点报大数据培训班吧。

给大家介绍一下学习大数据的步骤。

1. 理解数据:单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的,也容易让人误解。

数据需要有具体的背景才能说明问题。

数据就像是一种颜色,需要有一个具体的外观才能证明它的存在。

以红色为例,它需要一些具体的外观才能让我们看到,比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。

同理,数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。

我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。

你需要与你的数据建立亲密的关系,你需要彻底地了解它。

问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。

我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是:对底层数据的控制力。

当全世界在使用统计图表讨论这些数据时,我们是那些回家体验数据的人,让它融入我们的日常生活,这些数据的价值、细节和增值,是我们不能在其它地方找到的。

对于其它的项目和客户,我们也是同样对待的。

2. 理解数据科学家:不幸的是,“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。

有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家;有人认为他们仅仅是统计学家;少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人;还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。

甚至于,某些人眼中的可视化控制面板,在另一些人看来只是永无止境的ETL(Extract-Transform-Load,数据仓库技术)过程。

在我看来,数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解,比数据生成者少一点对数据的理解的人,而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。

光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训

光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训

光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构认为,大量的数据就是大数据吗?究竟什么才是真正的大数据?如何用以大数据为基础的数据分析不断地给企业业务创造商业价值?什么才是大数据?大数据不是简单地等于大量的数据。

大数据的概念也包括了在实际应用过程中,数据处理的难度和挑战性。

从业务线的角度来讲,大数据的发展史经历了这五步:第一是金融财务公司,比如很多银行和信用卡公司,他们是最早开始使用数据的。

从数据量来讲,他们是最少的。

这些公司成为你真正客户付钱之前已经产生很多数据,他们做的软件会存储下来,帮助这些公司做更好运营,比如SAP,Oracle等等。

第三是互联网时代,它会记录很多用户到你网站上来的数据,通过这个数据可以分析把业务、网站做的更好,比如Google,Yahoo等等。

第四是社交网络,脸书、LinkedIn等新社交网络的产品出现。

所以社交网络的出现实际上是跟大数据一词的出现大概是同一时间,也真正把数据处理、分析的难度和挑战性带到一个新的高度,“大数据”这个概念也是在这个时期出现的。

第五就是创业公司。

他们的数据量往往是更大的,处理和分析的难度也在增加,而且这些数据都是跟你实实在在生活中相挂钩,比如Uber,滴滴等等。

从技术角度来讲,一般来讲大数据有三个技术维度,我们叫三个“V”。

第一个“V”是Volume容量。

第二个“V”是Velocity速度。

第三个“V”是Variety多样性。

从技术来讲并没有一项技术可以完美处理三个维度,对一个公司来讲更多的时候需要在三维度上面做优化方案。

怎么用最好的技术方案为你的业务产生最大的价值,这是我们数据团队需要话时间想的事情。

任何一个企业第一件事情肯定先做好核心业务,随着客户和业务的增长,会不断收集更多的数据。

当数据收集到一定量的时候,对于数据的分析会帮你找出对你有用的信息,帮助你能够做出更多符合你需求的增值服务和产品。

把这些服务和产品继续做到核心的业务平台当中去,可以帮助你进一步增长你的客户和业务。

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大数据分析如何学习独立数据分析产品TapDB诞生_光环大数据培训
大数据分析如何学习?独立数据分析产品TapDB诞生。

大数据分析如何学习?光环大数据认为,学习大数据分析技术,还是要全方位的学习比较好,技术知识打牢了才能发展的更快更好。

光环大数据讲师均为实战专家,具备10年以上软件开发培训经验,五年以上大数据实战经验,行业口碑最好。

比如,杨老师,是前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师,对云计算、大数据有深入研究,曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告,并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。

大数据分析如何学习
光环大数据只聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师,确保教学的整体质量与教学水准。

讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。

通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。

继开发者后台、广告系统之后,TapTap再次发布了一个面向游戏厂商的服务产品TapDB。

不同以往,TapDB将作为一个独立的数据分析产品,面向市场开放。

开发者可以免费使用TapDB随时随地查看游戏数据,了解用户属性。

第一时间发现和找出异常,横向对比自己的每个产品。

TapDB并不是一个全新产品,早在2016年,TapDB几乎和TapTap同时上线,在TapTap 一年多的运营中,一直将TapDB作为重要的数据分析工具。

在至今十几个月的内测期中,TapDB服务了近80个游戏项目,包括《仙境传说RO》《横扫千军》《少女前线(海外)》等多个有成功运营经验的游戏。

根据TapTap联合创始人黄希威介绍,在TapTap正式上线之前,就有个专业团队从事数据统计和分析:“细分行业的创业竞争越来越激烈,数据分析、数据驱动,渐渐成为竞
争的关键性要素之一。

对游戏行业而言,虽然经历了从“运营+程序员组合调用数据”,到自研后台,再到第三方数据分析工具的过程。

但是,现在市面上现有的数据分析产品,功能和界面过于复杂,对使用者并不友好。

而且,在数据维度的细分和完整度上,也有欠缺。

这导致“数据分析”成了一件上手门槛很高的事情,很难实时驱动运营决策。


TapDB数据分析系统主要针对游戏行业,对于游戏开发者和运营人员的“数据痛点”,进行专项突破。

黄希威说:“经过1年多的试运营,我们认为现在是成熟的时机,把一个便捷、即时、精准的高效游戏数据分析系统,开放给所有游戏团队。

希望能够真的帮助到开发者。


多维度数据对比,让数据驱动运营决策
TapDB不局限于展示数据,用户还可以通过多维度的数据对比,在这里完成数据分析,发现问题,进行优化。

树状的菜单排列,用户可以清晰选择想查看的数据,得到结论。

TapDB支持超过520种任意指标组合,你可以通过不同的指标组合方式定位问题。

比如游戏转化率下降,定位到运营商服务器机房线路故障。

某条广告激活率低,检查出作弊渠道。

独有的分设备数据,监测游戏版本的设备兼容性。

为了更强化“数据驱动”,TapDB还支持自主标注运营时间,方便后期查看数据。

同时拥有多款游戏的游戏厂商,可以使用TapDB横向对比自己的每一个产品,进而对公司战略调整提供数据化的参考。

为什么大家选择光环大数据!
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