tag 數據分析

標籤
貢獻110
184
05:50 PM · Oct 25 ,2025
u_17567677 頭像 aixiaodekaomianbao_ddkwvd 頭像 ruanjiankaifa_xiaofanya 頭像 mirrorship 頭像 aloudata 頭像 u_16655836 頭像 u_13717764 頭像 u_14306318 頭像 shujuxiaowanzi 頭像 u_15879876 頭像 u_17342767 頭像 grapecity 頭像

@數據分析 / 博客 RSS 訂閱

aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - ChatBI 推薦：Aloudata Agent 分析決策智能體在“歸因分析”上的突破

前言 在智能數據分析時代，企業對於數據分析的需求已超越簡單的數據呈現，更追求對數據波動背後原因的深度洞察。作為一款 ChatBI 分析決策智能體，Aloudata Agent 不止於幫助企業通過自然語言實現“智能問數”，在“歸因分析”上還實現了重大突破，通過其自主構建的 NoETL 指標語義層，提供了可組合、可追溯、可解釋、可複用的歸因分析能力，把每一次波動、每一場對比、每一個異常，都變成一次結構

agent , 人工智能 , 數據分析

收藏 評論

dewujishu 頭像

得物技術 - 得物管理類目配置線上化：從業務痛點到技術實現

一、引言 在電商交易領域，管理類目作為業務責權劃分、統籌、管理核心載體，隨着業務複雜性的提高，其規則調整頻率從最初的 1 次 / 季度到多次 / 季度，三級類目的規則複雜度也呈指數級上升。傳統依賴數倉底層更新的方式暴露出三大痛點： 行業無法自主、快速調管理類目； 業務管理類目規則調整，不支持校驗類目覆蓋範圍是否有重複/遺漏，延長交付週期； 規則變更成功後、下游系統響應滯後，無法及時應用最新

數據挖掘 , 效率 , 數據分析 , 效率工具 , 後端

收藏 評論

grapecity 頭像

葡萄城技術團隊 - 讓數據自帶説服力！ 5大設計原則 + 落地案例，溝通、決策雙提效

讓數據自帶説服力！ 5大設計原則 + 落地案例，溝通、決策雙提效 當前的時代就是一個信息化的時代，數據價值體現也越來越重要，如何讓數據真正"説話"，成為了各行各業面臨的重要課題。想象一下，複雜的數據通過生動、直觀的大屏展示，一目瞭然地呈現出最關鍵的信息，幫助你做出更迅速、更準確的決策。大屏數據可視化不僅僅是一個趨勢，更是提升工作效率和業務洞察力的強大武器。本文結合帶你走進5個經典的大屏數據可視化案

bi , 數據分析

收藏 評論

aixiaodekaomianbao_ddkwvd 頭像

clklog - ClkLog埋點分析系統：快速實現用户行為數據採集與分析

ClkLog 是一款可私有化部署的開源用户行為數據分析系統，支持 Web、App、小程序、鴻蒙 OS 等端的事件埋點採集，幫助團隊快速搭建自有數據分析平台。 一、為什麼需要埋點分析系統？ 在產品運營和增長的過程中，“用户行為數據”是最重要的決策依據。然而很多傳統的埋點體系還是存在很多痛點：系統複雜、接入困難、成本高昂，或者數據安全性無法保障。 一些大型商用系統固然功能強大，但對於中小

sdk , 開源軟件 , 埋點 , 開源 , 數據分析

收藏 評論

hangzhoukaiyunjizhikejiyouxiangongsi 頭像

clougence - 百草味數據架構升級實踐：打造 Always Ready 的企業級數據平台

朱齊天，百草味數據部負責人 前言 百草味是國內知名的休閒零食品牌，業務覆蓋線上電商平台與線下零售渠道，服務用户超過 2 億。隨着商品 SKU 數量劇增和渠道多元化發展，百草味在供應鏈、運營、銷售等環節積累了海量數據，對數據的依賴也日益增強。 在這一背景下，百草味選擇與 CloudCanal 合作，構建統一的數據集成平台，支撐數據驅動的業務運營與決策。 業務背景 百草味的業務涵蓋從原料採購、生

大數據 , MySQL , 數據庫 , starrocks , 數據分析

收藏 評論

shujuxiaowanzi 頭像

數據小玩子 - 2025年免費BI工具推薦！

在當今數據驅動的商業環境中，企業數據呈爆炸式增長，數據決策的重要性愈發凸顯。然而，傳統的數據分析工具往往需要專業的技術背景，讓許多業務人員望而卻步。Excel雖然普及，在海量數據處理、智能分析和可視化呈現上的侷限性日益明顯，而 BI 工具則成為破解數據價值挖掘難題的關鍵利器 —— 它能自動化處理數據、挖掘隱藏規律，為企業和個人的決策提供精準支撐。市場上BI工具琳琅滿目，但大多數要麼價格昂貴，要麼學

數據分析

收藏 評論

elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - EMR StarRocks Stella內核正式發佈，登頂TPC榜單全球第一

2025年雲棲大會，EMRServerlessStarRocks重磅發佈全新企業級版本內核Stella(StarRocksEfficientandLightening-fastLakehouse)，完全兼容開源StarRocks，為用户提供企業級的產品功能、卓越的性能及穩定性保障。 EMRServerlessStarRocks在權威TPC基準測試中創造佳績：在“數據分析”性能測試TPC-H榜單中，

阿里雲 , 人工智能 , starrocks , 數據分析

收藏 評論

aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - Aloudata Agent 重磅功能發佈：“用户編排思路、AI 精準執行、可沉澱複用”的模塊化分析報告

自今年年初產品雛形推出以來， Aloudata Agent 保持着快速迭代，功能演進路徑清晰而堅定： 三階能力躍遷：8 月，Aloudata Agent 公開體驗版正式上線，形成了「AI 問數+智能歸因+深度報告」端到端智能分析閉環，結合“場景助手”構建了一個真正面向業務、服務於決策的分析智能體。 洞察深化：9 月，Aloudata Agent 實現了基於指標語義層的智能歸因分析能力升級，歸

chat , agent , 數據可視化 , 數據分析

收藏 評論

aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 如何構建可信智能 Data Agent？推薦 Aloudata Agent 分析決策智能體

摘要： 在 AI 與大數據深度融合的當下，數據分析民主化日漸火熱。Aloudata Agent 分析決策智能體依託於統一的指標語義層、NoETL 數據工程體系，以及從智能問數、智能歸因分析到報告生成的端到端數據分析決策閉環能力，突破傳統數據分析 BI 工具的侷限性，能夠幫助企業構建可信智能的 Data Agent，實現以自然語言交互的方式進行自主式數據探查、歸因分析等，並支持構建個性化場景數據分析

agent , 人工智能 , 數據分析

收藏 評論

u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 怎樣通俗地理解線性相關與線性無關？判斷線性相關性的常用方法有哪些？為什麼線性無關向量是向量空間基構建的核心？

在現代科學與工程的研究中，向量空間理論是分析和建模的基礎工具。從量子力學中的態矢量到信號處理中的特徵提取，再到機器學習中的高維數據表示，向量的結構關係直接決定了系統的複雜性和可分析性。理解向量之間的線性相關性和線性獨立性，不僅是掌握線性代數的關鍵，更是把握信息獨立性和系統完整性的前提。 表面上，線性相關與線性無關似乎只是簡單的數學定義：一組向量能否通過其他向量的線性組合表示

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 向量空間 , 人工智能 , 數據分析 , 線性代數

收藏 評論

u_15214399 頭像

u_15214399 - 基於華為開發者空間-雲開發環境，Vanna+MaaS實現自然語言與數據庫對話

本案例由開發者：banjin提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】基於華為開發者空間-雲開發環境，Vanna+MaaS實現自然語言與數據庫對話》。小夥伴快來領取華為開發者空間進行實操吧 一、概述 1. 案例介紹 華為開發者空間，是為全球開發者打造的專屬開發者空間，致力於為每位開發者提供一台雲開發環境、一套開發工具和雲上存儲空間，匯聚昇騰、鴻蒙、鯤

MySQL , 人工智能 , 數據分析 , 開發環境 , 開發者

收藏 評論

u_17582161 頭像

成都古河雲科技 - AI智能體管理平台：從孤立的“個體”到協同的“軍團”

當企業部署的AI應用從單一的模型調用，演進為數百個具備自主感知、決策與執行能力的AI智能體時，一場新的管理挑戰悄然來臨。這些智能體如同一個個高度專業化的數字員工，若缺乏有效的組織與協通，將不可避免地陷入混亂：任務衝突、資源爭搶、行為失控、數據孤島。 AI智能體管理平台，正是在此背景下應運而生的“數字指揮中樞”。它的使命，是從宏觀上駕馭AI智能體的複雜性，將其從散兵遊勇整合為

業務流程 , 優先級 , 數據 , 人工智能 , 數據分析

收藏 評論

ccid 頭像

無風何其浪 - 《數字化破局抖音電商：從爆品打造到閉環運營實戰》

歡迎參與投票，幫助我們更好地為您提供價值。參與投票後可查看實時結果！！！ 本文包含：--> -->

創業創新 , 後端開發 , 數據分析 , 職場和發展 , harmonyos

收藏 評論

u_16213666 頭像

mob64ca140c3859 - 全基因組甲基化數據分析

大家好，這裏是專注表觀組學十餘年，領跑多組學科研服務的易基因。 簡化甲基化測序(Reduced Representation Bisulfite Sequencing,RRBS)是利用限制性內切酶對基因組進行酶切，富集啓動子及CpG島等重要的表觀調控區域並進行重亞硫酸鹽測序該技術顯著提高了高CpG區域的測序深度，在CpG島、啓動子區域和增強子元件區

經驗分享 , Front , 生物學 , 生物信息學 , 人工智能 , 數據分析 , 全基因組甲基化數據分析

收藏 評論

u_14405 頭像

fjfdh - 03_人工智能基礎_matplotlib

人工智能之數據分析 Matplotlib 第三章 基本屬性 文章目錄 人工智能之數據分析 Matplotlib 前言 一. 繪圖標記 二. 繪圖線 三. 軸標籤和標題 四. 網格線

機器學習 , matplotlib , 人工智能 , 數據分析 , 深度學習 , jquery , 前端開發

收藏 評論

u_16099164 頭像

碼海舵手 - 網上閲卷系統最新功能-網上網下結合閲卷

隨着人工智能、計算機視覺和大數據技術的飛速發展，傳統的人工閲卷方式已經無法滿足現代教育對考試評分效率和準確度的高要求。智能答題卡閲卷系統應運而生，成為一種高效且精準的解決方案。通過圖像處理與數據分析技術，智能閲卷系統不僅能夠自動化識別答題卡中的選項標記，還能通過深度學習等先進算法進行高效評分，大大提高了閲卷速度和準確性。 然而，儘管智能答題卡閲卷系

圖像處理 , 後端開發 , 人工智能 , 數據分析 , 深度學習 , 計算機視覺 , Python

收藏 評論

aixiaodekaomianbao_ddkwvd 頭像

clklog - 埋點系統效果不佳？ClkLog帶你看關鍵細節

許多企業在埋點採集用户行為數據的過程中，常常遭遇“功能完備卻數據缺失”的困境，導致系統使用效果不盡如人意。數據採集、分析模擬、圖表呈現，這些環節雖已齊備，但“不好用”的癥結在於方法論的失誤，而非埋點本身的無用。 一、埋點分析的常見問題 從運營角度來看，使用埋點分析時經常遇到的問題主要包括以下幾點： 1.想看瀏覽分佈，發現埋點時漏掉了幾個頁面。 2.全局都埋點了，但是卻找不到想要的數據。

sdk , 開源軟件 , 埋點 , 數據分析

收藏 評論