这样能减少数据干扰,更容易得出结论(如下图)。 相关系数低:比如播放次数和人均时长,不见得高度相关。很有可能有的视频太过标题党,标题太刺激,配图很色诱,把玩家骗进来结果发现货不对板。如果出现两个指标相关度低,就能用矩阵分析法,把视频分类(如下图) 经过这一步梳理以后,就能对两个指标情况做出判断。理论上播放次数越高越好,但
图解｜2024年→2026年，国家数据标准体系建设路线图来啦 来源：光明网
掌握了常用的数据分析方法和模型,在具体进行数据分析过程中,具备专业的分析知识和工具,才能实现数据分析的目的。1. 数据分析全景图点击查看高清模板原图这张2023年最新版的数据分析全景图,从数据分析方法论、业务指标体系、数据分析模型、数据分析方法和数据分析工具5个方面详细介绍了数据分析,全面又专业,帮助大家对数据...
元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息,通俗理解,元数据就是描述数据的数据。 元数据包含技术元数据和业务元数据。可以帮助数据分析人员清楚了解企业拥有什么数据,它们存储在哪里,如何抽取、清理、维护z这类数据,也即数据血缘。 帮助构建业务知识体系,确立数据业务含义可解释性 提升数据整合和溯源能力,血缘关系可...
二、数据标准体系结构图 三、标准体系框架图 四、标准体系建设内容 标准体系建设的内容包括以下几个方面: 基础通用标准:包括术语、参考架构、管理、服务和产业等基础性标准,支撑其他标准的制定和应用。 数据基础设施标准:规范数据算力设施、存储设施、网络设施(如5G、光纤、卫星互联网)以及数据流通利用设施的标准。
相互关系实体关系属性数据分类标准数据编码规则数据分级标准数据共享目录数据集成交换标准给平台提供模型、标准存储的是经过标准化的业务数据详细、具体的标准、模型,没有业务数据管理类系统数据管控平台数据标准管理系统元数据管理系统企业架构系统主数据管理系统数据质量管理系统数据服务平台通过系统将模型、标准管理起来存储具体...
根据企业本身的数据特点,设计并构建了一个数据质量七维评价模型,如下图所示: 数据质量评价模型,分别从数据完整性、监控覆盖率、告警响应度、作业准确性、作业稳定性、作业时效性、作业性能分等七个维度来考量平台的数据质量,基于该模型,还设计了“数据质量分”这个指标,来直观地反映平台数据质量的建设水平及健康状况。
面向海量网页内容及日志等非结构化数据,出现了基于Apache Hadoop和Spark生态体系的分布式批处理计算框架;面向对于时效性数据进行实时计算反馈的需求,出现了Apache Storm、Flink等分布式流处理计算框架。 面对大型社交网络、知识图谱的应用要求出现了以对象+关系存储和处理为核心的分布式图计算引擎和图数据库,如GraphX、neo4j...
阿里妹导读:对海量数据进行存储、计算、分析、挖掘处理需要依赖一系列的大数据技术,而大数据技术又涉及了分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,可以说是汇集了当前 IT 领域热门流行的 IT 技术。本文对大数据技术知识体系进行划分,共分为基础技术、数据采集、数据传输、数据组织集成、数据应用、数据治理...
数据库系统三级模式结构图: 模式 模式也称为逻辑模式或概念模式,是数据库系统中全体数据的逻辑结构和特征的描述。是所有用户的公共数据视图,反映的是数据库系统整体结构。 特点: 一个数据库只有一个模式,是数据库系统模式结构的中间层(地位)。 与数据的物理存储细节和硬件环境无关。