精读5：讲几个其他行业的业务知识

最新推荐文章于 2025-11-23 21:55:21 发布
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#数据分析 #数据思维 #分析思维 #运营商 #案例

本文介绍了不同行业的数据分析实践，包括运营商的外呼渗透率下降分析、内容行业的回答量下滑分析，涉及业务指标、案例研究和关键数据点，旨在展示如何在不同场景下运用数据分析思维解决问题。
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教培时代：让每个知识工作者，都能轻松出书！
闪电出书
04-17 1502
知识付费，即让获取知识者间接或直接，向知识工作者给予的报酬。知识付费的本质，在于把知识变成产品、服务，实现商业价值，即：拿你有的，换要你的。
大数据技术+行业知识+业务知识=大数据应用
crhacq798的博客
11-22 1032
大数据技术+行业知识+业务知识=大数据应用   一般来看，一个产业的成长轨迹都是源于技术、成于产品、终于应用。大数据产业也不例外，整个产业是由于云计算、大数据技术而出现的，各个厂商开发出比较成熟的产品并推向市场，最终在应用中带来实际的价值并得到用户认可。处于不同发展阶段的关注点不同：技术阶段看谁的技术更先进；产品阶段看谁的产品性能更好，性价比更高；应用阶段则看谁能更好解决用户的具体问题，并...
什么是业务知识
ozzzzzz的专栏
03-11 3540
什么是业务知识，很少有人能给一个名前的答案，而且很可能很少有人想过这个问题。今天我就简短的说明一下这个问题，希望大家能理解我的意思。 假若有一道算法题，有N个自然数各不相同，求他们之中最大的差。自然我们很容易，解决这个问题，找出最大的和最小的，他们的差就是。这里其实就体现出业务知识了。 假定我们都是只会写代码的程序员，对数学知道的很少，基本上也就是能理解自然数是什么，差是什么。而解决这...
论文精读（七）：结合大语言模型和领域知识库的证券规则规约方法
Pocker_Spades_A的博客
11-02 3578
如果把证券交易所的业务规则文档比作一家高端餐厅的“复合型菜单”，你会发现它藏着不少“点餐陷阱”：菜单上既有“现点现做的热菜”（需要软件实现的交易规则，如“匹配成交时间9:15-9:25”），也有“餐厅营业时间”（与软件无关的规则，如“交易所动态调整交易方式”）；既有“专业食材术语”（如“债券通用质押式回购”，像菜单里的“M5和牛”），也有“抽象烹饪要求”（如“竞买预约要素”，像菜单里的“适量调料”）；更麻烦的是，菜单没写“先备菜再烹饪”的顺序（如“撤销申报需先有已申报订单”的隐式关系）。
精读4：一个和钱打交道的数据分析行业
data_cola的博客
01-31 624
金融信贷行业 主要讲金融信贷的线上模式，也就是网贷，如花呗、京东白条 网贷在国内的发展大致分为4个阶段：缘起、野蛮生长、监管来临、后网贷时代。 网贷的业务模式： 获取客户 提交审核 过审签约 放贷 还款 网贷业务是如何赚钱的呢？总结来说就是依靠风控技术准确地找到目标用户，将风险控制在低水平，在合规的利率下实现盈利。因此，风控可以说是网贷最核心的环节。 风控策略是一些用来判断用户是否满足放款条件的规则，好的风控策略一定是数据分析和机器学习相结合产生的，风控伴随这整个业务流程。 反欺诈 是指识别交易诈骗、
前端精读周刊：React技术栈深度解析系列
gitblog_00455的博客
08-23 1007
本文深入探讨React Hooks、React 18新特性、性能优化及React Router v6与状态管理方案，全面解析React技术栈的最佳实践、核心原理与源码实现。内容包括Hooks设计哲学、并发渲染机制、性能优化技巧、路由状态管理集成等，帮助开发者构建高效、可维护的React应用。 ## React Hooks最佳实践与源码实现 React Hooks自16.8版本发布以来，彻底改...
《富爸爸穷爸爸》精读笔记：颠覆财商思维，迈向财务自由
usstmiracle的博客
07-07 2181
老鼠赛跑”指的是这样一种生活方式：人们为了应付日常开销而不断工作、赚钱，但收入的增长往往被随之增加的开支所抵消，最终仍然被困在为钱奔波的状态中。起床 → 上班 → 挣钱 → 付账 → 再起床 → 再上班 → 再付账 → ……这种循环就像一只在转轮上奔跑的老鼠，虽然一直在努力奔跑，但却始终停留在原地，没有真正的前进或自由。“老鼠赛跑”是一种永无止境的为钱工作的循环，唯有通过提升财商、积累资产，才能跳出这个陷阱，实现真正的财务自由。这也是《富爸爸穷爸爸》这本书最核心的理念之一。
重磅长篇精读：国内前端行业十日谈
chichuibi1700的博客
08-21 874
说实话，这篇文章太长，本人没有认真读下去（是不是太没有毅力），在此分享给大家，有意解读下。 重磅长篇精读：国内前端行业十日谈 前端工程师是最近几年，互联网职责细分后出现的一个新职业人群，他们负责页面效果实现、浏览器兼容性测试…他们已经成为互联网产品不可或缺的部分。 你也许了解前端工程师...
004.精读《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
大数据精读周刊
11-03 1631
综上所述，Bigtable论文在大数据领域产生了深远的影响，其设计理念也影响了开源社区，它不仅促进了NoSQL数据库的兴起，还对许多后来的大数据技术组件产生了直接的启发，包括HBase、MongoDB和Spark等。更重要的是，不仅仅是一篇学术论文，它更像是一本实践指南，指导我们在实际工作中如何更有效地存储和处理数据。最后，由于篇幅限制，一些数据验证的深入讨论并未在此展开。对于有兴趣进一步探索的读者，我建议精读全文以获得更全面的了解。获取原文。
【Scade实用手册精读】：案例研究与实际操作深度解析
![【Scade实用手册精读...通过逐章介绍，首先从Scade的数据建模和分析工具讲起，接着探讨自动化测试与验证的重要方面，以及性能优化技术。文章第三章通过工业控制和交通管理系统的真实案例，提供了Scade项目实战应用的
MBA联考英语精读80篇：深度解析与阅读技巧
从这些信息中，我们可以提炼出以下几个相关的知识点： 1. 管理类专业学位研究生入学考试（MBA入学考试）介绍 - MBA联考是由各个商学院或管理学院组织的，面向希望攻读工商管理硕士（MBA）学位的考生的考试。 - ...
STM32 HAL库函数手册精读：最佳实践与案例分析
[STM32 HAL库函数手册精读：最佳实践与案例分析](https://khuenguyencreator.com/wp-content/uploads/2020/07/bai11.jpg) 参考资源链接：[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南]...
精读——数据分析思维：分析方法和业务知识（1）
data_cola的博客
01-14 5277
1.业务指标 1.1 如何理解数据 可从以下两个方面理解数据： 每一列的含义 数据分类 从数据分类里，进一步地可以分为： 用户数据：比如用户的姓名、年龄、职业等； 行为数据：如浏览了哪些产品，停留时长等； 产品数据：如产品名称、类别等。 分类 列名 用户数据 昵称、性别、年龄、地域 、访问设备、何时关注 行为数据 阅读数、分享数、收藏数、在看数、点击菜单数 产品数据 文章标题、日期、阅读量 1.2 常用的指标有哪些 用户数据指标 对用户分类，可以分为新增用户、活跃用户和
精读2：11个数据分析方法，别再说你不会了
data_cola的博客
01-20 1050
5W2H 定义： 可以用来解决简单的问题，面对复杂的问题时就无从下手了 逻辑树 由费米提出，拆解问题，像树枝那样逐渐展开，把一个复杂的问题变成一个个简单的子问题。面试中常问，如深圳有多少个产品经理，芝加哥有多少钢琴调音师等 行业分析方法 PEST ...
精读3：关于电商数据分析，你知道多少
data_cola的博客
01-21 948
这是精读系列的第3篇文章 用数据分析解决问题 将前一章单独的分析方法结合起来运用。 明确问题 通过观察现象，把问题定义清楚，要明确数据来源和准确性，通常可以从时间、地点和数据来源上进行确认。 其次对业务指标进行充分的理解，包括指标和含义，以及和谁对比的问题。 比如某店铺上半年完成的利润，与年初制定的月平均盈利500万的目标还有很大差距，领导要求找到没有达标的原因。 首先要确认数据的准确性，明确是哪个部门提供的，每个月的数据是什么，数据是否核对清楚无误？ 然后理解其中的指标，利润是如何定义的等，和上半年.
人工智能之数据分析 numpy：第十二章 数据持久化
咚咚王者的博客
11-23 421
NumPy 提供了多种数据持久化（Persistence）方式，用于高效地保存和加载数组数据。根据数据规模、结构复杂度、跨平台需求等不同场景，可选择不同的方法。基础二进制/文本保存（.npy.npz.txt结构化数组（Structured Arrays）与记录数组（Record Arrays）内存映射（Memory Mapping）—— 处理超大文件其他读写方式（如 HDF5、Pickle 等）# 定义结构化 dtype('name', 'U10'), # Unicode 字符串，最长10字符。
商务数据分析与可视化
2303_82176667的博客
11-22 702
本文介绍了商务数据分析与可视化的核心概念和方法。主要内容包括：1) 格式塔视觉原理及其六大原则（相似、临近、连续、闭合、图形背景、连接）；2) 数据分析基础概念，如混淆矩阵评价指标（准确度、精确度、召回率、F1值）、方差与偏差分析；3) Gartner分析价值模型和数据分析流程；4) 关联规则分析中的支持度、置信度、提升度计算方法；5) 回归分析类型及评价指标（判定系数、均方误差）。文章系统梳理了从数据可视化原理到各类分析方法的理论基础和应用要点。
人工智能赋能智慧农业互联网应用：智能种植、农业数据分析与产量优化实践探索》
最新发布
2501_94162332的博客
11-23 784
人工智能在智慧农业互联网中的应用，为农场主、农业企业和科研机构提供高效、智能和数据驱动的解决方案。从智能种植管理、病虫害监测、产量预测到设备调度和数据分析，AI不断提升农业效率、优化资源配置并改善作物产量与质量。未来，随着算法优化、智能农业设备普及和数据标准化，智慧农业互联网应用将实现全流程智能化、精准化和高效化，为农业行业迈向智能化新时代提供坚实技术支撑。
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