怎么做数据分析
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干货 | 嵌入式数据分析最佳实践
将自己的数据源通过数据准备导入到Datawind中作为数据集,并在运营平台上嵌入该数据集的可视化查询页面。之后可以直接在运营平台上直接做数据拖拽分析,极大地提高了数据分析效率。
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基于 StarRocks 的准实时数据分析
本文将通过示例为您介绍如何基于火山引擎 E-MapReduce(EMR)StarRocks 构建分钟级准实时分析。 1 场景介绍方案架构此次实践架构流程示意图如下: 2 前提条件已创建 EMR StarRocks 集群,具体操作请参见创建集群。 已创建 RDS MySQL 实例,具体操作请参见创建RDS MySQL实例。 已创建 RDS MySQL 库表信息,具体操作请参见创建RDS MySQL数据库。 已开通 DataSail、DataLeap 产品能力,具体操作请参见 DataSail 服务开通、DataLeap 服务...
干货 | 抖音集团数据指标体系分析与增长实践
如何实现增长离不开数据驱动,例如指标体系如何搭建、如何通过数据分析找到关键瓶颈等。 **本篇内容将从数据指标体系角度出发,从以下四个部分为大家分享来自抖音集团的数据指标实践。****●** **构建指标体系:** 用一个实际案例说明如何搭建指标体系并找到瓶颈**●** **设计策略增长优化:** 找到之后如何做出针对性的优化策略的方法论**● 指标增长思路 :** 再次回归到客户案例,验证效果**●** **抖...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳... 在如何实现部分,也有两种方式: 基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功... 并在解析层完成了大量的优化。在这里由于篇幅有限,我们后续再给大家做进一步分享。# 3. CatalogService:湖仓一体元数据架构实践作为湖仓一体分析服务,LAS 面临的下一个挑战是如何为 Spark 引擎屏蔽元数据的差...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经... 在如何实现部分,也有两种方式:。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 C... 在如何实现部分,也有两种方式:**最终方案 & 效果**由于外部写入并不可控和技...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
在如何实现部分,也有两种方式: 最终方案 & 效果 由于外部写入并不可控和技术栈上的原因,我们最终采用了 Kafka Engine 的方案,也就是 ClickHouse 内置消费者去消费 Kafka。整体的架构如图: 数据由推荐系统直接产生,写入 Kafka——为了弥补缺少 Flink 的 ETL 能力,推荐系统做了相应配合,修改 Kafka Topic 的消息格式直接适配 ClickHouse 表的 schema; 敏捷 BI 平台也适配了一下实时的场景,可以支持交互式的查询分析; 如果实时数...
语聚AI知识库支持连接集简云数据表,无需上传知识文档,帮您高效分析数据
您数据表中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接集简云数据表**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:通过分析数据表中的销...
