数据治理是流程、角色、政策、标准和指标的集合，可确保有效和高效地使用信息，使企业能够实现其目标。它建立了流程和职责，以确保整个企业或企业中使用的数据质量和安全性。 ...
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2021-06-11 18:39:40
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事情是这样的，刚开始接触GWAS就一定会接触到数据质量控制这个东西。我们可以看到网络上各种各样的指导，都是分为individual quality control and snp quanlity control。具体哪个优先，各有各的说法。结合陈文燕博主给的建议，主流行还是先进行individua ...
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2021-04-24 13:51:17
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大数据治理的效果体现在数据存储成本是否降低、数据产出周期是否缩短、数据质量是否提高、数据量增长势头是否减缓等方面
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2020-12-22 12:40:03
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作者：王宇航，红点直播联合创始人&CTO。毕业于中国科学技术大学，风云直播创始团队成员，曾参与逆向Adobe来源：UPYUNOpenTalk声明：本文已获得授权。Flash非公开加密网络协议RTMFP，负责设计实现百万同时在线的大规模视频弹幕系统。2013年联合创立红点直播，现负责团队管理、产品研发及架构设计等相关工作。如今的直播市场非常火爆，有很多直播云服务的提供商可供产品选择。同时视频
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2020-12-17 13:05:47
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?很多人觉得，Excel表格和BI技术差不多，都是用来做数据分析的。其实不然。BI进行数据分析过程的第一步，是数据收集。现在的BI系统可以对接很多类型的数据仓库，大大提高了效率。下一步就是找到可能影响数据质量的问题，消除错误和重复数据，这在Smartbi中可以很容易实现，建立自助数据集即可。然后构建数据分析模型，Smartbi对这一复杂过程做了极大地简化，业务人员可以通过内置的数据挖掘功能，简单拖
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2020-09-17 20:16:33
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很多同学很困惑，到底什么算“深入”分析？为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求：业绩下降了，分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。看似来似乎非常简单哦。肤浅的分析长这样深入是个形容词，是相对于肤浅而言的。常见的肤浅分析，有以下三种：1、答不对题。题目问的是“分析下原因”，结果做分析的人只给出来一些数字。诸如：华北片区降低了5%。完全
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2020-09-14 18:42:20
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为什么需要数据采集首先数据采集是在跨库查询能力之上的补充功能，在SmartbiV9的数据源管理中，用户可以通过上传文件（Excel、CSV、TXT）将本地原始数据补充到数据平台中，和其它企业内部数据（关系型数据）一起用于后续的语义层封装和关联查询。但是在很多时候，分析人员甚至最终报表使用者会发现数据质量的问题，比如某产品的型号大小写不对造成无法合并统计、某客户的归属城市错误造成业绩计算错误....
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2020-09-07 19:14:08
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我想表达的质量的分级，并不是质量分级管理策略，而且在面对不同规模的质量团队的时候，跟踪质量采取的策略不一样。 作为部门体系建设者，40-100人规模，迭代中的产品很多的情况下 质量数据，质量数据分为几个方面，一个是prod bug，一个是prod bug逃逸率，比较分为，横向比较和纵向比较，横向是不 ...
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2020-07-29 21:52:54
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数据分析基本流程 Python基本数据类型 Python各种括号的使用方式 数据分析基本流程 数据采集 数据挖掘 理解业务需求，对挖掘目标进行定义 理解数据：进行数据描述，数据质量验证 数据准备：收集数据（数据导入与导出）、数据清洗、数据集成 建模：选择和应用各种数据挖掘类型 数据可视化 报表工具 ...
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2020-07-26 15:04:48
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物流RPA：打破转型痛点，提升行业效率物流行业作为国民经济的重要组成部分，是融合运输业、仓储业和信息业等的复合型服务产业，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面发挥着重要作用。随着国家发展政策的支持，目前物流业已步入转型升级的新阶段。但是转型中的物流业仍然面临着成本高、效率低、基础设施相对滞后等问题，并制约着物流业的整体发展。物流业转型期面临的痛点伴随信息化技术的浪潮，相当
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2020-07-02 21:37:32
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