数据分析指南

著名的Jobs-To-Be-Done 框架帮助 PM 和设计师弄清楚为产品设计什么功能，而不是如何设计

Polars 是一个为 Python 和 Rust 提供内存数据帧的开源项目。尽管它还很年轻（

为什么我们在做出快速决定时要依赖当前的情绪？（快思考、拍脑袋决策）情感启发式描述了我们在做决定时经常依赖我们的情感，而不是根据具体的信息决策。这种情感启发式能使我们能够迅速和容易地得出结论，但也可能扭曲我们的思维，导致我们做出次优的选择。

虽然业务分析员通常在逻辑领域工作，但当分析员负责记录需求并为呈现数据库查询数据的报告和用户界面创建规范时，了解什么是数据库视图以及使用它们的优势会有帮助。 数据库视图是一个存储查询，它从一个或多个数据库表中返回数据。 存储查询，或视图，是一个虚拟表

在做了4年的数据分析员之后，我在网上和工作中看到了一些糟糕的格式，写了这份SQL风格。 通用格式化 缩进不是可有可无的。特别是对于像子查询这样的东西。能够很容易地看到什么适合在什么里面，这一点非常重

Presto和 Apache Kafka  在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干，例如发布/订阅、流处理等。

避免草率下结论。根据实际情况做出决定。 我们根据得出的结论采取行动并做出决定。但我们倾向于跳到这些结论，跳过推理过程的重要部分。由前哈佛教授克里斯·阿吉里斯（Chris Argyris）开发的推理阶梯是一种工具，可帮助您填补思维空白并根据现

创造性地、高效地解决问题。 通过应用更多的结构化和批判性思维，你可以更好地理解手头的问题，并想出更多创造性的解决方案。由Tim Hurson创建的 "高效思考模型 "可以帮助你做到这一点。 它最适合在问题

编写数据分析报告的过程远非简单，但您可以通过正确的指导和类似报告的示例快速掌握它。这就是为

通过考虑多个因素来选择最佳选项。 有些决定可能很难做出。尤其是当有更多的因素进入制造它们时。决策矩阵是一种工具，可帮助您在做出决策时考虑所有重要因素。它使过程更加清晰。 当您有多个选项并且您需要根据许多不

罗伯-派克（Rob Pike）是Go编程语言的设计者之一，也是贝尔实验室Unix团队的核心成员（他与Brian Kernighan合著了《Unix编程环境》）。 他还因其5条编程规则而闻名：你无法知道一个程序将在哪里度过它的时间。瓶

在 LinkedIn 的早期阶段（2010 年代初），公司发展非常迅速。为了跟上这种增长，他们在分析堆栈中利用了几个第三方专有平台。使用这些专有平台比拼凑现成的产品要快得多。LinkedIn 依靠 Informatica 和 Appworx 进行

借助全渠道规则引擎，将实时交互情境化并提供无缝的受众旅程，下面是一个演示场景： 杰克收到一封来自银行的电子邮件，向他提供个人贷款。 他点击查看报价后导航到汽车贷款部分。他开始填写申请表的过程。 他关闭了网站，但没有完成表格。 两天后，我发现自己在一个自

产品管理归结为回答两个问题： 我们在这里解决什么问题？ 我们为什么要解决它？ 九把剃刀让产品管理更轻松：林迪效应（Lindy Effect）：产品创意的林迪效应，一个想法在你积压的时间越长而没有完成，它就越有可能永远不会被完成。

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