数据分析指南

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： [list=1] [*]你无法知道一个程序将在哪里度过它的时间。瓶颈发生在

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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实做出决策。挑战他人的想法并共同得出更好的结论也很有帮助。

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。 它最适合在问题已经确定，而你正在寻找创造性的解决方案时使用。 [b]如何使用它[/b] 这个工具为

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同的因素在它们之间做出决定时，它最有用。 决策矩阵基本上是一个简单的表格，其中包含您的选择和决策

在你得到第一份大量使用SQL的工作之前，往往很难理解你可能会写什么样的查询。我是否只需要连接和分组就能熟练使用SQL？ 这个资料库包含一个小数据集和5个我作为金融部门的分析师遇到的问题。我试着给它们排序，使它们逐渐变难。我还试图选择使用单个或最多两个表的问题以保持简单。 如果你不熟悉

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

产品管理归结为回答两个问题： [list] [*]我们在这里解决什么问题？ [*]我们为什么要解决它？ [/list] 九把剃刀让产品管理更轻松： [list=1] [*]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

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。 通过Presto on

不管我们喜不喜欢，排名算法都会影响我们看待世界的方式。它们是信息网站（无论是搜索引擎、新闻聚合器还是社交媒体）最重要的部分之一，因为它们从字面上决定了人们所看到的内容，从而决定了人们的体验和想法。 我是Bear的创建者，这是一个最小的博客平台（主要针对对网络当前状态感到失望的技术

两个月[b]前[/b]我组装了[b]ngods[/b]（[b]新一代[/b]开源[b]数据[/b]堆栈），并[b]从那时[/b]起将它用于我的朋友的两个项目[b]。[/b] [img]

大多数情况下，执行数据分析任务是遵循蛋糕食谱 做蛋糕，你需要一些工具，不是吗？像搅拌机、勺子、烤箱…… 有了 pandas，您就拥有了这些用于任何数据分析任务的基本工具，让我们来了解一下您的“厨

著名的[url= 框架[/url]帮助 PM 和设计师弄清楚为产品设计什么功能，而不是如何设计实际体验。 公司创建的大量客

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

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[url=

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。 [b]通用格式化[/b] [list] [*]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，这一点非常重要。 [*]在可能的情况下，将