往东行

西方有真经,我往东行…

优秀的数据可视化产品——BDP

数据相关的职位,不论是数据分析师还是数据产品经理,都离不开和数据报表打交道。小到一份数据报告,大到一个 BI (Business Intelligence 商业智能)产品,都和数据可视化息息相关。今天和大家分享一个优秀的数据可视化产品 —— BDP.

BDP 是北京海致公司出品的商业智能产品,与国外的 Tableau、Qlik,国内的永宏 BI 类似。BDP 去年我就有在使用,此次介绍主要从支持的「支持的数据类型」、「数据处理能力」、「视觉、交互、操作」三方面介绍。

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有道单词批量查询+单词批量导入有道单词本

有道单词批量查询

在阅读文献或者英文原著时,会遇到一些不认识的单词,除了一个一个查询外也可以统一整理出一份 list, 然后批量查询。批量查询的好处是统一处理,统一整理、统一添加到其他软件中(比如,有人喜欢用 Excel 结合艾宾浩斯记忆曲线背单词)等,相对会更节省时间。

目前了解到的单词查询软件都不支持批量查询,不过有热心的网友自己动手写了实现有道单词批量查询的程序:Querymorewords. 这个程序是用 Python 写的,使用方面很简单,如下:

  1. 将软件下载到本地;
  2. 将要批量查询的单词添加到 sample.txt 中;
  3. 运行 danci.exe, 开始查询;
  4. 打开 output.txt, 所有单词查询结果就在里面了。

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实战分享 | 大数据项目架构概述

此文是张滨同学所写,我稍加修改。张滨同学是负责我们产品的唯一数据开发工程师,负责产品的数据架构及开发工作;Linux 死忠,自己的笔记本和公司的电脑都被他换成 Linux 系统了。他的输入法在中文输入下也是半角,担心影响用户体验,所以我将文章中的所有半角转换成了全角。

不论是产品经理,还是数据产品经理,一些技术还是需要了解的。张滨同学之前是搞算法,本着让大多数人能看懂的原则,文章中并未出现算法和大段技术性内容。一起围观吧~~

其实,本文更应该写成一篇 2016 年工作总结的,无奈,精神拖延,身体懒惰,迟迟未能着手。恰逢周末,遂总结下自己工作以来的一些经验和看法,因为这几年一直做大数据系统的开发,就勉强起名为「大数据项目架构概述」。

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GrowingIO, 国内优秀的数据分析产品

2015 年中,GrowingIO 创始人 Simon(张溪梦) 受邀来公司分享他在 LinkedIn 带领数据分析团队的经验。当时的两点体会就是「国外的公司更加重视数据」和「GrowingIO 应该会是一个不错的产品」。转眼一年多过去了,GrowingIO 又一次升级了,我的「介绍数据产品系列」也该更新了。

和之前介绍过的 Google Analytics 和 Omniture 一样,GrowingIO 也是一款数据分析产品。在 GrowingIO 最早的版本里,有一些 MixPanel 和 Heap 的「影子」,但随着版本的不断升级,GrowingIO 有些功能已经超过这些产品,变得更加优秀。

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监测产品数据采集的三种埋点方案

一个典型的数据监测产品的数据处理大概要经过五个步骤:数据采集、数据传输、数据存储、数据分析/挖掘、数据可视化。作为整个流程的第一步,数据采集尤为重要。一旦数据采集出了问题,那么后面四步将变的毫无意义。

监测产品数据采集的三种埋点方案

监测类产品的数据采集,也就是我们所说的埋点(也叫加码/打点)。相信有使用过数据监测产品的朋友来说,对埋点并不陌生。常见的埋点方案有三种:手工埋点、可视化埋点和无埋点。

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