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数据层最新娱乐体验_数据层服务层应用层业务层(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

数据层

400小时Cursor：技术宅必看嘿，大家好！今天我想跟大家聊聊关于AI编程的一些心得，特别是对于新手小白来说，如何选择适合自己的技术栈。希望这些经验能帮到你们！技术栈的选择 𐟧銊首先，我们要搞清楚什么是技术栈。简单来说，技术栈就是你用来开发一个产品的所有工具和技术的集合。一个完整的产品通常分为三层：前端、后端和数据。前端：用户看到的页面前端就是大家平时浏览网站时看到的可视化页面，比如刷即刻时看到的各种帖子。前端一般会用一些技术栈，比如Vue、React等。但要注意，前端不包含数据，所有的数据都需要通过前端发起请求，后端处理并从数据库中获取。后端：控制业务逻辑后端负责控制各种业务逻辑，比如注册登录、推荐等。后台一般会用Python、Java、Go等技术栈。后端的主要任务是处理数据和业务逻辑。数据层：满足数据需求数据层一般用SQL数据库来满足各种数据需求。当我们真正上线一个产品时，还需要考虑部署的服务、并发的带宽等问题。新手小白的建议 𐟚€ 如果你是新手小白，我的建议是从前端开始。先写几个静态页面练练手，不要一上来就想着做一个复杂的产品。我用Cursor最痛苦的一段经历就是，想在后端维度把业务后端和数据后端分离出来，结果发现写到最后自己经常忘了哪个py文件是干嘛的，多亏有AI注释和查看全部代码功能，不然早就绕晕了。技术栈的组合 𐟌 对于新手小白来说，推荐的技术栈组合是Vue+Python+SQL。这三个组合基本上就能让你写出一个还不错的产品了。如果你想把产品上架到app store或者小程序等平台，需要用到对应平台专属的前端框架，这时候可以变更技术栈组合。具体的可以问问Claude，它会给你不错的解答。结语 𐟌Ÿ 以上是关于AI编程的一些技术栈总结，希望对你们有帮助。记住，技术栈的选择很重要，但更重要的是先把基础打好，逐步积累经验。祝大家编程顺利！

数据分析的四层境界：从新手到专家 𐟔 数据分析的核心在于解决四种类型的数据问题。首先，你需要明确数据的用途，即你正在解决哪种类型的数据问题。 𐟛 ️ 数据分析的四个阶段： 1️⃣ 初级阶段：工具与数据源的认识。了解基础业务知识，熟悉数据工具和数据源。 2️⃣ 中级阶段：数据统计。使用数据工具整理数据源，运用统计方法对数据进行处理。 3️⃣ 高级阶段：数据分析。基于业务和逻辑思维自主设定指标，独立完成数据统计，并解释统计结果、发现问题和原因。 4️⃣ 专家阶段：数据运营。基于业务场景，主动提供数据分析结论，评估现有运营动作并提出改进建议。同时，探索数据中的重要信息，赋能业务提升。通过这四个阶段，你可以从数据实习生逐步成长为数据总监，掌握数据分析的精髓。每个阶段都需要不同的技能和工具，以及对企业内部运作的深刻理解。最终，你的数据报告应该能够清晰地呈现分析结果，为企业决策提供有力支持。

近期，与模块化数据层$CARV相关的一个团队地址似乎再次进行了大规模的资产抛售。在大约4小时前，该地址向Bybit转入了价值约329万美元的400万枚CARV代币。值得注意的是，这个地址在3天前接收了1200万枚代币，这些代币的来源被追踪至CARV的初始部署地址。到目前为止，这些代币已经全部被转移到了交易所，总价值达到了991万美元。钱包地址网页链接

「鸿蒙隐私安全由你掌控」前段时间看到FaceTime诈骗，不禁感叹现在骗子的手段层出不穷，尤其是隐私泄露之后更容易遭受诈骗。前段时间原生鸿蒙之夜，鸿蒙NEXT在隐私安全方面的创新起了个好头。在安全访问上，鸿蒙NEXT实现了从“管权限”到“管数据”的转变，我们只需关注数据本身，系统的权限授予精准且单次性，确保应用只能获取到指定数据，不再拥有无限制的访问权限。之前比如我要微博发一张图片，手机会把整个图库的权限授权给应用，应用就能看到你整个图库的照片，但是实际上你用的只有这一张。而现在使用搭载鸿蒙NEXT的设备，应用拿不到整个图库的权限，应用只能获得我选择的这一张图片的权限，它是没办法看到整个图库的，大大的提高了隐私性。鸿蒙生态从源头确保应用纯净可靠，通过华为应用市场的安全下载和全程守护，不安全的软件不会上架，运行得过程中也可以时刻监测应用安全，这才是真正的隐私安全了！

微服务与分布式系统设计微服务与分布式系统设计看这篇就够了！后台分布式架构形形色色，特别是微服务和云原生的兴起，诞生了一批批经典的分布式架构，然而在公司内部，或者其他大型互联网企业，都是抛出自己的架构，从接入层，逻辑层，数据层都各有特点，但这些系统设计中到底是出于何种考量，有没有一些参考的脉络呢，本文将从云原生和微服务，有状态服务，无状态服务以及分布式系统等维度探讨这些脉络。

数据仓库分层设计：从原始日志到应用表 𐟌 数据仓库的分层设计是数据管理的重要部分，它帮助我们更好地组织和管理数据。以下是业界通用的五层数据仓库分层设计： 1️⃣ 数据引入层 ODS（Operational Data Store）这是原始数据的存储层，包含了所有的日志和事件数据。 2️⃣ 明细数据层 DWD（Data Warehouse Detail）从原始日志中提取明细数据，这个过程包括将一行日志切分为多个字段，并进行过滤和转换。一张或多份原始日志可以提取出一张或多张明细表。 3️⃣ 汇总数据层 DWS（Data Warehouse Summary）数据分析通常基于宏观统计数据，不需要使用微观明细数据。聚合可以从时间和维度两个方面进行：时间：将每秒的数据按五分钟、小时或天进行聚合。维度：按国家、省份、城市或区域进行聚合。从物理角度看，聚合的目的是减少数据量；从逻辑角度看，聚合的目的是提高数据的通用性和复用性。一张或多张明细表可以聚合出一张或多张汇总表。 4️⃣ 应用数据层 ADS（Application Data Service）汇总表间接服务于产品和业务需求，而应用表直接服务于产品和业务需求。应用表直接对应着产品和业务的一个或多个相互关联的需求，相对于汇总表，应用表的维度数目更少，数据量也更小。从一张或多张汇总表可以计算出一张或多张应用表。 5️⃣ 公共维度层 DIM（Dimension）相当于数据字典，明确给出数仓中的维度名称、含义和值等信息，确保分析过程中逻辑认知一致、数据口径统一。明细表、汇总表和应用表中的维度数据需要与维度表中的维度数据保持一致。 𐟔 数据仓库的分层设计本质上是将原始日志转化为明细表、汇总表和应用表的过程，每一层都为上层提供服务，最终服务于产品和业务需求。

AI教育图谱：未来的学习革命最近，我深入探索了一份详尽的AI教育行业图谱，真是让人眼前一亮！这份图谱从基础设施到应用层，清晰展示了整个行业的全景。𐟌 𐟌 基础设施层：想象一下，云端AI就像一个超级大脑，随时准备回答我们的问题。而终端AI则像是随身携带的私人教师，无论你身在何处，都能随时学习。 𐟓š 数据层：知识的海洋深不可测？别担心！有了像知网这样的数据资源，再加上Zilliz这样的数据平台，知识获取变得轻而易举。 𐟧 模型层：学而思的MathGPT、网易有道的子曰，这些名字听起来就让人觉得高大上！更不用说百度、阿里这些大厂的加持了。 𐟓𑠥𚔧”襱‚：从APP到学习机，AI教育已经全方位渗透到我们的学习生活中。猿辅导、作业帮，这些工具哪个不是现代学生的得力助手？看完这份图谱，我仿佛看到了自己被AI助手包围，轻松学习的画面。告别死记硬背，迎接智能高效的学习时代，这就是AI教育带给我们的福利啊！𐟎‰ 你们对AI教育怎么看？用过哪些AI学习工具？快来评论区分享你的体验吧！𐟑‡

半年考CDA，月入两万！嘿，大家好！最近听说了张雪峰老师的一个超级棒的建议，那就是学习数据分析CDA！别再在那些枯燥的文员、销售工作中浪费时间了，让我们一起探索这个充满机遇的领域吧！𐟒갟Œ 为什么CDA适合低学历没工作的女生？ 𐟒𐠩똨–꥾…遇：刚入行就有9k的月薪，工作几年后轻松达到12k以上！再也不用为工资发愁了，让你的薪资翻倍，生活更加精彩！𐟒𘢜芊𐟓š 零基础小白可学：不用担心技术门槛，CDA是人人都能学的！即使是零基础，也能轻松入门，让你的学习之路更加轻松愉快！𐟑颀𐟒𛰟“˜ ⏰ 灵活工作时间：多数公司周末双休，节假日正常放假，完美匹配想要有自己时间的女生！工作之余，还能充分享受生活的美好！𐟌ˆ𐟌Ÿ 𐟚€ 发展前景广阔：数据分析技能广泛应用，各行各业都需要，发展前景一片大好！让你告别碌碌无为，迎接更加光明的未来！𐟌𐟒ኃDA学习攻略，你准备好了吗？ 𐟓Š 统计学基础：《深入浅出统计学》是你的好帮手，让你对数据的认知更上一层楼！某站戴师兄的《系统认识数据分析》也是不可错过的利器！ 𐟓ˆ BI实战划重点：除了Excel，学会使用BI工具，如Power BI和Tableau，让你的数据分析更上一层楼，事半功倍！某站孙兴华的《Power BI函数》和戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》值得一看！ 𐟓 SQL数据库：学会使用SQL，成为数据库管理和查询的高手，为你的分析提供强大支持！《SQL基础教程》和《SQL进阶教程》是不可或缺的学习材料。 𐟐 Python实战： Python是不可或缺的通用编程语言，在数据科学领域占有重要地位！学习NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等库，让数据处理、分析、可视化和机器学习变得简单！某站孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》是你的不二选择！ 𐟚€ 努力学习，收获更美好的人生！不要忘记在学习过程中多学多练，记好笔记，打造属于自己的数据分析天地！生活不会辜负每一个热爱生活的人，想学习数据分析的姐妹们，加油哦！𐟒갟Œˆ

互联网商业分析与战略分析的区别与技能在实习选择中，你是否纠结于互联网商业分析还是战略分析？𐟤” 两者在工作时长、工作强度和职业发展上都有不同的特点。今天，我们来深入探讨这两种岗位的区别和日常工作内容。 𐟔 商业分析与战略分析的区别商业分析和战略分析在工作内容和方法上有显著差异。商业分析更侧重于业务层面，涉及更多的数据分析和落地执行。而战略分析则更加宏观和抽象，需要与高层管理进行更多对接。 𐟓Š 日常工作内容战略岗位在大厂内部有明确的分工，如业务战略、产品战略和用户战略等。战略团队通常支持特定的业务线，提供研究和业务辅助。所有工作的目的都是为了支持业务发展与优化，为业务团队和管理层的决策提供支持。 𐟛 ️ 执行层面研究交付：包括竞品研究、行业与赛道研究、用户研究、业务研究和市场监测等。数据分析：建立指标体系并进行可视化分析，基于数据产出研究观点和解决方案。协调沟通：需要在业务、高管、数据和项目之间进行多方协调。项目管理与推进：负责PMO、业务策略落地与验证等。 𐟒𜠥🅥䇦Š€能行业研究能力：包括桌面研究、专家访谈、数据收集整理与结构化输出等。逻辑表达能力：将想法转化为文字和图表，清晰阐述给各方。协调沟通能力：情商高，能够灵活沟通，推进项目与策略落地。其他软性实力：同理心、想象力和行业资源等。通过以上对比，你可以更好地了解互联网商业分析和战略分析的差异，从而做出更明智的选择。𐟚€𐟓ˆ

「区块链超话」利空！利空！利空！各种利空数据层出不穷，准备好迎接瀑布吧。「币圈」

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