数据中台-指标管理平台应该怎么做？

数字化之下产品经理未来的趋势在哪里

文章探讨了数据产品和AR产品的整个链路，包括数据采集、加工到应用等。通过实战案例分析了指标的确定、数据的清洗以及模型训练。特别强调了业务逻辑理解和方法论在数据产品成功中的重要性。内容针对数据产品经理、数据工程师、业务分析师、数仓专家和数字化转型领导者。笔者提供了多面的数据链路整合指导，帮助数据从业者提升从数据采集到应用的转化能力。

产品经理如何设计数据埋点？

介绍了数据采集方法之一的买点，并区分前端买点与后端买点。前端买点涉及用户行为数据收集，后端买点关注业务层数据。讨论了三种前端买点：代码买点、可视化买点和无买点，各自优缺点及适用场景。代码买点灵活但成本高，可视化买点简单方便但功能有限，无买点全量上报但对服务器负载较重。还探究了如何根据业务场景选择合适的买点方式和设计买点的原则，以及在买点设计中常见的误区。内容可帮助数据产品经理等用户理解买点策略。

数据产品经理的优势

探讨了数据与AR产品在当前转型阶段的重要性，包括消费者互联网的数据驱动转向及企业的数字化转型需求。详细介绍了从数据采集、加工、产品迭代到精细运营的整体流程，并强调了数据产品在实战案例中提炼知识与技能的能力。进一步解析了数仓知识和数据看板设计，强调数据分析和应用在实际工作中的必要性。提供了AB测试、用户画像与数据策略等方面的案例学习，以帮助观众更好地理解数据产品和AR产品在不同企业规模与阶段中的适用性。此内容适合那些有志于提升数据产品管理、分析能力和AR产品落地能力的专业人士。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。