池网科技 一、大案牍术是什么？
其实就是现代的大数据分析，名词出自于马伯庸所著的《长安十二时辰》，主持者为靖安司官吏徐宾。
凭着对靖安司内众多书籍的排查，徐宾准确地揪出了一连串事件的幕后黑手龙波以及他们用来实行阙勒莫多的终结杀器——石油，给整个剧情起到了推动作用。
当然，不要以为大案牍术只是小说家言，事实上在中国古代到近代都有关于大数据的运用，比如占卜，就是靠着大数据来分析未来的吉凶以及国家走向。而在近代，最著名的大数据运用莫过于盛宣怀战胜胡雪岩的故事了。
盛宣怀在清末是洋务派的重要人物，大清第一官商，同时也是邮传部大臣，掌管着当时东南一带电报的大权，庚子事变的时候，就是他截下了慈禧要求东南各总督出兵抗洋的命令，使李鸿章有足够的时间号召东南各督实行“东南互保”，在八国联军进攻北京后，为国家在东南留下休养的时机。
盛宣怀和胡雪岩因为政治属性的不同，在李鸿章和左宗棠在朝廷暗斗之时，两人也在商场上明争，胡雪岩当时垄断了国内生丝市场，需要的资金一下子胀大了数十倍，为了保证资金链的持续，胡雪岩以清庭名义向汇丰银行借钱，靠着这样来维持资金链。
可是盛宣怀以李鸿章命令，授意放款部门迟二十天放款给胡雪岩，这下子胡雪岩无法归还汇丰银行的本息，于是只能自掏腰包先垫付上，如此势必导致自己的银行内资金空缺，而掌握了全国电报信息的盛宣怀一接到胡雪岩调动银行资金后，立马放风声给各大股东，让去他们去胡雪岩的银行取钱，结果就差这二十天的资金回笼，胡雪岩生生被盛宣怀挤兑破产了。
二、大案牍术什么意思？
意思就是：所有案牍记录的基础之上的运算技术。
“大案牍术”出自《长安十二时辰》，原著中说：“咱们靖安司草创之时，地点几经改易，最终定在了光德坊。这里同坊有京兆府，便于案牍调阅。”当时的案牍就相当于我们的大数据库，是官府的公文案卷、档案纪要等文件，记录了人员信息、各类案件、财务信等。
三、大数据分析的道与术
标题：大数据分析的道与术
大数据分析作为当前最为热门的技术领域之一，其重要性不言而喻。那么，如何做好大数据分析呢？下面将为大家详细阐述大数据分析的道与术。
关键词：大数据分析，道，术
首先，我们需要明确大数据分析的基本原理和概念。大数据分析是指通过对海量数据的收集、处理、分析和挖掘，发现数据背后隐藏的价值和规律，从而为决策提供依据和支持。
道，在大数据分析中，指的是一种思想和方法论。具体来说，大数据分析之道主要包括以下几个方面：
- 数据驱动：以数据为核心，通过对数据的分析来发现规律和价值。
- 分布式计算：利用分布式计算框架和算法，对海量数据进行高效的处理和分析。
- 数据挖掘和机器学习：通过数据挖掘和机器学习算法，从数据中提取有用的信息和知识。
- 业务理解：深入理解业务需求和场景，结合数据提供有针对性的解决方案。
其次，我们来看大数据分析之术。大数据分析之术是指在实际应用中，如何运用大数据分析方法和工具进行数据分析。
- 数据清洗：去除数据中的噪声、缺失值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
- 数据处理：采用分布式计算框架和算法，对数据进行高效的处理和分析。
- 可视化展示：通过图表、图形等方式，将数据分析结果直观地呈现给用户。
- 模型构建：根据业务需求，构建合适的预测模型、分类模型等，为决策提供支持。
在实际应用中，大数据分析还需要注意以下几个方面：
- 安全和隐私：保护用户数据的安全和隐私，避免数据泄露和滥用。
- 数据质量和准确性：确保数据的完整性和准确性，为数据分析提供可靠的基础。
- 实时分析和离线分析：根据业务需求，选择合适的分析方式，如实时分析和离线分析。
总之，大数据分析需要注重道与术的结合。只有掌握了正确的方法论，并灵活运用各种工具和方法，才能更好地发挥大数据的价值，为决策提供有力的支持。
四、世界公认的三大数据分析？
三大数据分析是描述性数据分析、预测性数据分析和规范性数据分析。
1. 描述性数据分析：也称为探索性数据分析，主要是对数据进行理解和描述，以便更好地认识和掌握数据。
2. 预测性数据分析：该分析方法主要是通过对历史数据的分析和建模，预测未来的趋势和发展方向，以便在决策过程中提供更好的支持和指导。
3. 规范性数据分析：规范性数据分析也叫做决策性数据分析，它主要是通过对数据的评估和分析，为决策者提供决策支持和指导，以便更好地解决业务问题和决策难题。
五、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
六、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
七、大数据分析特点？
1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。
2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。
3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。
4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。
八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:
1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；
2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。
正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。
为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
- A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
- A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
- R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
- R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
- R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况
三、AARRR在指标体系中的应用
如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：
1. 拉新
我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。
监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。
2. 激活
当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的
3. 留存
留存的定义如下:
- 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例
看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.
这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。
片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存
4. 付费变现
剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
5. 自传播
这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:
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九、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
常见数据分析模型有哪些呢？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
十、大数据分析和大数据应用区别？
（1）概念上的区别：
大数据分析是指对大量数据进行统计分析，以挖掘出数据中的有用信息，并研究其中的相互关系；而大数据应用是指利用大数据技术来改善企业的管理和决策，以期实现企业的持续发展和提高竞争力。
（2）应用场景上的区别：
大数据分析主要针对数据进行深度挖掘，以便更好地了解数据，以此改善企业的管理决策；而大数据应用则是将挖掘出来的数据用于实际应用，在企业管理和决策中产生实际的影响。
