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干货 | 疫情背景下的中长期月度预测方案
本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。
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如何处理缓存导致的无效曝光
用户在App上的行为都通过埋点记录了下来，那在统计部分行为相关指标时，比如曝光人数、点击率等相关指标，就会因为缓存的影响导致统计的结果并没有真实反应用户的情况。就会导致曝光人数偏高、点击率偏低，在进行分析对比时就有可能得出错误的结论，进而导致决策的失败。因此需要一个方案来解决缓存对埋点数据的干扰。
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数据库的存储引擎优化是一个扬长避短的过程
一说到存储引擎，可能很多朋友就会说，某某存储引擎技术比较先进，比传统数据库的好。实际上再先进的存储引擎也有其缺点，可能先进只是指出现的较晚而已
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数据库圈周盘点：瀚高、成章数据获新融资；星环科技登陆科创板
过去两周资本市场相对活跃，星环科技登陆科创板，瀚高、成章数据获得新的融资;在产品层面，PostgreSQL 15正式发布，甲骨文推出了MySQL HeatWave Lakehouse，TigerGraph 宣布即将正式在 GSQL 中支持 openCypher……
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「数仓面试」如何确定主题域？
其实数据仓库建设的理论大家已经都知道了不少，也看过不少书，那么在实际建设数据仓库中，我们还是会遇到各种问题。
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企业运营：从信息化到数字化发展历程
首先给本篇划定一个边界，不谈战略，也不谈商业模式，只谈企业运营。本文只是谈信息和数字化技术在过去、现在乃至未来的价值。
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聊一聊数据应用中的数据集市
什么时候需要数据集市?具有成本效益的数据集市、数据集市的成本、数据集市的类型、实施数据集市的步骤、数据集市的结构以及数据集市的缺点以及数据仓库(DW)与数据集市之间的差异。
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数字化转型失败的6种原因
一些企业数字化转型开始时的方向便是错误的，或者开始时方向是正确的，但是后来越走越偏，导致技术和业务脱节，各自按照不同的发展轨迹前行。
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基于CNN的新词发现算法
随着消费热点和网红新梗的不断涌现，在电商平台的NLP任务中，经常会出现一些之前没有见过的词。这些词不在系统已有的词库中，被称为"未登录词"。
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一文读懂选择数据湖还是数据仓库
随着数据量、速度和种类的增加，选择合适的数据平台来管理数据从未像现在这样重要。
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业财融合的路要怎么走?EPM发展正当时
近年来，随着技术不断发展，财务管理正在重归价值管理的传统，而数字化为企业价值管理体系创新带来了新的动力，业财融合成为新趋势。
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IDC FutureScape：2023年全球IT行业十大预测
2023 IDC FutureScape研究的重点是未来12到24个月内改变全球业务生态系统的外部驱动因素，以及技术和IT团队在定义、构建和治理数字优先时代蓬勃发展所需的技术时面临的问题。
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我国的跨境数据传输机制及可采取的实际措施
我国的《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》构成了我国数据保护和网络安全的综合法律体系，对数据本地化和数据跨境传输提出了具体要求。
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Gartner发布2023年十大战略技术趋势
Gartner杰出研究副总裁Frances Karamouzis表示：“为了在经济动荡时期增加企业机构的盈利，首席信息官和IT高管必须在继续加快数字化转型的同时，将目光从节约成本转向新的卓越运营方式。Gartner 2023年战略技术趋势围绕优化、扩展和开拓这三大主题，这些技术能够帮助企业机构优化韧性、运营或可信度、扩展垂直解决方案和产品交付并利用新的互动形式、更加快速的响应或机会进行开拓。”
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火热的实时数仓是什么？
实时数仓挺火，但是应用场景可能也没有那么多，实时数仓整体上还处在初级发展阶段，即便是一些中大型企业，实时业务场景也不是很多
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再聊聊数据库国产化替代
本文主要探讨数据库国产化数据库中的策略，选型等方面的问题。
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如何应用云原生、低代码、DDD点亮业务活力？| 聚焦SACC2022
2022年10月27日~29日，由IT168旗下ITPUB企业社区平台主办的第十五届中国系统架构师大会(SACC2022)将在云端进行网络直播。本届大会以“激发架构性能 点亮业务活力”为主题，云集国内CTO、研发总监、高级系统架构师、开发工程师和IT经理等技术人群，力争为各路豪杰奉献一场技术的饕餮盛宴。
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数字化不是银弹|数字化漫谈
要实现持续变革成功，必要的组织、机制、人才等保障是必不可少的，也就是华为常说的变革管理体系。
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疫情反复下 信息中心如何赋能企业经营管理
为企业的技术核心部门信息中心如何在疫情下突显价值?利用信息技术赋能企业管理?
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谈谈构建有效数据治理策略的10条建议
在依靠分析进行全部或部分战略决策之前，必须实施适当的流程以确保数据顺利通过所有业务部门，同时保持其质量、可访问性、可用性和安全性。以下是制定有效数据治理策略的10条建议。
