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数据中台-指标管理平台应该怎么做？

视频内容中主要介绍了构建和使用指标管理平台来有效管理各种数据指标，解决业务场景中指标众多、口径不一和指标管理不统一的问题。指出了数据分层的重要性，包括原子指标、派生指标和复合指标，以及如何与数据仓的天元层、明细层、汇总层和应用层相结合。强调了指标管理的自动化，自动化创建数仓模型、插入、删除和更改数据。展示了如何通过界面化的方式快速落地产品，以及如何定义和计算不同层级的指标。整个过程中也提到了数据同步和ETL加工过程的重要性，以及在构建数仓时所用模型，如星型模型和雪花模型。内容面向有意在数据中台和数仓领域深化知识，特别是关注业务指标管理与自动化的数据分析师、数据产品经理、业务分析师和BI工程师。

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。

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。