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之前的文章講了關於業務風控整體的一個架構和基本的思考方法，今天針對風控鏈路中的“風險發現”環節做一個系統的介紹，由此來幫助大家快速的發現異常，減少對應的業務損失，快速止血。 在開始介紹之前，我們先來看一

在以“場景賦能·驅動有數”為主題的神策 2018 資料驅動大會現場，神策資料業務諮詢專家徐美玲發表了名為《資料分析之產品應用實踐》的主題演講，以下內容根據現場演講整理所得。 溫馨提示：在文末可下載

使用者反饋是產品需求的一個重要來源，對於使用者體量較大的平臺來說，每週甚至每天就會有很多的使用者反饋資訊，那麼該從哪些渠道蒐集使用者反饋？以及面對如此多的使用者反饋，該如何提取出有用的資訊來改進產品、發現問題呢

資料分析時代早就已經來臨，從國家政府到企業個人，”大資料“和”資料分析“已經變成大家耳熟能詳的熱詞了。 但是你可能並不具備專業的資料分析知識和語言能力，或者學習了許多關於資料分析空洞的理論知識無法好好落地，

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企業發展到一定規模都會搭建單獨的BI平臺來做資料分析，即OLAP（聯機分析處理），一般都是基於資料庫技術來構建，基本都是單機產品。除了業務資料的相關分析外，網際網路企業還會對使用者行為進行分析，進一步挖掘潛在價

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關於資料分析，這裡想站在更巨集觀更為實際的角度講一下。 這裡要講的資料分析可能並不是某一個細小的事件，更多的是站在一項業務上去考慮，流程和工作量都要更為龐雜些 。 資料分析的方法論 講方法論之前

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一、兩個疑惑 OC 和 Swift 語言在 Richards 上評測的結果顯示，Swift 比 OC 快了4倍，Swift同OC相比會更快，具體應歸結在那些因素上面？ 通常一個 Swift 專

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也許你是一位管理客戶的負責人，當你看到客戶響應率降低，你想知道原因；也許你是一家公司的營銷經理，當你看到註冊數量下降，你想確定哪個指標出現問題。無論出現什麼問題，找出導致問題的原因以及如何解決問題現在

最近在閱讀安全類文章時看到有同學分享如何利用excel進行XXE攻擊，閱讀後發現一些模糊的利用方式。由於漏洞場景非常常見，讓我十分感興趣，並決定一探究竟。注意本文驗證僅用於學習與研究，請勿非法利用。 背景知

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