导语 ｜生命周期是一款产品“生老病死”的过程，在这个大的过程之中，又嵌套叠加了无数用户从新增、留存、活跃、到沉默的小过程。对这些过程的分析和理解，能让我们对产品和用户有更深入的，更数量化的认知，进而辅助到日常的运营工作中。本文总结了几点对生命周期分析工作的思考，包括一些数据处理的技巧，主要环节的分析

12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。 《

12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。 《

随着企业智能化水平的升级，数据分析变得越来越重要。但是在传统数据处理框架中，OLTP和OLAP两类系统是割裂状态，主要通过ETL把数据从交易型数据库导入到分析型数据库，时延通常是数十分钟到几个小时，甚至是几天，导致数据分析的商业价值大打折扣。 如何实现最理想状态，让数据产生后就能对其快速处理，并做到

2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业银行联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。 图一

本文共计946 预计阅读时长3分钟 大模型时代，你是否为数据处理「各自为战」而苦恼？ 比如，离线计算、在线分析和AI训练各干各的，不仅容易造成数据割裂和效率低下；想优化性能也只能「头痛医头脚痛医脚」，治标不治本…… 好消息来了—— 腾讯云正式发布全新一代数据智能平台TCHouse-X，以一体化、智能