对数据分析，似乎很多企业都神化了其功能，认为数据分析的作用甚大，可以解决企业的一切难题。但是，真正了解数据分析的人知道，数据分析其实并不是像大家想象中的那么厉害，还有很多方面是数据分析无法分析的，比如背景和社交。 先来说说背景，人类的发展与很多因素有关，实力、经济、环境以及时代条件等都是影响企业发展的因素，而背景也是其中之一。我们都知道，有背景的企业往往要比白手起家的企业更顺当
界面操作尽管属前端，但卡顿大部分并不是前端的问题，找前端开发商也是没有用的。后台负责计算任务，当出现压力过重的时候，前端表现响应时间长，实际就是后台响应速度变慢了。这个是造成界面操作卡顿的原因，解决方案则需要后台采用高性能数据库。目前多维分析产品的后台数据源通常是常规数据库、专业数据仓库及 BI 产品自带的数据源，整个系统性能基本都是靠它们自身的计算能力。但实际都有各自的缺点，普通库一般是行存，数
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2024-08-29 08:43:51
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随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
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2023-11-16 13:40:58
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这是《Scalable Big Data Architecture》一书的笔记和读书札记，融入自己的部分观点 ….典型使用场景....大数据生态系统.....
原创
2021-11-22 11:44:18
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# 大数据分析应用架构概述
随着信息技术的飞速发展，数据量的不断激增使得大数据分析成为各行业不可或缺的一部分。大数据分析应用架构是为了高效地处理和分析海量数据而设计的系统框架。本文将讨论大数据分析的基本架构，并通过代码示例和图示来阐明其工作原理。
## 大数据分析应用架构的主要组成部分
大数据分析应用架构通常包括以下几个主要组件：
1. **数据源**：原始数据的来源，包括结构化、半结构化
这是《Scalable Big Data Architecture》一书的翻译笔记和读书札记，融入自己的部分观点 ….典型使用场景....大数据生态系统.....
原创
2022-03-21 17:34:32
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大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。数量级非常大，有TB、PB级以上。大数据有五大特点，即大量、高速、多样、低价值密度、真实性。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。应用的领域有人工智能，工业4.0，云计算，物联网，互联网+。 大数据应用于个人日常生活，我们使用网络来产生一些信息，利用与每个人相关联
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2023-12-28 06:34:47
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网站后台的数据分析应该说是最最重要的，也是一个网站数据分析的核心部分，这里的数据分析主要包括IP，PV，时段分析，关键词流量，关键词入口分析，浏览深度分析，回头客分析，访问者信息分析等，这些数据能直观的反映出用户是从哪里来的，来做什么，停留在哪里，从哪里离开的，去了哪里。掌握了这些数据，站长们才能够有的放矢，做出相应的改进。有几个比较重要的数据
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2023-12-25 10:44:08
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NBA运动员数据分析背景信息当前，篮球运动是最受欢迎的运动之一。在此万受瞩目的运动下，我打算针对篮球运动员个人的信息，技能水平等各项指标进行相关的分析与统计。例如，我们可能会关注如下的内容：哪些球员从2014年到2019年近6年连续在榜？对比各球员在2019年的各项数据如何？詹姆斯-哈登随年份数据如何变化？2019年球员数据分布如何？篮球运动员的失误与上场时长有什么联系？球员的各项数据之间的相关性
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2023-09-06 09:35:18
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# 数据分析平台前后端技术架构
数据分析平台是一个用于收集、处理、分析和展示数据的系统。它通常由前端和后端两部分组成，前端负责用户交互和数据展示，后端负责数据处理和存储。本文将从技术架构的角度介绍数据分析平台的前后端设计，并提供代码示例。
## 前端技术架构
数据分析平台的前端通常采用现代化的Web技术来实现，包括HTML、CSS和JavaScript。常见的前端框架有React、Vue.j
原创
2024-06-10 03:51:01
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# 数据分析应用的实现指南
作为一名初入行的开发者，数据分析应用的实现可能会让你感到有些复杂。为了帮助你理清思路，本文将详细介绍数据分析应用的实现流程，并提供相关代码示例和注释。我们将用一个表格展示整个步骤，并在适当的位置提供关系图和类图的Mermaid语法示例。
## 数据分析应用的流程
首先，让我们概述数据分析应用的基本流程。以下是一个表格展示的工作步骤：
| 步骤 | 内容
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。一、建设的出发点满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：
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2023-10-13 22:29:40
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栏目简介： 这里记录着小编对于数据的一些思考和反想， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。一、数据思索和应用一 ：什么是数据企业中数据用的最多的点之一就在于数据分析，我们此案从数据分析的角度来聊一聊。数据分析的目的一个公司为什么做数据分析呢，无非是为了探寻一些信息 从历史的，到现在的，展望将来的， 那么根据这个目的来细分的话。历史的&n
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2024-01-11 11:58:41
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更新反馈1、博友@落幕残情童鞋说到了，Nginx反向代理实现跨域，因为我目前还没有使用到，给忽略了，这次记录下，为下次补充。代码已上传Github+Gitee，文末有地址 今天忙着给小伙伴们提出的问题解答，时间上没把握好，都快下班了，赶紧发布：书说上文《从壹开始前后端分离【 .NET Core2.0 +Vue2.0 】框架之十一 || AOP自定义筛选，Redis入门 11.1》，昨天咱们说到了
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2023-08-29 09:30:34
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背景知识 数据分析主要运用于市场营销和风险管理
数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。 分类与回归用处：用卡申请人
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2024-01-14 15:36:44
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近年来，数据分析已经逐步的被应用到生活的各个领域。就在刚刚结束不久的#2020年线上智博会#上，马云在8分钟的演讲中，30次提到数字化问题。马云表示，数字化以前只是让一些企业获得更好，而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进，未来一二十年，中国有望实现数字化。并且，在未来，大到企业、小到个人，都将从数据分析中获益。由此观之，未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将
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2023-08-11 17:25:42
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一、数据分析简介：作为常识，数据分析中至少80%的时间都用在数据预处理，分析、建模、测试等工作占比不到20%。During the course of doing data analysis and modeling, a significat amout of time is spent on data preparation: loading, cleaning, transforming,
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2023-11-10 22:28:15
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步1.标准kmeans算法kmeans算法是实际中最常用的聚类算法，没有之一。kmeans算法的原理简单，实现起来不是很复杂，实际中使用的效果一般也不错，所以深受广大人民群众的喜爱。 kmeans算法的原理介绍方面的paper多如牛毛，而且理
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2023-11-15 11:00:18
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大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
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2023-11-16 21:57:39
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1 数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
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2023-09-04 10:55:59
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