1.Spark基础概念1.1 SparkSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎RDD （弹性分布式数据集）是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个 Spark 的核心数据结构， Spark 整个平台都围绕着RDD进行。Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储
这次是随手开始写的笔记，在spark大数据开发中数据不会是规整的出现，大多都是有瑕疵的，比如null值，等等。那么在spark数据是已DataFram的形式存储的，而DataFram是以列的形式存储（element），为什么是列存储，这也是方便我们在日后进行计算，这也是为什么Scala与spark会经常同时出现处理大数据的原因，在大数据处理了的时候，Scala语言提供高效精简的语法，而spark有
学前思考学前，我想通过这个专栏学到什么？平时的工作主要是平台开发，产品规划。之外是技术学习，了解一些新技术；研究产品使用过程中产生的问题，进行分析改进。这个专栏不是很专业的基础课，主要是结合场景的思维培训课，带你去养成看到一个问题，首先从思考问题的方式，思维的角度去提升。属于学习过程中“道法术”中“道”的层面。在实际应用中涉及到某一专享问题需要专业知识再去根据这套思维去学习相应的专业知识。如果是我
今天公司做了下关于专题数据分析的培训，恰巧最近在做一个关于和教育的数据分析，还有就是今天听培训的时候拿了一个不知道从什么时候带到公司的草稿本（已经没有可以写的地方了==）做的笔记，恐怕只有自己才看的懂了，所以就想记录下来，巩固下培训的内容，因为人的瞬时记忆是有限的，最好的记忆方法就是晚上回顾当天的知识点，形成自己的知识体系。好了说了这么多，开始进入正题了。明确业务问题——议题——子议题——分析假设
数据分析的内容根据业务需求有所侧重，大致分为三个部分：一、描述性分析1.数据可视化数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息。可视化的作用：使人们能够快速的吸收大量的信息；
可视化可以清晰的展现数据背后的意义；
数据可视化可以帮助人们做出准确的决策。2.PPT报告PPT报告是了解情况的最简单形式，好的数据分析报告是企业决策的重要依据，专业的数据分析报告能体现数据分析师的太冰了
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2023-08-10 14:20:45
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==**我的学习心得：**== 1.找准报告受众以及目的，对症下药 2.框架、思路得清晰,这样才能快速高效的将自己要表达的信息传递给受众。 3.基于真实数据得出的分析报告才具有可用性 4.图表虽然可让传达更直接，但不能简单粗暴的将图表过分堆砌。这样会让信息庞杂，不能使受众得到他们所关心的结论 5.图表的标题、图例不能弃用，因为他们集中了主要信息 6.视觉呈现不要局限于PPT+Excel，可以尝试
数据分析师技能从事数分3年时间，最大的感受是业务sense，数据解读，从数据上可以帮助业务成长。前期了解业务目的及运作，在数据侧，提供业务数据完备性及准确性建议，业务运行过程中提供丰富的可视化看板，并对业务做复盘分析及业务建议。不同工作经验的数分会有不同的感受，欢迎交流～进入一家新公司，建议先了解业务、再了解指标和表、看公司看板，接着就可以着手做负责业务的需求了下面就技能进行交流（各行业对exce
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2023-08-10 10:41:39
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目录1 项⽬背景与⽬标 1.1 项⽬背景 1.2 项⽬⽬标 2 客户数据预处理与客户交易⾏为分析 2.1 数据集介绍 2.2 数据预处理 2.2.1对客户数据进行格式转换 2.2.2数据统计分析 2.2.3查看客户总数 2.2.4交易时间异常值检测 2.2.5交易时间异常值处理 2.2.6交易金额异常值处理 2.2.7交易附言缺失值处理 2.2.8时间格式和时区转换 2.2.9量纲转换 2.2
一：分布式基础架构 二：Spark大数据分析计算引擎Spark在传统的MapReduce 计算框架的基础上，对计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD计算模型。软件是完整的，框架是不全的，我们自己写的代码逻辑，需要部署到环境中才能够运行；val spakConf = new SparkConf
文章目录前言概述Spark和MR的数据处理流程对比Spark的组成示意图Spark模块Spark特点Spark的运行模式Spark官方测试案例SparkWebUISpark通用运行简易流程Spark核心概念RDD特点WordCount案例数据分区算子转换算子行动算子序列化血缘关系：RDD的持久化和检查点：RDD的分区器：文件数据的读取和存储广播变量：累加器：自定义累加器：案例：练习： 计算每个省
什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析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。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
文章目录一、项目概况1、项目介绍2、项目要求3、爬取字段4、数据存储5、数据分析、转化、演示二、环境配置1、JDK2、Hadoop集群3、zookeeper4、hive5、sqoop6、flume三、爬取数据1、创建项目2、编写主程序进行数据爬取3、编写pipelines，进行数据保存4、编写settings，进行相关配置5、编写items，进行字典定义6、爬取数据四、数据分析1、Flume收集
一、什么是数据分析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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。（百度） 可分为：观测、实验、应用（三个部分） 二、重新认识数据分析观测：对事物形成客观量化的认知（报表、图表、仪表盘）实验：发现规律、验证假设（科学研究、A/B测试）应用：不
第三章 模型搭建和评估–建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的
数据分析实战数据分析基础数据分析全景图及修炼指南学习数据挖掘的最佳路径学数据分析要掌握哪些基本概念用户画像：标签化就是数据的抽象能力数据采集：如何自动化采集数据数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论如何自动化下载王祖贤海报数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？数据变换数据分析算法决策树朴素贝叶斯如何让机器判断男女如何对文档进行分类？SVM如何用一根棍子将蓝红两色球分开？
Python数据分析课程笔记MatplotlibNumpyPandas Matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig(‘test’, dpi=500) 存储图片默认为PNG格式
plt.plot([1,2,3])
plt.plot([1,2,3],[3,5,7])
plt.ylable(“Grade”)
plt.axis([-
数据分析是一个要从一堆数字中看到真相的过程。这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。第一部分：我们获得一个要分析的数据，我要学会如何加载数据，查看数据，然后学习Pandas的一些基础操作，最后开始尝试探索性的数据分
数据倾斜在任何大数据类的项目中，都是最棘手的性能问题，最能体现人的技术能力，最能体现RD（Research Developer，研发工程师）的技术水平。数据倾斜 = 性能杀手如果没有丰富的经验，或者没有受过专业的技术培训，是很难解决数据倾斜问题的 在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个ke
自从选择进入数据分析这个领域后才知道需要学习的知识 ，广度有多广，深度有多深，“不积跬步,无以至千里.不积小流,无以成江海”，“九层之台，起于累土”，最近刚好有时间可以好好总结一下自己所学知识点了（Excel,Power BI,Tableau，MY SQL,ORACLE，TEL，R,Python，XShell和Linux，数据库，数据仓，概率论，统计学，常用经典算法，业务方法论，数据分析思维和方法
