简介InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。其主要特色功能1)基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等) 2)可度量性:你可以实时对大量数据进行计算 3)基于事件:它支持任意的事件数据InfluxDB的主要特点1)无结构(无模式):可以是任意数量的列 2)可拓展的 3)支持min, max, sum, count, mean, m
通过终端进入 infliuxdb 数据库influx -username root -password 123456创建一个mydb数据库CREATE DATABASE mydb列出所有数据库show databases 说明:_internal数据库是用来存储InfluxDB内部的实时监控数据的大部分InfluxQL需要作用在一个特定的数据库上。你当然可以在每一个查询语句上带上你想查的
# InfluxDB 金融数据分析 在金融领域,数据分析是非常重要的,而InfluxDB作为一个高性能、可扩展的时序数据库,可以帮助金融机构快速、高效地处理海量的时间序列数据。本文将介绍如何在InfluxDB中进行金融数据分析,并给出代码示例。 ## 什么是InfluxDB InfluxDB是一个开源的时序数据库,特别适用于处理时间序列数据。它具有高性能、可扩展、易用的特点,可以帮助用户快速
原创 2024-03-31 04:30:20
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# InfluxDB 数据分析展示 ## 引言 数据分析展示是现代企业中非常重要的一项工作,通过对数据的收集、存储、处理和展示,可以帮助企业做出更明智的决策。InfluxDB 是一个用于时间序列数据的开源数据库,它可以高效地存储和查询大量的时间序列数据。本文将介绍如何使用 InfluxDB 进行数据分析展示,并提供相关的代码示例。 ## 数据收集和存储 首先,我们需要收集要分析数据并将其
原创 2023-09-06 12:45:07
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转载 2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析大数据有4个显著的特点,海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇,接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。  那什么是大数据分析呢?  1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析数据分析后的结果做出一些预
  互联网为我们的生活增添了不少色彩,提高了我们的生活质量,越来越多的互联网技术融入我们的生活中,还把人类带进了大数据时代,比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率,其中在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 
Influxdb相关软件influxdb 64bit:https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.4_windows_amd64.zipchronograf:https://dl.influxdata.com/chronograf/releases/chronograf-1.7.8_windows_amd64.zip简述时间序列
  随着数据量越来越大,维度越来越多,交互难度越来越大,技术难度越来越大,以人为主,逐步向机器为主,用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用,而今天我们就一起来了解和学习一下,大数据分析过程都包含了哪些内容。    大数据分析过程都包含了哪些内容   1、采集 
信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益,在数据发展的背后,造就了一批从事于数据分析的专业人员,挖掘数据背后的价值,为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据,什么是大数据呢,大数据分析又是什么,大数据分析有哪些方面,下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的,无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性,造就了
转载 2023-08-08 14:57:38
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链,大数据的产业链是围绕技术链来打造的,而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开,涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用,那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看:数据分析是其中的重要一环,也是目前大数据价值化的核心环节,所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要,但是
1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别:大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源,并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户;物联网的发展目标是   实现物物相连,应用创新是物联网发展的核心。   联系:从整体上看
1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些?海量数据主要来自三个方面:一是来自“大人群”的广泛互联网数据,二是来自大量传感器的机器数据,三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如,2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些?通常
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析数据可视化是数据分析工具最基本的要求。数据可视化将复杂的数据简单化,让数据自己展现其价值,使用者看的明白。数据分析算法深入数据内部,进行数据挖掘,体现大数据的价值。帮助使用者更好的理解数据,使用者根据可视化分析数据挖掘的结果做出预测性的判断。在大数据分析的应用过程中,可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和
  大数据分析工作流程是什么?高效的工作流应该做到这一点-流程化-将我们从项目的每个阶段无缝地引导到下一个阶段,优化任务管理,并最终指导我们从业务问题到解决方案再到价值。随着数据泛滥的持续减少,企业正在淹没数据,但却渴望获得洞察力。这使得雇用大数据分析团队至关重要。但是,由什么构成大数据分析团队?大数据分析工作流程的最佳实践是什么?大数据分析家需要什么才能最大程度地执行大数据分析工作流程?  &n
什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache的顶级项目,2014年5月发布spark1.0,2016年7月发布spark2.0,2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed:快速高效 Hadoop的MapReduc
转载 2023-08-31 14:07:57
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一.数据分析行业发展  1.如何收集、保存、管理、分析、共享正在呈指数式增长的数据是我们必须要面对的一个重要挑战。  2.数据分析包括数据采集、数据存储、检查、清洗、分析、转换和建模等方法对数据进行处理的一系列流程。用于结果的呈现和商业应用。  3.大数据4V特点:Volume【大量】、Velocity【高速】、Variety【多样】、Value【价值】。  4.大数据1.0时代停留在数据认知上,
    现在大点的足球彩票类平台都在搞预测推荐服务,扛着大数据的旗子,安分点的叫做“大数据预测”,博眼球赶时髦的叫“大数据AI算法(人工智能算法)”,严重点说这是骗取信任。为什么这么说呢:     因为工作原因,按照各种统计,五大联赛按照球队、欧赔其变化(各公司之间比较什么的,都用过)、盘口及其变化(同上)、凯利、必发等等也通过建立过特征值采用各种
Storm总结 一、本质Storm 是一个开源分布式实时计算系统,它可以实时可靠地处理流数据。二、Storm解决了什么问题1.实时数据分析需求– 实时报表动态展现– 数据流量波动状态– 反馈系统2.时效性– 秒级处理完成数据3.增量式处理– 数据来一条,处理一条三、Hadoop vs Storm1.Storm任务没有结束,Had
  对于大数据而言,以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法,即确保公司制定数据管理策略。但是,有一些技术可以优化您的大数据分析,并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是五个技术技巧做参考:  一是优化数据收集  数据收集是事件链中的第一步,最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。  定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从
转载 2023-10-28 03:32:53
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