今天，大量数据、信息充斥我的日常生活和工作中，仿佛生活在数据和信息的海洋中，各类信息严重影响了我们的生活，碎片、垃圾、过时信息耗费了我们宝贵时间，最后可留在我们大脑中的数据、信息和知识少之又少，如何提高有效数据、信息转化率、加快知识积累，更高效的创新，成为我们数字化社会新课题。 数字化社会生活与企业构成如上图所示的金字塔模型，基础是数据，通过信息化、IoT、通讯等技术进行数字化；第二层是信息，通过
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2024-03-01 15:05:24
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数据分析的四个层次1 描述性分析监控现状解释:描述性分析:以组成时间的关键环节为基础,通过设置合理的指标对各环节进行量化 ,以达到还原事件的目的,同时可以根据科学的评价标准,发现事件发生过程中的异常分析目的描述现实
发生了什么
What-什么事件?Who-谁参与的?When-什么时候的?Where-在哪里?Why-什么原因?Result-结果是什么?发现问题
结果是好事坏?
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2023-08-10 15:49:05
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在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。 数据分析 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、
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2023-12-19 23:29:38
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距离毕设过去已经半年多了，中间还经历了一次考研，为了准备接下来的复试决定把以前的笔记重新写到博客上方便复习。笔记的出处我忘了，基本上都是当时学习时我为了记忆方便做的一些简略的概括，如果有热心读者发现出处麻烦告知我一下~接下来进入正题。数据分析：数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫做数据分析。从数据
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2024-01-15 03:10:58
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在大数据领域里，主要的技术点是数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计这几个方面，下面我们来具体看一看。大数据大数据是一个大概念，是指用单台计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。大数据主要就是数据分析，我们可以把数
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2024-01-11 22:53:13
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# 大数据分析的四个层次及实现步骤
在大数据的世界中，数据分析通常分为四个层次：数据收集、数据存储、数据处理和数据可视化。在这篇文章中，我们将探讨这四个层次，并详细介绍每一步所需的代码示例。
## 整体流程
以下是实现大数据分析的四个层次的步骤概述：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术
原创
2024-09-20 09:06:38
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# 科普文章：大数据分析的三个层次
大数据分析是当今信息时代的一个重要概念，它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有用的信息，为决策提供支持。在大数据分析中，通常可以分为三个层次：描述性分析、预测性分析和优化性分析。
## 描述性分析
描述性分析是对数据进行整理、汇总和展示，以便更好地理解数据的特征和趋势。在描述性分析中，我们可以使用各种统计方法和可视化技术来展现数据的基本特征，比如数据的分布
原创
2024-06-18 06:24:32
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大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，那么大数据分析的工具都有哪些呢？大数据分析的工具有很多很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面我们就对大数据分析工具
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2024-01-25 17:05:24
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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和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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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。
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2023-08-10 10:56:02
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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
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2023-08-21 17:05:11
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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
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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
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2024-01-13 20:01:43
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试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世
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2023-08-24 17:59:05
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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
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2024-01-16 00:39:18
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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
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2023-09-14 16:16:59
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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。数据的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和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
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2023-11-16 15:04:47
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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
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2023-10-07 16:11:02
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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
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2023-08-31 14:07:57
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