最近做OLAP工作时一直在和kylin打交道，因为kylin相关知识比较多，所以为了加深对kylin的整体理解以及把自己的经验分享给大家，便准备周末写了该文章，正文如下1、kylin概述在讲解kylin之前，先大致说下OLAP和OLTP。OLTP也称联机事务处理，一般指面向传统关系型数据库，实时性要求比较高的事务操作。OLAP也称联机分析处理，一般指面向大数据场景的分析操作。因为二者所应对的数据体
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2023-08-21 11:42:58
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在这个信息化时代，每分每秒都产生海量数据。在海量数据中，挖掘出有用的数据，并且能以较人性化、直观的方式展示这些数据，变得尤为重要。大家或许还在为做报表感到为难，想在众多数据中处理，查找出有用的数据，却迟迟在为不懂SQL语言而烦恼。为了解决大家的烦恼，本文将介绍如果5款数据可视化分析的报表工具，希望对大家有所帮助。Tableau在可视化能力上比较突出，可视化效果不华丽但很出色，而且给用户提供了非常自
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2023-10-16 16:22:29
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大数据分析是什么？大数据分析软件有哪些？这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天，小编就来针对性地总结一下，什么是大数据分析，以及2019年主流的商业大数据分析软件。一、大数据分析是什么大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程
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2023-09-18 16:10:59
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Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
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2023-07-29 23:39:21
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作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
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2023-08-31 21:28:47
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商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断应用大数据和云技术。而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。近几年，商业智能的几大趋势：对于大数据更好的支持，对海量数据块的快速响应，各大商业智能软件基本都支持了hadoop 作为数据库；可视化分析的重要性，也日益明显，比如国内的亿信华辰跟国外的Tableau，QLK， PowerBI
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2023-08-27 18:23:50
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1. 项目简介 大数据技术在体育产业方面也具有重要作用。篮球是众多体育项目中受关注度最高的一项体育运动，NBA更是人们最喜爱的体育联盟之一。对NBA来说，对每位球员的精细分析和数据可视化不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。
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2023-10-13 11:12:29
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在当下这个快速发展的信息化时代，对于企业经营来讲，掌握一些大数据分析软件工具来支持经营决策也是至关重要的。2019年商业数据分析软件有哪些呢？本文列出了市面上最主要的几款数据分析软件。1.FineBI目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验
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2023-12-29 23:26:21
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业务人员对Excel进行数据收集时，原始数据量动辄几十万上百万条；因数据量大，导致excel打开慢，编辑卡顿，在多指标分析时，需拆分多个excel进行分析，领导查看分析结果时，连带要查看多个报表，体验不好。更棘手的是，excel分析具有时效性，当数据更新后，要重新导数做报表，分析效率低。想要处理超大的数据量，Smartbi一站式数据分析平台来帮你。针对数据量大的问题，小编将以Smartbi为例，为
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2023-11-08 18:10:20
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从SLM (服务生命周期管理) 到SCM (供应链管理) 和ERP (企业资源计划)，再到CRM (客户关系管理)，这些云应用程序产生的数据量非常庞大，并且正以惊人的速度增长。为帮助企业从生成数据中提取出可操作的见解，世界各地的知名技术公司和初创公司都致力于创建业务分析工具和技术，提供无缝分析解决方案。具有强大功能的现代商业分析工具，让数据收集、分析和数据应用变得更为高效，可以帮助企业提高生产效率
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2023-06-09 10:28:44
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对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
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2024-02-29 19:25:38
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可视化大数据分析系统有很多，如果系统级都是收费的，如果大家想要了解可视化大数据分析系统，私信我就行。下面聊下5个常用的大数据可视化分析工具。1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具、大数据可视化分析工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。 2、Echarts
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2023-08-04 13:12:42
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大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
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2022-09-28 11:10:20
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# AI大数据分析软件
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注如何从海量数据中提取有价值的信息。AI大数据分析软件应运而生，它结合了人工智能和大数据分析技术，能够帮助企业快速、准确地分析海量数据，发现潜在的商业机会和问题。本文将介绍AI大数据分析软件的原理、应用场景，并给出一个具体的代码示例。
## 2. 原理介绍
AI大数据分析软件的核心是人工智能算法和大数据分析技术
原创
2023-09-13 09:17:49
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# 大数据分析软件开发指南
在软件开发的世界里，尤其是大数据分析领域，很多刚入行的小白可能会感到陌生和无从下手。本文将帮助你了解如何实现一个基本的大数据分析软件，特别是开源项目（开元）。我们将通过整套流程，逐步介绍每一个步骤，并提供必要的代码示例及其注释。
## 项目流程
首先，我们需要有一个清晰的项目流程。下面是实现大数据分析软件的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 06:10:50
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在上篇文章中，笔者为大家介绍了几种常用的大数据使用工具，而除了那些之外，还有一些在大数据中经常会用到的工具。接下来，就让笔者继续为大家介绍一下吧。第三类，数据挖掘类。1.RapidMiner这款工具主要就是用来对数据进行预测和分析的，其可视化的界面，让用户不必再自行编写代码即可运行和分析数据产品，可以说是相当方便和简单了。2.IBM SPSS Modeler这是一个业界领先的数据
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2023-06-09 10:26:58
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22种大数据分析可视化工具有哪些?数据可视化工具在软件测试领域中扮演着非常重要的角色。 数据可视化包括数据可视表示的设计和分析。 在当今世界，我们正在处理海量数据，其中对数据可视化软件的需求日益突出，以通过图形，趋势，仪表板，图表等可视化辅助手段帮助人们理解数据的重要性。 2020年排名前22位的最佳数据可视化工具 此处列出了最流行的免费和商业数据可视化软件的列表，以及
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2023-09-18 18:05:44
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在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能
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2023-05-24 15:20:46
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数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？既然是数据分析，首先，你得有数据。今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare 直接摘录 [TuShare 官网]上的介绍：T
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2023-10-18 05:31:48
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大家好，我是老兵。本期继续为大家介绍大数据面试中常见的SQL真题，本期SQL系列难度为中等，可与第一期面试SQL文章对照观看。原创好文！大数据笔试之SQL必看篇（初试牛刀）文章旨在帮助大家抱团取暖，希望对小伙伴笔试会有所帮助。1 统计出每个用户的月累积访问次数题目介绍页面用户行为日志中记录用户id、访问时间、访问次数字段，统计日志中每个用户的累积访问次数，数据示意如下:原始数据uidvisitDa
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2023-11-28 07:20:23
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