大数据的迅猛发展使得越来越多的人加入到这一行业，数据分析便是对大数据的潜在作用进行挖掘的途径。行业的巨大需求和丰厚的报酬，吸引着一大批要来从事数据分析行业的人，在学习数据分析时，需要掌握哪些技巧和工具，数据分析的类型又是哪些。数据分析数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。需要掌握的
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2024-01-02 22:14:11
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正确利用数据分析，可以成为竞争优势的来源。着眼于数据分析的组织可以推动数字化转型，改善客户体验并创建数据驱动的公司文化。使用数据分析，组织可以识别新的商机并使用见解来确定操作的优先级并创建新的收入来源
随着数据分析计划被越来越多的接受，组织将从传统的报告转移到更高级的实时分析解决方案。随着数字化转型和数据驱动的组织变得越来越重要，公司内的数据分析程序将会
了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。 大数据的四个特点分析介绍 1.大量。大数据的特征先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求
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2023-10-20 13:48:32
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# 大数据分析的重点与难点
在当今数据驱动的世界中，大数据分析已成为企业和组织决策的重要工具。对于刚入行的小白来说，了解大数据分析的流程和技术要点是非常重要的。本文将系统地讲解大数据分析的基本流程、每一步的代码实现，以及重点和难点。
## 大数据分析的基本流程
我们可以将大数据分析的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 06:29:01
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# 大数据分析的特点与难点
在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步的重要力量。数据分析是从海量数据中提取有价值信息的关键。而深入理解大数据分析的特点与难点，对于更好地利用数据资源至关重要。
## 大数据分析的特点
1. **数据量大**
大数据分析首先面临的就是数据量的问题。数据不仅来自企业内部，还包括社交媒体、传感器、交易记录等外部数据。海量的数据使得传统的数据处理方法难以奏效
一、题目以及答案1.1题目： 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP解决方法：IP地址最多有种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理可以考虑采用“分治”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，将海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址对于每个小文件，可以构建一个IP为Key，出现次数为value的Hash Map，同时记录当前出现次
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2024-01-25 16:38:34
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目录1.1节概念与术语数据模型：big data Versus small data1.1节概念与术语定义：大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。概念：1）数据集：一组or一个相关联的数据组成的集合（数据与其他成员之间有相同的特征/属性）； 2）数据分析：通过处理数据，发现深层知识、模式、关系或趋势的过程；3）数据分析学：
1． 概念、分类数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础
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2023-11-17 22:12:00
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使用大数据分析的好处 技术已经铺平了道路为业务增长和扩展到新的市场，给了企业一个庞大的客户基础，伴随着大量的供应商，合作伙伴和利益相关者。另外，这些数十亿人通过技术中心的环境中起作用的，使一些从简单的桌面到服务器的计算设备的使用，以笔记本电脑，平板电脑，智能电话和其他设备。此外，在整个行业中使用的技术产品还可以创建数据和内容。这一切都汇集了在数据量呈指
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2023-09-14 16:08:39
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在当今数据驱动的时代，企业日益依赖数据分析来做出明智的决策。然而，数据分析的难点常常使得团队很难快速获得有价值的见解。接下来，我们将探讨如何解决这些难点，帮助分析师们更高效地工作。
## 问题场景
在一个典型的电商平台上，数据分析师需要从大量用户行为数据中提取价值。例如，一个用户反馈了以下内容：“我在下单时遇到频繁的卡顿，导致我放弃了购买。” 这一反馈促使我们开始分析交易过程的性能，以找到问题
自我介绍在大学期间主要学习一些数据分析的课程例如，统计学，多元统计学，数据挖掘，matalb，R语言统计分析，时间序列分析，也参加了几次数学建模竞赛。对数据分析也有些了解。 实习时进了一家大数据公司，实习岗位为数据分析，主要为业务方面的数据分析。工作方面： 一、取数机器人，利用程序员开发的大数据平台的接口（一些封装的API）提取数据。 二、利用这些数据分析业务的异常点，利用SPSS、R语言和统计方
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2024-01-28 01:11:42
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当今世界，数据就是金钱。各公司都在竭力收集尽可能多的数据，并力图找出数据中隐藏的模式，进而通过这些模式获得收入。然而，如果未能使用收集到的数据，或者未能通过分析数据挖掘出隐藏的宝石，那数据就一文不值。当开始使用Hadoop构建大数据解决方案时，了解如何利用手中的工具并将这些工具衔接起来是最大的挑战之一。Hadoop生态系统中包括很多不同的开源项目。我们该如何选择正确的工具呢？又一个数据管理系统大多
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2023-10-27 20:07:30
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随着大数据、人工智能等技术的快速发展，企业对大数据平台的需求越来越强烈，通过大数据分析技术为企业提供经营价值。虽然数据分析工作隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对企业决策、企业业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在Hadoop体系的大数据分析系统还未成熟之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI(Bus
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2023-09-13 23:53:25
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在当今世界，可用的数据量在不断增长，因为许多企业和公司能够汇编各自行业的信息。 当然，大数据分析为他们提供了优于竞争对手的优势，可以确定他们需要改进服务或产品的哪些领域，销售可能增加或减少以及市场上可能存在漏洞的地方。 这表明了在多个组织中使用大数据分析的重要性。一位研究人员曾经声称，先进的分析工具有助于获得更深刻的见解和发现，这将挑战业务中的假设。此外，业务分析师和用户还将获得更多信息，
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2023-12-28 18:52:31
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1.3 什么是大数据分析1.大数据分析的定义数据分析指的是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。数据分析可以分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么，这一层次包括发现数据规律的聚类、相关规则挖掘、模式发现和描述数据规律的可视化分析。预测分析用于预测未来的概率和趋势，例如基于逻辑回归的预
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2023-08-28 14:42:15
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在一个技术已经达到其使用巅峰并完全压倒我们生活的时代，交换的数据量是巨大的。传统的计算工具无法处理的大量数据集每天都在被收集。我们将这些大量数据称为大数据。如今，企业严重依赖大数据来更好地了解客户。从这些原始大数据中提取有意义的见解的过程被视为大数据分析。由于传统的计算技术无法处理这些大数据，因此正在利用各种工具。用于大数据分析的工具在最近的过去得到了越来越多的使用。大数据分析
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2023-10-09 12:24:40
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俗话说得好“说起来容易做起来难。”数据分析对于风险管理者是极为重要的。我们可以利用数据分析结论，来为企业决策做有效协助，帮助企业改善财务状况，提升企业业务销售水平，帮助员工预测可能发生的问题，并协助监控企业运营状况。但不可避免的是，数据分析也存在着一定的风险问题。所以，在日常工作中，我们就需要更加谨慎地对待数据变化，已应对可能发生的状况。1.数据量的收集随着现如今数据驱动组织和大数据的引入，一个组
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2023-10-10 20:46:08
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文章目录0 前言1 实现目的2 数据集2.2 数据集概况2.3 数据字段3 实现效果3.1 地铁数据整体概况3.2 平均指标3.3 地铁2018年9月开通运营的线路3.4 客流量相关统计3.4.1 线路客流量排行3.4.2 站点客流量排行3.4.3 入站客流排行3.4.4 整体客流随时间变化趋势3.4.5 不同线路客流随时间变化3.4.6 不同线路的客流组成3.5 收入消费指标统计3.5.1 线
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2024-02-06 13:03:26
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写在前面：这几天开学了学校开了大数据课程，前期需要学习JAVA的基础，所以我打算开一个JAVA的学习系列，这个就当自己学习的一个记录，方便期末复习。学习内容安排JAVA基础课程学习：数据类型（一）、运算符表达式和程序结构控制（二）、面向对象基础：类与对象和接口（三）、面向对象基础：继承抽象多态封装（四）、异常类和常用实用类（五）、组件和事件处理（六）、IO和JDBC（七）、泛型和集合函数（八）。
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2023-06-16 21:48:35
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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、对业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词的曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统
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2023-07-12 20:56:14
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