目录一、项目背景 二、项目目标三、分析方法与分析过程四、数据清洗 数据抓取 评论去重分词停用词词云图绘制五、 数据分析评论数据情感倾向分析匹配情感词修正情感倾向LDA模型进行主题分析寻找最优主题数 评价主题分析结果六、 结论分析一、项目背景网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户
大数据分析可以为生产者提供更加良好的解决方案 现代供应链随着技术的发展而不断演变，变得越来越复杂。大数据分析解决方案可以提供供应链的可视性，即时了解关键供应链的各种信息，找到优质供应商，直观评估其产品制造类型、周期、质量等情况，以及其订单准时交付能力的强弱。 在大数据技术的支持下，制造企业生产的每一件产品都可以拥有一个专属的RFID编码，通过这个RFID编码可以识别产品在整个生产过程中的所有数据。
转载
2023-10-14 07:26:54
66阅读
当前是大数据发展时代，对于企业而言需要紧紧抓住契机乘势而上，利用好内部数据做好数字化转型，可以为企业带来更高的发展空间。大数据开源平台是助力企业提升办公效率的软件平台，那么，哪里有这样的大数据开源平台？我们可以跟随小编的步伐，一起来了解下这种平台的优势和特点。一、关于大数据开源平台 大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台常见
大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势，以帮助企业做出更好、更明智的决策。 在通常情况下，数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是，由于更高级的分析，大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素，例如假设分析、统计算法、预测模型等。 自从2000年以来，“大数据”一直是商业领域的
在数字时代，您选择的大数据分析平台必须满足非常广泛的需求。中琛魔方总结了大数据分析平台必须提供的4大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。 一、它必须容纳海量数据 如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。被设计为用于处理结构化数据的大数据平台使用MPP，
大数据技术已经成为各个行业和企业竞争的优势，很多企业都明白，只要通过大数据技术挖掘有效利用的数据价值信息，就会有胜算的把握，发展大数据技术有什么优势? 首先，可以海量数据存储。 随着信息化与网络安全建设的发展，企业的信息系统、安全设备越来越多，所产生的告警、日志等安全数据也呈爆发式增长，传统安全分析技术一直无法解决海量数据的实时处理与海量存储的问题。 传统关系型数据库的数据处理效率在30
一、阿里云大数据安全实践阿里云数加大数据平台提供从数据采集，加工、数据分析、机器学习到最后数据应用的全链路技术和服务。基于阿里云数加大数据平台，除了可以打造智能可视化透明工厂、智能交通实时预测和实时监控监测、智能医院就医接诊服务，以及大数据网络安全态势感知系统外，还可以打造成一个满足政府不同部门以及政企之间实现数据共享的数据交换平台。为了保障数据共享和交换过程中的数据安全，数家大数据平台通过安全机
现如今，数据的重要性日益凸显。在运用数据的一起，数据的运用和挖掘也决定着企业的竞赛价值。数据从开始的原始状况经过数据分析技术的整合，变成关于企业有利的数据源。那么，业务数据分析的思路有哪些呢? 1、简单趋势 经过实时拜访趋势了解供货商及时交货状况。如产品类型，供货商区域(交通因子)，收购额，收购额对供货商占比。 2、多维分化 依据分析需要
Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构，具有高容错、低延时和可扩展等特。 Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变（Immutability，读写分离和隔离 一系列构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark,HBase等各类大数据组件。 Lambda架构的主要思想就是将大数据系统构建为多个层次
转载
2023-07-14 11:44:14
148阅读
任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：数据源多种多样数据量大，变化快如何保证数据采集的可靠性的性能如何避免重复数据如何保证数据的质量我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。
面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。 在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析
大数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术，一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中，有三个方面值得关注和重点发展。 数据可视化功能 数据可视化是当下最热门的大数据应用技术，数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析平台有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化
在数字经济时代，大数据已经成为促进业务增长的生产要素，企业对于从业人员的要求更加贴近实战应用。高校使用大数据实训平台，一方面帮助教师打造一个出色的教学环境，一方面激励学生们探索与学习，真正结合产业发展的人才需求，为高校提供从实验环境到教学内容的一站式大数据实验实训平台建设解决方案。一、教学实践实验室 专注于大数据与人工智能专业的课程实践教学。聚焦行业用人需求
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
转载
2023-09-18 16:10:59
100阅读
大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的
转载
2023-08-11 21:49:39
153阅读
大数据安全分析平台通过集中采集各类系统中的安全事件（如网络攻击、防病毒等）、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态、网络存取日志等各类信息，经过数据识别、数据处理和数据分析等处理后，以统一格式的展示并进行集中存储和管理。仅通过简洁的监控界面，用户即可实时动态了解当前整个系统的安全态势，获知异常安全事件和审计违规情况,系统也提供了强大的安全异常问题分析追溯功能。 大数据安全分析平
转载
2023-11-06 18:38:47
0阅读
一、概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch、Logstash、Kibana三款开源软件的缩写（但不限于这三款软件）。为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中，一个大型应用可能会被划分成几十甚至上百个微服务，这些微服务产生的日志也会分布在不同的服务器不同的目录下，按常规方式进行日志检查你会频繁登录每台服务器查找日志，所以你可能需要一个集中化的日
随着整个IT生态的进一步发展，在2021年，IT从业人员对大数据的发展趋势有一个普遍的共识，就是大数据和云计算的进一步深度融合的趋势，即大数据拥抱云计算，走向云原生化。明哥在这里，跟大家一起看下，大数据与云计算的深度融合的趋势下，深度融合具体体现在哪些地方。大数据与云计算的深度融合，体现在以下几个方面：一是应用方的大数据平台上云：使用大数据技术的业务应用建设方，不再自建数据中心，而是将大数据平台搬
转载
2023-10-27 09:24:08
76阅读
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.11.1/pig-0.11.1.tar.gztar -xzvf pig-0.11.1.tar.gzsudo vi /etc/pro11.1exportPATH=$PATH:$PIG_H...
原创
2023-03-28 07:30:11
144阅读
# 建立大数据分析BI平台的入门指南
在技术不断发展的今天，大数据分析变得愈发重要。作为一名新手开发者，了解如何建立一个有效的商业智能（BI）平台将是你职业生涯的一个重要里程碑。本文将会用一个系统的流程来引导你，从而实现这个目标。
## 流程概述
首先，我们需要了解建立BI平台的大致流程。以下是一个简化的步骤表格：
| 步骤 | 说明
