大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。为了解答大家的疑惑，今天我测评了5款较为常用的大数据分析工具，来给大家看看到底哪个大数据分析工具才是最好用的！一、为什么要做大数据分析？大数据分析的主要目的是辅助公司决策，提升工作效率。对于企业来说，跟进时代跟进潮
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2023-10-13 22:57:31
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1 什么是数据分析？数据分析：就是使用分析方法和分析工具在大量数据中提取有价值的信息，形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。 再简单来说，数据分析就是用来分析数据对象内在规律的，变废为宝。 如果再做成图表，就更能清晰的看出其中的规律，方便对症下药。1.1 必备技能硬实力：Excel：数据存储、数据清洗、可视化方面，需要掌握常用的操作及重要函数，图标和数据透视功能。SQL：SQL语句的提取分析。SP
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2023-08-07 21:26:50
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作者：李阳 GrowingIO、神策、诸葛IO、TalkingData、友盟、Google Analytics for Firebase是数据分析领域广为人知的几家综合性平台，他们在用户行为研究与驱动业务增长等多个方面，都提供了丰富的分析工具和技术支持，成为许多知名企业的数据平台首选。另一个特点是，我们都将移动场景下的用户行为分析作为重点之一，而非Web时代的行为分析（这也是Google
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2023-08-08 14:57:14
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随着互联网时代的到来，数据已经成为企业决策的重要基础。数据的高效处理和分析对于企业发展至关重要。那么，数据分析系统有哪些呢？下面数聚就从多角度一一解析，为企业提供详细的解决方案，助企业构建起一套完善的数据分析体系。
原创
2024-01-02 08:43:10
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# 阿里数据分析平台的实现流程
为了帮助这位刚入行的小白了解如何实现阿里数据分析的平台，我将按照以下步骤介绍整个流程，并提供相关代码示例和注释。
## 步骤一：环境准备
在开始之前，我们需要做一些环境准备工作。这包括安装必要的软件和库，并创建必要的账号和权限。以下是具体的步骤：
1. 安装Python：阿里数据分析平台通常使用Python进行数据分析和处理。你可以从[Python官方网站]
原创
2023-07-27 05:35:19
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numpy 模块numpy 模块主要用来做数据分析，对numpy数组 进行科学运算主要方法和常用属性，都是用numpy 生成的对象.出来的import numpy as np属性描述T数组的转置，行和列一一对应，重构，每行2个元素dtype数组元素的数据类型（int32 和 float64）size数组元素的个数ndim数组的维数shape数组的维度大小（有几行几列）astype数据类型转换常用方
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2023-09-14 16:50:40
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作为数据开发，Python强大的数据分析模块还是必须要会的，横向拓展数据分析与挖掘技术栈也是很有必要的。本文将对Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib等分析挖掘库的安装和使用进行简单的入门介绍。如果安装的是Anaconda发行版，那么它已经自带了以下库：NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、scikit-learn。本文主要是对这些库进行简单的介绍，读者也
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2023-09-26 11:40:26
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目录一、数据库概念1.1 数据库管理系统DBMS1.2 数据库系统DBS二、数据库设计2.1 数据库设计过程2.2 E-R模型2.3 关系代数2.4 规范化理论2.4.1 价值与用途2.4.2 函数依赖2.4.3 键2.4.4 范式2.4.5 无损分解三、并发控制3.1 基本概念3.2 问题示例3.3 封锁协议四、完整性约束五、数据备份5.1 数据备份方式六、数据库故障与恢复七、数据库技术7.1
Python中常用的数据分析工具(模块)有哪些?Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。我们课程用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等，接下来将针对相关库做一个简单的介绍，方便后面章节的学习。 Python中常用的数据分析工具(模块)有哪些?在Python中，常用的数据分析库主要有以下几种： 1、NumPy库
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2023-11-17 22:38:46
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昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼，比如，企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。这些大数据处理平台的开发从技术角度上来说都
原创
2018-05-31 15:18:47
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一、大数据系统简介扫健康码了没？相信大家每天都会不厌其烦地听到这种询问。支付宝付款，相信大家也是每天都在扫码付款，这已经成为了生活的一部分。这些能产生非常巨量数据的应用系统，我们称之为大数据系统。大数据系统还需要从巨量数据中进行有效数据的筛选、处理，比如对健康码进行赋红码、绿码等。1、大数据系统定义比较官方的定义：大数据(BigData)是将包括结构化、非结构化、甚至多结构化海量数据进行整合，并通
所谓大数据带给人们的期望太有诱惑力了，从肿瘤分析到基因测序，从区域健康大数据平台到患者慢病管理，人们争先恐后地收集越来越多的数据，希望能发现获得成功的黄金信息。 然而这个过程很漫长，一个问题就会带来一个又一个的新问题，甚至建立庞大的数据中心变成了项目建设的最终目标，而不是用数据去解决问题。 我们并不认为大数据本身有什么问题，你可以发现，那些用好大数据的组织早就在它的领域里远远甩开竞争对手，
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2024-08-15 10:14:00
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在当今的数据驱动时代，大数据分析平台作为处理和分析大规模数据的重要工具，其架构设计涉及多个子系统，包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化及决策支持等。本文将从多个角度深入探讨大数据分析平台中可能包含的各种子系统配置与调优策略。
### 环境配置
在搭建大数据分析平台之前，我需要配置好环境。以下是我所使用的硬件与软件环境的明细。
| 组件 | 版本 |
3.1 目标客户的特征分析 在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索（来源历史数据模拟推测），也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘和提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 &nbs
--(完美WORD文档DOC格式,可在线免费浏览全文和下载)值得下载！第四章 GIS的空间分析方法第四章 GIS的空间分析方法返回讲目录GIS , GIS空间分析是 系统的重要功能之一 是 系统与计算机辅助绘图系统的主要区别。空间分析的对象是一系列跟空间位置有关的数据，这些数据包括空间坐标和专业属性两部分。其中空间坐标用于实体的空间位置和几何形态，专业属性则是实体某一方面的性质。空间分析定义空间分
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2023-11-08 08:32:08
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数据分析定义数据分析是指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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。数据分析分类数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的
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2023-09-19 20:54:18
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因
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2023-08-21 15:26:18
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推荐数据汇总资源：常用的数据获取方式如下: 数据存储与提取数据库这个技能放在这里，是因为这是数据分析师的必备技能。大多数的企业，都会要求你有操作、管理数据库的基本技能，进行数据的提取和基本分析。SQL作为最经典的关系型数据库语言，为海量数据的存储与管理提供可能。MongoDB则是新崛起的非关系型数据库，掌握一种即可。初学建议SQL。你需要掌握以下技能：1.查询/提取特定情况下的数据：企业数据库里的
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2024-01-30 19:20:57
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利用Python进行数据分析最核心的库就是Pandas，可以说，掌握了Pandas库，Python数据分析就属于中阶水平了。在《一次简单、完整的全流程数据分析，让我们不再害怕Python 》一文中我们介绍了Python进行数据分析全流程的几个主要函数。但由于实际中的分析需求可能比较复杂，就要求对数据做更加复杂的处理。所以，我们有必要提前准备一些常用的函数，这些函数不用全部会，知道有这些函
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2023-08-11 17:25:51
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