1 数据分析的目的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。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
转载
2023-09-04 10:55:59
192阅读
大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
转载
2023-11-16 21:57:39
20阅读
随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
转载
2023-11-16 13:40:58
26阅读
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。回首数据分析的发展史，数据科学技术飞速发展，各种新工具，新语言层出不穷，人们处理数据、获取信息的能力可以说是呈爆炸性增长。那么大数据分析的方法有哪些? 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分
转载
2023-09-01 13:42:52
86阅读
大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
转载
2024-02-02 09:45:02
80阅读
大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。数量级非常大，有TB、PB级以上。大数据有五大特点，即大量、高速、多样、低价值密度、真实性。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。应用的领域有人工智能，工业4.0，云计算，物联网，互联网+。 大数据应用于个人日常生活，我们使用网络来产生一些信息，利用与每个人相关联
转载
2023-12-28 06:34:47
42阅读
概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
转载
2023-09-15 09:56:40
143阅读
高速发展的信息化技术使得与空间位置相关的数据积累越来越多，空间数据的存储、分析与可视化传统技术已逐渐无法满足需求，亟需使用承载力更强、可靠性更高、计算速度更快的方法。分布式技术为空间大数据的处理与分析提供了有效的解决方案，下面就以一个十亿数据量级别的出租车位置数据为例，为大家介绍如何使用分布式技术进行空间大数据的可视化与分析。1 背景介绍纽约市出租车和轿车管委员会（TLC）目前公开发布了详细的出租
转载
2023-10-17 12:50:30
157阅读
移动大数据发展趋势包含几方面不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势，那么移动大数据发展趋势包含几方面呢?1、事务处理最重要“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等;而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现
转载
2024-01-18 19:20:04
50阅读
一、数据分析简介：作为常识，数据分析中至少80%的时间都用在数据预处理，分析、建模、测试等工作占比不到20%。During the course of doing data analysis and modeling, a significat amout of time is spent on data preparation: loading, cleaning, transforming,
转载
2023-11-10 22:28:15
21阅读
近年来，数据分析已经逐步的被应用到生活的各个领域。就在刚刚结束不久的#2020年线上智博会#上，马云在8分钟的演讲中，30次提到数字化问题。马云表示，数字化以前只是让一些企业获得更好，而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进，未来一二十年，中国有望实现数字化。并且，在未来，大到企业、小到个人，都将从数据分析中获益。由此观之，未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将
转载
2023-08-11 17:25:42
39阅读
# 大数据分析应用架构概述
随着信息技术的飞速发展，数据量的不断激增使得大数据分析成为各行业不可或缺的一部分。大数据分析应用架构是为了高效地处理和分析海量数据而设计的系统框架。本文将讨论大数据分析的基本架构，并通过代码示例和图示来阐明其工作原理。
## 大数据分析应用架构的主要组成部分
大数据分析应用架构通常包括以下几个主要组件：
1. **数据源**：原始数据的来源，包括结构化、半结构化
这是《Scalable Big Data Architecture》一书的翻译笔记和读书札记，融入自己的部分观点 ….典型使用场景....大数据生态系统.....
原创
2022-03-21 17:34:32
158阅读
# 大数据分析应用管理指南
在当今数据驱动的世界中，掌握大数据分析是非常重要的。对于刚入行的小白来说，理解大数据分析应用管理的整体流程和各步骤所需的具体操作至关重要。本文将逐步介绍如何实现大数据分析应用管理，包括流程步骤、具体的代码示例以及相关工具的使用。
## 整体流程
首先，我们先来概览实现大数据分析应用管理的基本流程。这些步骤将帮助你从零开始构建一个基本的大数据分析应用。
| **步
这是《Scalable Big Data Architecture》一书的笔记和读书札记，融入自己的部分观点 ….典型使用场景....大数据生态系统.....
原创
2021-11-22 11:44:18
334阅读
Power BI简介 Power BI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，用于数据分析、数据可视化和数据驱动的决策支持。它可以将来自多个数据源的数据进行整合和转换，然后可视化呈现在交互式的仪表板和报告中，帮助用户深入了解他们的业务和数据趋势，从而做出更明智的决策。 &nbs
转载
2023-11-16 19:29:13
160阅读
大数据处理，顾名思义，数据量非常大，有些可以一次处理，有些需要分割后对其进行处理。解决这类题型的第一点就是要算出其所需空间的大小；1.给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数;解题思路：有100亿个整数，一个整数4字节,共所占空间:100亿*4字节 = 10G*4 = 40G;所有整数的范围为0到42亿9千万；需要找到只出现一次的整数，那么我们就可以直接断定一个数出现的状态就有三个----
转载
2024-02-04 02:43:35
64阅读
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，
转载
2023-12-28 18:52:31
5阅读
现在对于传统的行业也不能在严格意义上称之为传统的了，因为和现在的很多高科技产品相结合，而对于数据分析，无疑就是渗透到了各个传统的行业当中，无疑使得我们对人员流动、消费等有了更深刻的认知，而在未来，数据分析又将会有哪些应用呢？ 第一、智能的视频监控 对于智能视频监控可以说在很多地方都开始运用，而被大家广泛熟知的则是奥林匹克公园当中所设计的智能计数以及密度分析的系统，就是可以全天候
在数据分析过程中，数据分析技术的应用非常重要，而设置和配置环境、进行有效的分析、调试以及优化都是至关重要的。本文将详细记录解决“数据分析技术应用实例”问题的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南等结构。同时，会在内容中使用相应的图表与代码块，帮助读者更好地理解每个步骤。
### 环境准备
进行数据分析之前，需要准备合适的软硬件环境。以下是我所需的环境要求：
-
