在上篇《IT如何才能助力业务实现大数据自助分析》中讲到,在大数据时代,企业IT 为服务业务实现数据分析会上线各类数据分析工具,然而尽管有如此多的分析工具,很多业务仍旧钟爱使用Excel进行业务分析。   Excel人人爱 简单易学快速上手,几乎人人都会。 精细控制数据到单元格级别,随意组织,调整数据格式。 自助式分析,各类分析
这篇绝对是我分享过的最清楚、最全的一篇教程!能够解决大部分人的数据采集及分析需求!实用、简单,尤其适合excel大户、办公族、业务人员,或者不会编程、不懂数据分析理论的技术小白……图文、动、视频都有,包你学的明白!01 点对点的采集:直接采集数据 所用工具:表单(协同收集+隐私保护) 简道云在线表单首先想好需要收集哪些数据,添加字段制作表单。表单创建方式有两种,一种是「创建空白表单」,根据
转载 2023-07-26 00:00:27
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说1.输入身份证号码如果我们直接输入身份证号码时,单元格中会出现3.71102E+17。再给大家介绍第二个方法,先输入一个英文状态下的单引号,再输入身份证号也可以完成。2.输入记忆功能当我在A1单元格输入3.同时输入如果想在几个单元格同时输入一样的内容,可以使用同时输入选中要录的区域,输入需要同时录入的数据,用这个方法也可以填充不连续区域的单元格,只需按住ctrl先选择想要填充的单元格,再输入数据
现如今,数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好,使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因,数据分析行业的人才也开始变得火热起来,尤其是高端人才,越来越稀缺。当然,对于数据分析这个工作,的确是需要学会一些编程语言的,比如MATLAB,Python,Java等语言。但是对于初学者来说,Python是一个不错的语言,Python语言简单易懂,同时对于大
转载 2023-09-20 22:57:43
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在 Java 中进行大数据处理时,您可以使用各种工具和技术。首先,Java 提供了许多内置的数据结构和算法,如 ArrayList、HashMap 和排序算法,可以用来处理大量数据。此外,Java 还提供了多线程支持,可以帮助您利用多核处理器的优势来加速数据处理。其次,Java 还提供了一系列用于大数据处理的开源库和框架,如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache
转载 2023-05-18 14:27:35
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一、可能很多初学大数据的伙伴不知道strom是什么,先给大家介绍一下strom:分布式实时计算系统,storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。storm的适用场景。流数据处理。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。分布式rpc。由于storm的处理组件是分布式的,而且处理延迟极低,所以可以作为一个通用的分布式rpc框架来使用。当然,其实
Hadoop一、大数据数据分析的基本流程明确分析目的和思路==》数据收集==》数据处理==》数据分析==》数据展现==》报表撰写大数据的5V特征Volume 数据体量大采集数据量大存储数据量大计算数据量大TB、PB级别起步Variety 种类、来源多样化种类:结构化、半结构化、非结构化来源:日志文本、图片、音频、视频Value 低价值密度信息海量但是价值密度低深度复杂的挖掘分析需要机器学习参与Ve
作者:东哥起飞对于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。它是与其他社区项目(如Numpy,Pand
  数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面为大家详细介绍这四个步骤。   一,识别需求   信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言,管理者应识别用于支持过程输入,过程输出,资源分配的合理性,
这是作者在另一个帖子中发布的一项近期调查结果,调查为作者询问一些Java程序员,其在12个月内使用了什么框架开发工具。本次调查中覆盖了大数据工具。以下是调查所覆盖的主题:1、语言2、Web框架3、应用服务器4、SQL数据访问工具5、SQL数据库6、大数据7、构建工具8、云提供商今天让我们来看看大数据。根据维基百科,大数据是一个广义的术语,所包含的的内容十分庞大且复杂,以至于传统的数据处理应用程序根
首先,是数据分析的模块,numpy 高效处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matplotlib都依赖他,所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后,pandas 主要用于进行数据的采集与分析,scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,微分方程求样等。matplotlib 作图模块,结合其他数据分析模块,解
# 使用 Elasticsearch 进行大数据分析的入门指南 Elasticsearch(简称 ES)是一款强大开源的搜索和数据分析引擎,广泛应用于大数据分析场景。本篇文章将一步步引导你使用 Elasticsearch 进行大数据分析,旨在帮助初学者理解整个流程以及背后的代码实现。 ## 整体流程 在进行大数据分析的过程中,一般遵循以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
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大数据时代,Apache Hive 成为分析数据的重要工具,但在应用过程中,用户常常反映“Hive做大数据分析慢”的问题,影响了数据处理效率。具体来说,无论是在数据加载、查询执行还是结果返回等方面,性能瓶颈层出不穷。这不仅降低了团队的工作效率,还可能对业务决策造成负面影响。 > 用户原始反馈: > “我们在查询数亿条数据时,Hive 查询速度慢得让人沮丧,导致我们的分析周期拉长,无法及时响应市
原创 5月前
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前言1 数据分析思维数据分析属于分析思维的一个子类,有专门的数据方法论。只有先养成正确的分析思维,才能使用好数据。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断,最直观的体现是,在数据和业务分析中有时无从下手。什么是好的分析思维?用两张在网络上流传甚广的图片说明 对应以下两种思维:我们12月的销售额度下降,我想是因为年终的影响,我问了几个销售员,他们都说年终生意不太好做,各家都收紧了财务预算
Python是进行数据分析的一种很不错的语言,主要是因为以数据为中心的 python 库非常适合。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 在本文中,我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装 安装Pandas:pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递
# 帝国CMS大数据分析的实现流程 在当今数字化时代,企业需要对大量数据进行分析,以取得竞争优势。帝国CMS是一个功能强大的内容管理系统,能够为数据分析提供支持。本文将引导您了解如何使用帝国CMS进行大数据数据分析。以下是整个流程的步骤表格: | 步骤 | 描述 | |------|--------------------------| | 1 |
原创 2024-10-09 04:00:53
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一、常见问题1、为什么自定义模型加入购物车提示“非商城表的信息”?答:模型要使用商城的功能,要先到:后台>商城>商城参数设置:“指定使用商肠能的数据表”勾选你这个自定义模型表,才可以使用。2、不想显示后台的“商城”菜单,如何操作?答:后台>系统>系统参数设置>模型设置:“关闭后台菜单”项勾选“商城”即可。二、使用技巧1、商品加入购物车链接地址为:[!--news.ur
如今,在大数据行业中Python和数据分析可能是最常听到的两个词,在当今蓬勃发展的科技领域,精通这两项技术可以带来无限的可能。近年来,我们看到Python教育在大数据领域突飞猛进。因此,这里我们提供了一个通用指南,帮助开始学习Python:Python受欢迎程度:超过40%的数据分析师喜欢Python,它显然是数据分析中使用最广泛的工具之一。它的受欢迎程度已经超过了SAS和SQL,只落后于R。通用
如何处理大规模的快数据大数据指的是创建的数据和供分析数据的数量与速率迅速增加。此趋势的主要驱动因素是不断增加的信息数字化。采集设备的数量和类型以及其他数据生成机制无时无刻不在增加。大数据源包括来自仪表传感器、卫星和医疗图像的流数据,来自安全摄像机的视频以及派生自金融市场和零售运营的数据。上述来源的大数据集可以包含千兆字节或百万兆字节的数据,并且每天以兆字节或千兆字节的级别增长。大数据使分析师和
ES底层原理ES写数据简单流程ES写数据底层原理ES读数据过程ES搜索数据过程translog相关参数 ES写数据简单流程1.客户端选择一个 node 发送请求过去,这个 node 就是 coordinating node(协调节点)。 2.coordinating node 对 document 进行路由(hash取模),将请求转发给对应的 node(primary shard)。 3.nod
转载 2023-07-11 13:16:13
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