有很多学习大数据的朋友，在初期学习时，通常会对如何学习而感到迷茫。我经常在知乎上收到朋友关于如何入门、如何规划学习大数据、大数据的学习流程是什么的一些问题。今天我就粗浅的总结几点学习大数据方法。一、兴趣建立兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,那么兴趣的培养就非常重要了。如果你把写程序单纯作为赚钱手段，久而久之疲劳感会越来越强，会给今后的工作和生活带来很大的压力。那么如何建立起对大数据的兴
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2024-05-20 21:47:13
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从SLM (服务生命周期管理) 到SCM (供应链管理) 和ERP (企业资源计划)，再到CRM (客户关系管理)，这些云应用程序产生的数据量非常庞大，并且正以惊人的速度增长。为帮助企业从生成数据中提取出可操作的见解，世界各地的知名技术公司和初创公司都致力于创建业务分析工具和技术，提供无缝分析解决方案。具有强大功能的现代商业分析工具，让数据收集、分析和数据应用变得更为高效，可以帮助企业提高生产效率
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2023-06-09 10:28:44
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移动数据分析 (Mobile Analytics) 是阿里云推出的一款移动App数据统计分析产品，为开发者提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、数据开放并支持自定义分析、数据无缝对接其他数据应用产品，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。产品特点：完备的业务数据采集不仅采集用户的访问行为，也采集应用性能数据，同时支持hybird采集方案，帮助
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2024-01-19 16:15:30
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1. 应用方向 移动数据类应用，我们大多接入的很多APp都是用 Android系统或者iOS系统实现的，平时使用的手机不是 Android系统的手机就是苹果手机。如果打算做得轻量级，自己内部使用可以常使搭建小程序，而且在微信的生态内使用用户也觉得习惯和方便。但是，App开发还是有自身优势的，微信小程序暂时还有一些深度功能是不和APP比较的。而且重要的是很多大公司都不
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2023-09-13 17:16:16
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有时候我们发现，技术和工具并不是核心要素，基于客户需求体验的产品设计和专业工程实施能力才是关键。大部分优秀的数据工具产品，也是胜在对数据的理解和治理的方法论上，赋以相应的工具，让能力加特。机器学习、人工智能(AI) 和其他类似过程在收集和理解不同数据集方面发挥着关键作用。大数据&数据分析在过去几年中一直是一个非常流行的术语，并且将继续如此。2022 年新的和最好的数据分析工具的出现将彻底改
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2023-09-14 16:46:21
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《Python金融大数据分析 》是人民邮电出版社2015年12月出版的中译图书，[德]伊夫·希尔皮斯科，译者姚军。《Python金融大数据分析》，唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。(推荐学习：Python视频)内容介绍Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥
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2023-08-21 15:23:14
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# APP用户人群大数据分析
在现代互联网时代，尤其是在移动应用领域，用户人群的大数据分析成为了产品优化、市场推广和用户体验提升的重要手段。通过分析用户的行为数据和特征，可以帮助开发者更好地理解用户需求，从而做出相应的调整和优化。本文将以一个简单的示例，通过代码实现和类图、流程图等形式，帮助大家理解如何进行APP用户人群的大数据分析。
## 一、数据收集
在进行用户分析之前，首先需要对用户数
大数据的4V特点： Volume（大量）：数据巨大。 Velocity（高速）：数据产生快，每一天每一秒全球人产生的数据足够庞大且数据处理也逐渐变快。 Variety（多样）：数据格式多样化，如音频数据、文本数据等 Value（价值）：通过收集大量数据不相关数据探查并证明其两者之间的关联性，所产生的价值，如买啤酒的人通常会购买尿布的案例。 数据分析流程
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2023-08-01 14:35:09
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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一、基础准备环境：python 3.7+需要安装第三方模块：mplfinance、akshare运行编辑器：jupyter notebook二、动手动脑2.1 环境准备首先需要你的电脑安装好了Python环境，并且安装好了Python开发工具。如果你还没有安装，可以参考以下文章：如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等，建议使用Python基础环境+jupyter即
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2023-09-11 14:48:45
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导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。从一定程度上来说，学习Python数据分析主要就是学习使用这些分析库。
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2023-08-01 00:29:06
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一、大数据分析介绍与移植环境1.大数据分析什么是大数据 大数据是一个术语，用来描述这样的一种数据集，它极其庞大、复杂，以至于传统的数据处理应用程序难以应付。术语大数据通常指的是应用预测分析，用户行为分析，或者某些其他从数据中提取有价值信息的高级数据分析方法，并不是专指某种特定规模的数据集（维基百科）大数据的特征 多样性（Variety）:大数据的异构和多样性；很多不同的形式（文本、图像、视频、机械
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2023-11-11 14:36:21
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传统的医疗服务是一个被动型的服务产业，当参与者有了疾病，或者是有了不舒适的体感，才会去体检中心或者医院做检测，用高精度的仪器对身体进行分析，来判断疾病形成的原因给出诊断，并给出相应的治疗建议。 但随着 大数据处理技术的进步，通过智能硬件，在家庭环境中连续采集用户体征数据，不但可以对用户的身体基本指标进行分析，也是对未来健康风险的一个主动预警。 所以，围绕着体征数据的采集，并且对相应波动规
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2024-01-01 16:54:31
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APP的数据指标体系主要分为五个维度：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析及用户属性分析。 1.用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标； 2.参与度分析主要分析用户的活跃度； 3.渠道分析主要分析渠道推广效果； 4.功能分析主要分析功能的活跃情况、页面访问路径以及转化率； 5.用户属性分析主要分析用户特征。一、用户规模和质量 用户规模和
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2023-07-25 20:00:46
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我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后“迷恋”于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据(用户体验分析)时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。这些都与对用户行为进行错误的假设有关，然后你就会发现：较小的数字通常表示负面信号如果数据结果表明有一个相关性，那么肯定存在
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2024-01-16 06:29:54
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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