面对大量的数据，不管是技术人员还是业务人员，在处理数据时都会感到头大。对这些数据进行分析，如何关联、如何反应某几个数据字段之间的关系、以及用多种统计图展示数据的趋势就变得比较繁琐。对于一般的数据分析，人们常使用的有excel、SPSS、BDP等，我们可以使用excel来记录数据、画图、筛选，利用SPSS进行专业的数据统计，来完成我们基本的要求。值得说明的是，对于业务人员来说，excel进行数据分析
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2024-10-09 12:16:36
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不同的视频APP可能和不同公司的ADX有股份关系，甚至，有的视频APP做大了，可以用自己的ADX，那从app到ADX的数据可以直接对接，否则就要有合作，然后ADX对接广告投放引擎 广告投放引擎（也就是媒体服务器）对接多个媒体的数据，（从广告投放引擎，怎么将数据Flume到hdfs，这个不清楚）这个要记住：面试可能会问 dmp计算的源数据是由交易平台对
小白一枚~求带走
原创
2022-12-09 10:05:32
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在当今数据驱动的世界中，企业不断面对PB级数据分析的挑战。PB级数据不仅指数量庞大，更意味着业务决策的复杂度、数据处理的多样性以及信息提取的时效性。掌握PB级数据分析是推动企业发展的关键，因此，理解如何有效处理这些数据，能够显著提升企业的业务影响。
### 背景定位
在数据丰富的环境中，PB级数据分析的业务影响主要体现在决策效率和精准度的提升。通过对海量数据的深入分析，企业能够更加清晰地了解市
# TB级数据分析：从数据挖掘到见解
随着数据获取技术的迅速发展，大量的数据被生成和存储，使得TB（千兆字节）级数据的分析成为一种必然的趋势。数据的规模不仅体现在存储空间，也体现在分析数据所需的计算能力上。如何有效地分析TB级数据，将成为企业和研究机构的一大挑战。
## 什么是TB级数据？
TB级数据是指大小在一个TB（1TB = 1024GB）的数据集合。随着社交媒体、物联网、电子商务等领
原创
2024-08-28 07:42:18
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混迹互联网的同学们，或多或少都对“数据分析师”这一职业有所耳闻。即使你不认识任何数据分析师，也一定看到过这类研究报告或者文章： Smart is the new sexy. 酷炫的图表，理性的分析阐述，出其不意又在情理之中的思考角度，总让人对这群“用数据讲故事的人”充满了向往。一、潜力巨大的数据分析岗位在信息时代的今天，数据推动业务发展、数据辅助业务决策早已成为大势所向，而顺应大数据时
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2024-01-14 20:09:23
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OceanBase是阿里开发的分布式关系型(SQL)数据库，其目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。案例：OceanBase分布式关系数据库渡过了一个成功的双十一：支持了支付宝核心的交易、支付、会员和账务等，并且创造了新的纪录：交易创建17.5万笔/秒、交易支付12万笔/秒、全天
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2023-08-31 21:16:30
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最近的一项工作内容是比对数据，在这里把主要的一些思考过程和思路整理一下。 工作的目标是比对源数据和目标数据，逐字段逐条记录比较，找出不同的字段以及缺少的记录。由于数据量比较庞大，大约有七百多万条，源数据和目标数据分别是以文本方式来存储，因为数据量大，所以源数据和目标数据都会被拆分成多个文件，比如源数据会拆分成4个文件，目标数据可能会拆分成7个文件，每个文件可能都会有几十兆的大小，当然源数据和
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2024-05-20 22:22:27
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spark 高级数据分析的代码的下载地址：https://github.com/sryza/aas（数据应用） 就像香肠，最好别看见它们是怎么做出来的。第一章：大数据分析用数个千个特征和数十亿个交易来构建信息卡欺诈模型。向数百万用户智能地推荐数百万产品。通过模拟包含数百万金融工具的投资组合来评估金融风险。轻松地操作成千上万的人类基因的相关数据发现致病基因大数据时代：指我们拥有收集，存储，处理大量信
原创
2021-04-25 22:41:42
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15 时间序列：时间数据的解析与应用在很多数据分析任务中，经常会遇到处理时间相关的数据。比如电商网站经常需要根据下单记录来分析不同时间段的商品偏好，以此来决定网站不同时间段的促销信息；又或者是通过对过去十年的金融市场的数据进行分析，来预测某个细分版本的未来走势。在这些任务中，时间信息的处理都是重中之重。时间数据的处理不同于对常见的数字、字符串等数据的处理方式，时间数据处理起来往往会比较复杂。比如数
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2024-02-04 13:09:34
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很多同学很困惑：想做数据分析师，结果学了一大堆ESP软件操作，看了一堆统计学、职以后每天都在取数——而且还是很基础的数据。那到底自己算不算入门？啥水平才...
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2022-08-09 16:15:22
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先了解下excel版本区别 excel2003excel2007及以上后缀.xls.xlsx结构二进制格式xml数据结构特点存储容量有限xml压缩，占用空间小，操作效率高 可以看到2007及以上版本为xml数据结构，对后续海量数据处理起到关键作用。apachePoi官方对excel2007使用xssf对象，可以分为三种模式：用户模式：有很多封装的方法，但非常耗内存事件模式：基于
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2024-07-12 15:12:02
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数据分析介绍数据分析重点是掌握分析思路 例如：出现了营业额下滑这个场景首先要判断数据的真实性，准确量化下滑的额度大小结合业务场景，使用分析方法，拆解可能导致下滑的原因根据可能的原因，从数据库中找到相关数据，用SQL把数据取出来利用excel或者tableau等工具进行处理和可视化有时需要用上算法模型做辅助最后，从各种图表中总结原因，输出有效结论工具决定下限，分析决定上限 只要是基于量化的信息提升生
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2023-08-08 09:42:32
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简单数据分析数据集下载：数据集下载
下载完成后，首先解压文件创建RDD要在文件或目录上创建RDD，使用textFile方法传入文件或目录名称val rawblocks=sc.textFile("file:///media/hadoop/Ubuntu/data/donation")把数据从集群上获取到客户端最简单的一个方法，使用first，即向客户端返回RDD的第一个元素rawblocks.firs
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2023-10-26 13:15:54
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文章目录一、缺失值处理1. 如何处理nan1.1 如何判断数据中是否包含缺失值1.2 存在缺失值nan，并且是np.nan2. 不是缺失值nan，有默认标记的二、数据离散化1. 什么是数据的离散化2. 为什么要离散化¶3. 如何实现数据的离散化:3.1 读取股票的数据3.2用的工具：3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码3.4 自定义区间进行分组:三、数据合并:¶1. pd.conca
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2023-11-20 01:47:57
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有一家日式连锁餐厅。
你就职于运营公司的市场部。
几乎所有门店工作日的夜间客流量都不理想，店铺整体的收益性难以提高是公司长年以来所面临的难题。
刚好前几日，为了找出应对之策，公司进行了市场调查。
你入职后，公司分配给你的第一个工作就是根据调查结果找出“怎样才能改善日夜间的收益性”。
究竟该如何分析这些数据？
又该提交怎样的报告呢？
原创
2023-04-05 14:40:07
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# Spark高级数据分析入门指南
随着大数据时代的到来，数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。而Apache Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎，已经成为增强数据分析能力的首选工具。本文将介绍Spark的基本概念，并通过实际代码示例展示如何进行高级数据分析。
## Spark基础概念
Apache Spark是一个开源的快速大数据分析引擎，其主要特点包括：
- **快速**
信息系统项目管理师综合知识真题考点：控制成本过程的数据分析技术
控制成本过程的数据分析技术主要包括：挣值分析、偏差分析、趋势分析、储备分析
1、挣值分析(EVA)：实际进度和成本绩效与绩效测量基准进行比较。
关键指标：计划价值(PV)、挣值(EV)、实际成本(AC)
2、偏差分析：在EVM中，偏差分析用以解释成本偏差(CV=EV-AC)、进度偏差(SV=EV-PV)和完工偏差(VAC=BA
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2023-11-15 21:28:10
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好的数据分析师不仅熟练地掌握了分析工具，还掌握了大量的数据分析方法和模型。这样得出的结论不仅具备条理性和逻辑性，而且还更具备结构化和体系化，并保证分析结果的有效性和准确性。今天老李我将从以下6个维度32种分析模型和方法逐个简略介绍，赶紧点赞收藏！战略与组织质量与生产营销服务财务管理人力资源互联网运营同时分享一下我整理的一份数据分析流程知识图谱，需要可自取。内含数据分析12个常见分析模型、18个理论
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2023-12-29 23:43:14
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不管是哪个行业，当前处于任何阶段的产品经理，躲不开的一个词便是：数据分析。提到数据分析，它一般会出现在以下的场景中：做版本规划的时候，如何设立指标来进行功能验证？功能上线后，如何做数据复盘？如何通过数据来快速定位问题？在众多的数据中如何识别哪些是需要呈现的重要数据？......像大多人一样，几年前我也是试图寻求各种数据分析的书籍来找解决方案，在翻看了十几本数据分析的书后，结论如下：没想到这个行业发
