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，
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2023-11-17 22:17:17
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一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入
本章内容理解数据认识数据分析数据分析工具Python集成开发环境和文本编辑器使用Jupter Notebook理解数据需要分析的数据一般是结构化的、半结构化的、非结构化的数据集合。大部分数据集都能够被转化为更加适合分析和建模的结构化形式。主要的结构化数据表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等），比如报讯在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。多维数组（矩
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2023-08-31 20:42:39
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随着大数据时代的到来，数据价值的概念逐渐深入人心，许多企业开始搭建自己的大数据分析平台，以便在数据洪流中把握行业未来的发展方向。做任何事情之前，首先要设定目标和思路，然后根据确定的目标、思路和实际情况制定可行的计划。当然，大数据分析平台的搭建也不例外。针对不同的企业业务规模以及企业所处的不同的发展阶段，我们可以选择适合自身的大数据分析平台的搭建方式。以下小编就为大家介绍两种常用的大数据分析平台搭建
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2023-11-16 13:26:07
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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。 5个大数据分析的基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同
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2023-06-01 18:36:30
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Pandas是Python大数据分析的必备库之一，调用库的代码如下：import pandas as pd在开始大数据分析之前，需要了解Pandas的基础知识：数据结构：数据在Pandas的处理过程中存在的形式，决定了数据特性和数据处理流程；主要的功能函数：包括索引、重新索引、数据的增删改、排序与排名等；常见运算函数：加减乘除、绝对值、统计分析值等等；附加功能：文件读取、数据库交互、网站API等（
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2023-08-09 16:28:44
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Python+大数据-数据分析与处理(六)-综合案例案例一：Appstore数据分析学习目标掌握描述性数据分析流程能够使用pandas、seaborn进行数据分析和可视化1.案例介绍案例背景：对 App 下载和评分数据分析，帮助 App 开发者获取和留存用户通过对应用商店的数据分析为开发人员提供可操作的意见分析需求：免费和收费的 App 都集中在哪些类别收费 App 的价格是如何分布的，不同类别的
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2023-10-13 20:52:41
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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、动图、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
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2023-07-26 00:00:27
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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，各类分析功
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2024-01-19 16:28:44
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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
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2023-10-25 12:54:31
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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
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2023-08-31 22:35:17
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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
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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
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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
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2024-09-09 15:54:47
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作者：马佩场景当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的评估表数据体量我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看。推荐一个开源免费的 Spring Boot 最全教程：https:/
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2024-05-14 15:06:33
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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
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2023-08-14 15:25:16
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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
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2023-06-28 14:23:32
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# 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
在大数据时代，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
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
