由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文来说说到底要怎么学习它，以及怎么避免大数据学习的误区，以供参考。大数据要怎么学：数据科学特点与大数据学习误区。推荐一个大数据学习群 142974151每天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是
随着时代的发展，我们在工作中经常会碰到数据，特别是做运营，天天都需要与数据打交道，然而这些密密麻麻的数据，可读性较差并且毫无重点，为了更加方便的展现数据，发现数据价值，这时候会采用一些数据可视化图表。好的数据可视化图表是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。而且数据可视化更加直观有意义，更容易被人们理解和接受。但是很多人在了解到具体的数据可视化之后，在制作数据可视化大屏过程当中都会有一个共同的
1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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前言滚动轴承是设备预测性维护中最常见的零部件，故障类型大多以部件损伤最为常见，除此之外，文章还将对滚动轴承偏翘、电蚀、跑外圈等故障做个简单的介绍，并用python程序来识别故障类别。 至于滚动轴承松动、润滑不良、过温等其他故障，以及滑动轴承故障特征，本文章将不再赘述，详细细节可在微信公众号内留言讨论。(图片来源于网路侵删)一、滚动轴承常见故障信号特征滚动轴承由外圈、滚子和内圈组成，一般主要承受径向
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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目录一、Apache Pig概述二、Apache Pig架构1）架构图2）Apache Pig组件1、Parser（解析器）2、Optimizer（优化器）3、Compiler（编译器）4、Execution engine（执行引擎）三、Apache Pig安装1）下载Apache Pig2）配置环境变量3）修改配置四、Apache Pig执行模式1）本地模式2）Tez 本地模式3）Spark 本
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2023-12-20 21:04:58
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一、什么是AARRR模型，以及为什么它如此受欢迎？让我们深入了解Dave McClure的模型。AARRR代表：用户拉新Acquisition 用户激活Activation 用户留存Retention 用户推荐Referral 商业收入Revenue二 、RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp对于海盗指标-AARRR模型的优化。RARRA模型突出了用
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2023-10-03 11:30:01
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相关性分析散点图矩阵初判多变量间关系，两两数据之间的，比如说4个数据ABCD，就有12个比较，第一个参数和第二个参数，第一个参数和第三个参数，.......这个图就是正态分布的几个参数，就没有任何的相关性 相关性分析
分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数）
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2024-01-11 12:33:35
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对于一个ML问题，解决思路通常是：拿到数据后怎么了解数据(可视化) 选择最贴切的机器学习算法 定位模型状态(过/欠拟合)以及解决方法 大量极的数据的特征分析与可视化 各种损失函数(loss function)的优缺点及如何选择首先拿到数据要进行***数据分析***数据准备->数据清洗->数据重构->数据分析 典型的重构就是归一化可以利用降维算法来实现数据的处理，用更少的特征描述原
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2023-08-31 13:00:09
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2022年数据与分析有哪些新趋势？今年数据和分析主要趋势：1.激活多样性和活力使用自适应AI系统推动增长和创新同时应对全球市场的波动； 2.增强人员能力和决策以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析； 3.将信任制度化以大规模地实现数据和分析的价值。管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理。现在应该根据关键数据和分析技术趋势对于业务优先事项的紧迫性和匹配性来监测、
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2024-01-11 13:38:43
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当所要分析的样本特征过多时，我们可以采用主成分分析即PCA（principal component analysis）对数据进行降维和可视化。代码引自《python机器学习》PCA算法及其实现PCA算法的步骤如下： 1）对原始维数据集做标准化处理。 2）构造样本的协方差矩阵。 3）计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。 4）选择与前个最大特征值对应的特征向量，其中为新特征空间的维度。 5）通过前
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2024-02-03 22:52:10
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统计杂碎记录PS: 记录一些自己平时遇到的数理统计概念，持续更新中，后续补充学习1. nested random intercept effects 建议参考：Visualizing Nested and Cross Random Effects2. 方差膨胀因子Variance Inflation Factor (VIF) 这个概念呢其实在做PCA, RDA或者其它类似的分析时可能会用到。 首先
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2023-12-22 22:15:08
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时间序列一、定义二、构成要素三、时间序列预测模型3.1 指数平滑法3.2 ARIMA模型3.3霍尔特-温特模型 一、定义时间序列（或称动态数列） 是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。二、构成要素1）
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2023-08-11 20:43:33
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做RFM分析的时候要知道RFM分析的数据格式有两种： 一种是交易数据，也就是每次交易占用一行，关键变量是客户ID、交易日期和交易金额； 另一种是客户数据，就是每个客户占用一行，关键变量是客户ID、交易金额、交易次数和最近交易日期。为了保证数据的准确性，建议采用交易数据格式进行分析，实际上交易数据是可以整理成为客户数据的，而客户数据是无法还原为交易数据的。我从我们后台导出来的就是客户数据，我这里
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2023-10-24 00:04:35
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简介二代测序最常用的质量评估软件是FastQC，多样本时可进一步结合MultiQC。此外速度超快的fastp也特别推荐，而且包括质量评估、质量控制等功能，可以说是国产软件之光，详见下方详细教程：数据的质量控制软件——FastQC整合QC质控结果的利器——MultiQC极速的FASTQ文件质控+过滤+校正fastp三代纳米孔(Nanopore)测序数据与二代Illumina测序数据相比，具有读长更长
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2023-07-14 17:36:45
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目录 设想和目标计划资源变更管理设计/实现测试/发布团队的角色，管理，合作总结: 本次项目的github地址设想和目标我们的软件要解决什么问题？是否定义得很清楚？是否对典型用户和典型场景有清晰的描述？我们的软件主要是为了解决物理实验报告的生成以及数值的处理，后期还会有物理实验题库。我们的典型用户就是北航需要选修物理实验的学生。我们达到目标了么（原计划的功能做到了几个？ 按照原计划交付时间交付
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2023-10-30 17:44:33
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数聚智慧决策门户SDP （Smart Decision Platform）是企业级的商业智能数据门户，以信息的民主与集中来改善企业的管理水平，保护企业已有报表与数据分析资产。SDP通过兼容开放的特性、灵活的用户权限配置、便捷的报表访问体验以及高效的互动交流方式，实现企业报表的高度集成、权限管控与协同共享。 数聚智慧决策门户是数聚公司在总结了为多家著名企业实施商业智能BI（Business I
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2024-02-06 07:11:11
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1. 什么是数据分析1) 数据分析发展背景进入到 21 世纪以后，伴随着互联网的迅速发展，大数据应运而生，越来越多的数据被不断的挖掘出来，形成了“数据为王”的时代。就拿我们自己举例子，比如你的购物习惯、你的喜好等等，这些都会组成数据，对你购物习惯的分析会帮助购物平台更精准的推荐商品，这只是数据分析应用的冰山一角，它还可以应用到金融领域、交通领域、畜牧业等等。随着数据规模越来越庞大，单靠人力重复的脑
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2023-07-10 15:24:47
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