大数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术，一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中，有三个方面值得关注和重点发展。 数据清洗功能 在大数据应用技术中，前端的数据清洗功能远比我们想象的更重要。没有好的清洗自然也不可能有后续的数据建模和数据挖掘。数据清洗功能不仅受技术发展的限制，也和数据类型以及数据量息息相关。
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2023-07-07 20:38:54
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作为一个后端开发者，数据库设计是我们避不开的课题，不管是面试的时候，还是在真实工作的情境下，我们的工作不仅仅是将代码开发出来，根据开发的项目，设计出支撑项目的数据库，也是一个合格的开发者所应该具备的技能之一，这里我将数据库设计分成几个重要的部分，以下是我做数据库设计时的步骤。 数据库设计步骤 需求分析需求分析相信大家都知道，我们在做开发之前先做需求分析，能让我们的
随着大数据的快速发展，数据分析越来越受到企业的重视，不少企业已经部署了数据分析BI软件，来帮助处理分析数据。也有很大一部分企业一直在纠结到底该选哪一款数据分析BI软件，因为现在市场上的数据分析BI软件实在是太多了。笔者就此选出了现在非常火的5款数据分析BI软件，以供参考。 1、Power BIPower BI是微软推出的一款数据分析BI软件，微软官方是
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2023-07-13 20:28:53
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数据分析，是一种基于系统化分析问题的方式，是一种手段，也可以是一种工具，可以很简单也可以很复杂。它可以用在各个场景，比如现在的B2C\B2B……等等。 简单点的例子：通过分析购买产品的人大多都来自于北京，则北京是产品的主要消费者居住的城市。 从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。商业智能BI系统其实是一整套方案，就是充分利用
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2023-10-31 16:53:44
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随着数字时代的到来，数据已经成为企业最重要的资源。现在企业面临的问题是如何在数据的海洋中获取有价值的信息。在这样的市场背景下，数据分析软件应运而生，许多企业习惯于使用数据分析软件来处理数据。这是因为使用数据分析软件可以快速从海量数据中提取最有效的信息，在企业营销中起着关键作用。 如今市场上的数据分析软件可谓琳琅满目，挑选起来可不容易，往往是挑得眼花缭乱也选不出来。今日小编就来总结一下，一个好
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2023-10-16 10:23:29
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概述整个系统分为三个服务 一、数据源。这个可以是各种形式的数据库。当然，你如果有高大上的Hadoop也是可以的。 二、分析引擎。就是R了，这里我们使用Rserve搭建一个服务。 三、分析脚本容器。根据每一个数据分析需求我们都会写成一个R脚本，放到容器中，由容器来做参数分发，脚本调用，结果输出。数据源这个就不需要细说了，把公司自己的数据源接过来，向分析引擎开放Read权限就行了。可以是MySQ
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2023-08-10 08:52:09
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文章目录0 简介1 前言2 数据集3 数据预览4 数据预处理与特征工程4.1 缺失值处理4.2 分类变量数值化4.2.1 二分类变量编码4.2.2 有序分类变量编码4.2.3 无序分类变量编码4.3 数值特征预处理4.3.1 连续型特征离散化4.3.2 规范化4.3.3 持久化预处理后的数据5 模型的训练与评估5.1 划分数据集5.2 训练集重采样5.3 模型的训练与评估6 最后 0 简介? H
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2023-11-01 19:12:55
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1． 概念、分类数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础
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2023-11-17 22:12:00
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一、建设的出发点满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售后……）3、战斗级：没有决定权，只有执行权的一线部门（业务员/客服/审核员/仓管员……）这三类人，需
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2023-08-31 21:14:35
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作者：刘天01 为什么需要数据分析体系在很多不成熟的公司中，虽然也有使用数据去验证产品的思路，但是他们在实际工作中往往是这样取用数据的：产品部同事找到数据分析师，问他昨天刚上线的版本用户点击率是多少。运营部同事找到数据分析师，问他前两天上线的拉新活动是否带来了用户量的增加。领导找到数据分析师，问他这两天的订单量是否有所增长，上月额环比增长是多少。可见，各个岗位都会有自己的数据需求，所以数据分析
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2023-08-15 16:02:29
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1.3 什么是大数据分析1.大数据分析的定义数据分析指的是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么，这一层次包括发现数据规律的聚类、相关规则挖掘、模式发现和描述数据规律的可视化分析。预测分析用于预测未来的概率和趋势，例如基于逻辑回归的预
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2023-08-28 14:42:15
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一 什么是BI数据分析平台？（What）商业智能（Business Intelligence, BI），指用数据仓库、数据挖掘、数据可视化等技术进行数据分析,将企业中现有的数据转化为知识，辅助业务进行经营决策的一种技术方式，表现形态可以是一套大数据技术组合的解决方案，也可能是一款数据分析工具。
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2023-09-14 15:55:08
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# 工程数据分析系统架构指南
在现代软件开发中，数据分析系统是企业决策过程中不可或缺的一部分。建立一个有效的工程数据分析系统架构，可以帮助我们更好地收集、处理和分析数据。本文将介绍如何构建一个工程数据分析系统架构，并通过具体的步骤和代码示例进行阐述。
## 整体流程
为了便于理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确
数据分析系统技术架构是一项旨在从海量数据中提取有价值信息的解决方案。随着大数据时代的到来，企业对于数据分析系统的需求愈加迫切。从2010年至今，数据分析技术的发展经历了多个阶段，如今我们处于智能化分析的阶段，尤其是在人工智能与机器学习的推动下，使得数据分析变得更加高效与智能。
```mermaid
timeline
title 数据分析系统发展历程
2010 : 数据分析概念的提
大数据实时日志系统搭建距离全链路跟踪分析系统第二个迭代已经有一小阵子了，由于在项目中主要在写ES查询\Storm Bolt逻辑，都没有去搭建实时日志分析系统，全链路跟踪分析系统采用的开源产品组合为FileBeat、Kafka、LogStash、Elastic、Storm，外加自主前端、自定义日志。今天挤出时间，选用FileBeat、ElasticSearch、Kibana搭建了一个实时日志系统。搭
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2024-09-29 20:15:05
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# 数据分析系统总体架构
在数字化时代，数据分析成为企业决策和战略制定中不可或缺的一部分。一个完整的“数据分析系统”通常包括数据采集、数据存储、数据加工与分析、以及数据可视化等几个关键环节。本文将深入探讨这一系统的总体架构，并通过代码示例帮助理解每一部分的实现过程。
## 数据采集
数据采集是整个数据分析系统的第一步，涉及从多个数据源收集数据。常见的数据源包括数据库、API、CSV文件等。使
# 数据分析软件系统架构的实现指南
数据分析软件系统是现代企业决策支持的重要工具。构建一个高效的软件系统架构需要深入理解数据流、处理逻辑、以及如何对数据进行存储和分析。本文将为一名刚入行的小白提供一个详细的流程和实现方法。
## 1. 整体流程概述
为了有效实现数据分析软件系统的架构，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
官方手册：https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html 菜鸟教程：https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 极客教程：https://geek-docs.com/numpy/numpy-tutorialsNumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持大量高级的维度数组与矩阵运算，此外也
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2024-09-27 07:24:21
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软件系统数据分析没有规范的分析流程容易使最后的结果逻辑混乱或者偏离原来的主题，所以一套规范的流程能够使网站分析更加清晰和有效。
软件系统分析其实就是一个发现问题、分析问题的解决问题的过程。问题的发现可以来源于多方面：系统在运营中遇到的问题、用户的反馈和抱怨、日常统计数据的表现异常等；分析问题的过程就是根据遇到的
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2024-09-09 06:15:44
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我们在前面的文章中提到了BI系统，从文章中我们不难发现BI系统处理数据的时候都是很有效的，但是当数据量过大的时候，我们系统的性能就会弱了很多。当然了，如果我们处理的数据在TB或者TB以上的数据量的时候，这个系统根本就不能够正常运行，所以，我们就需要解决这个问题。大家都知道数据库的规则是有很多的，数据库的规则，能够解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性。但是对于数据仓库来说，
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2023-11-25 13:59:27
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