# 实现流式数据分析的步骤
## 1. 定义数据流来源
首先，我们需要定义数据流的来源，比如从数据库、API或者实时传感器获取数据。
## 2. 处理数据
接下来，对数据进行清洗、转换和处理，以便后续分析使用。
## 3. 应用数据分析算法
然后，使用适当的数据分析算法对数据进行分析，比如机器学习模型，统计分析等。
## 4. 可视化分析结果
最后，将分析结果可视化展示，以便更好地理解数据
原创
2024-05-03 03:15:45
103阅读
1 为何需要标准化有的数据，不同维度的数量级差别较大，导致有的维度会主导整个分析过程。如下图所示：该图的数据维度\(d=30\)，样本量\(n=40\)，上面的图是对原始数据做PCA后，第一个PC在各个维度上的权重的平行坐标图，下面的图则是对数据做标准化之后的情况。可以发现，在原始数据中，第\(4\)和\(24\)个维度的权重非常大。如果其他的维度也包含了重要的信息，而我们只取第一个PC做研究，可
转载
2023-08-24 21:56:08
153阅读
背景相对于传统的Hadoop这样的batch分析平台，流式分析的优点就是实时性， 即可以在秒级别延迟上得到分析结果 。 当然缺点是, 很难保证强一致性，即Exactly-Once语义 （在海量数据的前提下，为了保障吞吐量，无法使用类似事务的强一致性的方案）。 一般流式分析平台都会promise较弱的一致性，即Least-Once语义，保证数据不丢但允许数据重复。但这只是在正常的情况下
转载
2024-01-12 10:58:23
48阅读
在科技飞速发展的今天，每天都会产生大量新数据，例如银行交易记录，卫星飞行记录，网页点击信息，用户日志等。为了充分利用这些数据，我们需要对数据进行分析。在数据分析领域，很重要的一块内容是流式数据分析。流式数据，也即数据是实时到达的，无法一次性获得所有数据。通常情况下我们需要对其进行分批处理或者以滑动窗口的形式进行处理。分批处理也即每次处理的数据之间没有交集，此时需
转载
2023-11-16 17:41:39
6阅读
druid 特点Apache Druid是一个高性能的实时分析型数据库云原生、流原生的分析型数据库Druid专为需要快速数据查询与摄入的工作流程而设计，在即时数据可见性、即席查询、运营分析以及高并发等方面表现非常出色。在实际中众多场景下数据仓库解决方案中，可以考虑将Druid当做一种开源的替代解决方案。可轻松与现有的数据管道进行集成Druid原生支持从Kafka、Amazon Kinesi
转载
2023-12-25 22:32:38
103阅读
目前，流式细胞术广泛应用于细胞表面和细胞内分子表达特征的分析，界定不同种类的细胞群，测定分离出的亚类纯度，分析细胞的大小和总量，它可以同时分析单个细胞的多个参数。它主要用于检测标记在抗体上的荧光强度，这些荧光抗体则可以检测与特定细胞分子结合的蛋白或配体，如与 DNA 结合的溴化丙啶 (PI) 等。 染色步骤包括：将培养的细胞或组织样品制成单细胞悬液，然后将细胞放入管子或酶标板中与
转载
2023-12-05 22:45:16
53阅读
大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷歌、
转载
2024-08-26 00:31:12
28阅读
1 介 绍 1.1 流式计算介绍 流式大数据计算主要有以下特征： 1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。 2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较
原创
2021-07-08 16:18:50
834阅读
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
转载
2023-10-03 08:52:17
206阅读
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
1592阅读
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
转载
2023-08-21 09:13:32
633阅读
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
转载
2024-01-13 20:01:43
252阅读
首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
转载
2023-07-06 12:30:26
331阅读
Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“疫情给企业组织带来颠覆的速度，迫使数据和分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势
转载
2023-08-27 23:38:23
201阅读
目录标靶图甘特图瀑布图示例示例1：标靶图制作示例2：瀑布图制作 标靶图标靶图就是在基本条形图的基础上添加一些参考线、参考区间，可以帮助分析人员更加清晰的分析出两个度量之间的关系，通常用来比较计划值和实际值。 先绘制条形图，然后在下方轴的位置右键添加参考线 参考线的形式有四种，分别是线、区间、分布、和盒须图，范围有整个表、每区以及每单元格，可以在值处计算想要
转载
2024-05-05 06:57:22
146阅读
入行数据分析可行吗？适不适合学习？近几年数据分析很火很多人都涌入数据分析看似热火朝天的行业，学习数据分析的出发点很多，有的为了让自己不落伍紧跟时代步伐，有的为了一份高薪体面的工作，还有的为了公司的发展逼着自己要去了解数据分析，还有一些啥都想学的学霸。入行数据分析怎么样？1、数据分析不是技术很多人学习数据分析不知道学什么?开始就是python、模型，硬生生把数据分析当成了一门技术，到企业中工作傻眼了
转载
2023-09-14 21:32:27
246阅读
引 随着网络零售业被消费者认同的程度逐渐加大，规模不断扩张，一个零售网站上面的商品种类也越来越丰富，这时顾客所需要处理的信息量就会急剧增加。 Phillips（2005）的研究表明，当顾客面对种类繁多的商品时，并不会因为可选择的丰富多样性而得到更多的满足，但是他们能够因为卖家对其商品选择的引导而感到满意。对于零售购物网站来说，引导顾客的一个有效的办法就是合理的网页布局，就是说，哪些商品应该放置在一
转载
2024-01-11 22:55:33
89阅读
运用SPSS进行PCA主成分分析（因子分析）一、 SPSS数据标准化二、 SPSS主成分分析三、 EXCEL权重计算四、 思考1. 数据标准化的方法：“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”；2. 关于KMO检验标准; 写在前面：很抱歉，因课题转换，已经不做这方面的研究了，各位的评论就不再回复了，欢迎自行在评论里讨论！PCA主成分分析是以降维方式提取主成分，提取出的主成分是原始变量的综合考
转载
2024-01-08 17:49:48
596阅读
九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
你一定听说过或者拥有一套决策信息系统（ executive information system ：EIS）。EIS是高级管理人员梦寐以求的东西。在高级管理人员最需要的时候，它能提供决策支持的精华 ――决策支持的关键数据信息资源。典型的EIS可以满足高级主管的两个基本需求：一是系统能够提供做好工作所需的精确信息；二是根据需要，可以随时从系统中调用有关信息。 EIS是一个绝顶聪明的想法。它是高级管理
转载
2023-12-12 14:11:52
116阅读
