数据分析

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 商业智能（BI）是Gartner与1996年提出的，他描述了一些了的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。无数历史经验表明，充分利用现有的新知识、新技术，需要耗费几十年甚至一代人的时间。所以直到现在，大多数企业仍然缺乏数据化管理与决策所必须的信息化设施、配套制度和文化。但所幸的是，当前人们的观念认识、相关技术已经十分成熟，企业可以很容易的取得BI应用方面的进展，利用BI增加竞争优势并促进创新。 美国Randy Bartlett将商业智能提炼成一个公式，十分美妙： 商业智能＝信息技术＋商业分析 。 信息技术（IT）用于收集和管理数据，为数据拖拽、报表、BI分析服务，核心目标是将数据应用于业务中。商业分析（BA）则是利用数据分析、经验和商业智慧，作出基于分析的业务决策，其核心则是将商业问题带回数据中。 Gartner在《2016年的商业智能和数据分析平台魔力象限报告》中 对 商业智能技术做了归纳 ，这也是最先进、最时髦的信息技术。 1、支持快速且中心化的IT驱动的交付。基于平台自由的数据处理能力，IT部门能实现从数据到内容的交付，整个工作流程处于良好的企业级管控之下。 2、支持去中心化的分析。可以让业务人员实现从数据到自助分析的工作流程。 3、支持良好管控下的探索式分析。在良好的管控之下

in:name example 名字中有“example” in:readme example readme中有“example” in:description example 描述中有“example” stars:>1000 star>1000 forks:>1000 fork>1000 pushed:>2019-09-01 2019年9月1日后有更新的 language:java 用Java编写的项目 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ Python内置数据结构 List（列表） Tuple（元组） 都是序列结构 a=[1,2,3] --list b=(4,5,6)--tuple 访问列表和元组中的元素的方式是一样的，如a[1],b[1] list中的元素可以被修改，tuple中的不可以 list的复制方法： b=a[:] https://blog.csdn.net/qq_43230540/article/details/84788151 list，tuple函数 将某个对象转换成列表/元组 list('ab')得结果是['a', 'b'] tuple([1,2])的结果是(1,2) list和tuple其他的一些常见函数 cmp(a,b) len(a) min(a) max(a) sum(a) sorted(a)-

项目背景 大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用，数据分析师也成为了各大企业的标配，那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢？本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现 「数据分析」 职位究竟 「钱」 景如何： 哪些城市更需要数据分析人才，除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜； 哪些行业更需要数据分析人才，薪资如何； 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样： 我工作%n年了，该拿到多少工资才不至于拖后腿了。 使用工具 Python/Tableau 数据获取主要使用 urllib/json 包，具体可参见文章 Python爬虫拉勾网 ； 数据清洗处理使用了 pandas 包，可视化使用了 seaborn 包。 数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网，职位搜索关键词 「数据分析」 ，获取时间2018/3/8，字段解释如下： 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education 学历要求 companySize 公司规模 salary 薪资 positionId 职位编号 项目内容 导入所需包 import pandas as pd import seaborn as sns 主题/字体设置 设置图表主题； 指定字体解决图表中文显示为方块的问题。 sns.set_style('ticks',{'font

1. plotly 介绍 Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图， 下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。 由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。 可以说，plotly 在Python 绘制图表的时候，是一种顶层的绘制方式。 2. plotly 两种方式绘制图表 Plotly是集成了在线通过菜单操作绘图与离线通过代码绘图多种绘图方式的绘图系统。如果使用在线方式，在使用plotly的时候，需要在官网注册一个个人账号，设置个人密码。 在线：将你的可视化图像保存到网站上，便于共享和保存。 离线：直接在本地生成可视化图像，便于使用。（推荐使用离线方式，方便查看和阅读） 下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法： 3. plotly绘图 基本图表：20种 统计和海运方式图：12种 科学图表：21种 财务图表：2种 地图：8种 3D图表：19种 报告生成：4种 连接数据库：7种 拟合工具：3种 流动图表：4种 JavaScript添加自定义控件：13种 4.

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 据IDC监测，人类产生的数据以指数级增长，大约每两年会翻一番。信息处理能力是农商行的核心竞争力之一，若能引入大数据的理念和技术，必将有效提高信息化到水平，显著提升数据分析和商业决策的效率。然而帆软传说哥发现，作为银行业重要组成部分的农商行，大数据应用方面相对滞后，这主要是因为农商行早期信息化建设时对数据对应用考虑不足。 整体来看，农商行信息化应用存在如下问题： 一、农商行一般都存在多个系统，如绩效、监管等，而这些系统又多是有不同厂商建设的，数据格式、报表样式和分析纬度都各不相同。业务部门习惯性进入业务系统进行报表查看和分析，就算部署统一的报表平台，风格也难以适应，同时随着时间的流逝，因为多系统查看数据，会造成统计口径不统一，校准数据难度很大。而决策层因为前端分析散落在各个系统，无法有效汇总分析，数据参与决策的价值就很难发挥出来。 二、农商行的报表需求变化非常多，这些报表需求一般来自于业务发展带来的新增报表需求，农商行领导关注的报表需求，业务人员的临时需求和报表统计口径变动多需求。虽然科信部努力工作，加班熬夜，但这些需求并不能及时响应。需求不能及时响应，又会造成决策层无法及时查看关注的信息，需要自己对数据进行二次分析，增加了决策的难度。而业务部门常常要自己二次调整制作报表，难度大，重复劳动多，响应决策需求慢

谈起当今最受欢迎的数据分析工具，可能很多人都会想到国外的Tableau和国内的代表自助式工具FineBI，但其实很多人都不知道他们之间的差异，那么这两个产品究竟谁优谁劣呢？ 从定位上讲二者都属于自助式分析工具，在国内企业中十分风行，我也经常在工作中用到这两个工具，下面就根据自己的使用感受，从市场地位、可视化、产品性能、价格服务等四个方面来深度对比一下这两个BI工具： Tableau与FineBI 。 一、市场地位，孰强孰弱？ 先说国外市场，我们可以参考一下世界权威研究机构Gartner去年发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限评估报告》，报告中从前瞻性和执行力两个方面分析了国外BI厂商的综合实力，包括市场占有率、底层技术能力、资产投资回报、价格与服务等等，从中我们可以看出tableau在国外市场中处于绝对的领导地位，与微软的powerbi并驾齐驱，可见tableau在国外市场的受欢迎程度。 tableau成立于2003年，不足20年便发展成为国外BI巨头，与其极高的市场敏感性和数据驱动力不无关系，凭借着人性化的数据可视化站在了数字化时代的潮头上。 但是这份报告中并没有收录国产BI厂商，因此我们还无法看出与FineBI的对比。 那么在国内市场tableau的表现还是如此之好吗？ 我们可以从去年IDC发布的《中国商业智能软件市场跟踪报告》中可见一斑

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的 大数据 收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“ 大数据分析 ”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。 考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成 大数据分析 类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 1. OpenRefine 这是一款高人气 数据分析 工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。 2. Hadoop 大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 智能数据分析软件，大家或许多多少少都用过一些，但接下来要介绍的这款智能数据分析软件不同于一般的智能数据分析软件，不管是从智能分析的效率、便捷性，还是满足实际分析需求的实用性、直观易懂性来说，这款智能数据分析软件都表现地可圈可点。接下来我们将从几个方面来介绍这款名为OurwayBI的智能数据分析软件。 1 、智能数据分析的高效、精准 OurwayBI智能数据分析软件通过构建数据中台，将多个业务系统的主数据与交易数据全部打通，消除信息孤岛，实现真正的高效率协同工作。正是得益于数据中台的构建，用户在OurwayBI智能数据分析软件前端通过点击的方式下达指令后，系统将智能匹配数据、分析数据，在短短数秒间完成海量数据中的层层钻取分析，并最终以极为简单易懂的方式呈现数据。 从系统智能匹配数据、分析数据到最终的可视化数据展现，只需花费短短数秒，效率是相当地高，且由于OurwayBI智能数据分析软件采用了通过数据关联去智能匹配数据的方式，因此不仅能够准确抽取目标数据，还能完整、准确地钻取与之相关的数据明细、分析报表。 2 、智能数据分析的高度实用性、便利性 OurwayBI智能数据分析软件上的智能分析功能也好、可视化分析图表也好，基本上都是建立在用户实际分析需求上自主开发而来，能够切实实现用户分析需求

大数据我们都知道Hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。 我们可以带着下面问题来阅读本文章： 1.hadoop都包含什么技术？ 2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么，都有什么产品，产品有什么特性？ 3.Spark与hadoop的关联是什么？ 4.Storm与hadoop的关联是什么？ hadoop家族 创始人：Doug Cutting 整个Hadoop家族由以下几个子项目组成： Hadoop Common： Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各 种工具，如：配置文件和日志操作等。 HDFS： 是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统， HDFS集群包含了一个NameNode（主节点），这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储了真实数据的DataNode（数据节点，可以有很多）。HDFS针对海量数据所设计，所以相比传统文件系统在大批量小文件上的优化，HDFS优化的则是对小批量大型文件的访问和存储。 MapReduce： 是一个软件框架，用以轻松编写处理海量（TB级）数据的并行应用程序，以可靠和容错的方式连接大型集群中上万个节点（商用硬件）

“麒麟出没，必有祥瑞。” 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　—— 中国古谚语 Kylin思维导图 前言 随着移动互联网、物联网等技术的发展，近些年人类所积累的数据正在呈爆炸式的增长，大数据时代已经来临。但是海量数据的收集只是大数据技术的第一步，如何让数据产生价值才是大数据领域的终极目标。Hadoop的出现解决了数据存储问题，但如何对海量数据进行OLAP查询，却一直令人十分头疼。 企业中的查询大致可分为即席查询和定制查询两种。之前出现的很多OLAP引擎，包括Hive、Presto、SparkSQL等，虽然在很大程度上降低了数据分析的难度，但它们都只适用于即席查询的场景。它们的优点是查询灵活，但是随着数据量和计算复杂度的增长，响应时间不能得到保证。而定制查询多数情况下是对用户的操作做出实时反应，Hive等查询引擎动辄数分钟甚至数十分钟的响应时间显然是不能满足需求的。在很长一段时间里，企业只能对数据仓库中的数据进行提前计算，再将算好后的结果存储在MySQL等关系型数据库中，再提供给用户进行查询。但是当业务复杂度和数据量逐渐升高后，使用这套方案的开发成本和维护成本都显著上升。因此，如何对已经固化下来的查询进行亚秒级返回一直是企业应用中的一个痛点。 在这种情况下，Apache Kylin应运而生。不同于“大规模并行处理”（Massive Parallel