数据分析

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 数据立方体 　　关于数据立方体（Data Cube），这里必须注意的是数据立方体只是多维模型的一个形象的说法。立方体其本身只有三维，但多 维模型不仅限于三维模型，可以组合更多的维度，但一方面是出于更方便地解释和描述，同时也是给思维成像和想象的空间；另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来，于是就有了数据立方体的叫法。所以本文中也是引用立方体，也就是把多维模型以三维的方式为代表进行展现和描述，其实上Google图片搜索“OLAP”会有一大堆的数据立方体图片，这里我自己画了一个： OLAP 　　 OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理） 是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点： OLAP与OLTP 数据处理类型 OLTP OLAP 面向对象 业务开发人员 分析决策人员 功能实现 日常事务处理 面向分析决策 数据模型 关系模型 多维模型 数据量 几条或几十条记录 百万千万条记录 操作类型 查询、插入、更新、删除 查询为主 OLAP的类型 　

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 步骤简单、功能强大、分析快又准，算是大数据时代对数据分析软件的基本要求。但说归说，数据分析软件到底都是靠哪些好用到惊人的功能来达到甚至突破这些基本要求的？接下来，我们将以号称零基础也能轻松实现大数据可视化分析的奥威BI数据分析软件来简单盘点一下：数据分析软件那些好用到惊人的功能 1 、BI 报表模板 优势：替换数据源即可生成智能可视化分析报表 应用场景：在数据分析任务繁重时，可采用BI报表模板快速完成数据可视化分析报表，减轻负担的同时，有利于将更多精力投放到更为复杂细致的数据可视化分析中 技巧：一般来说，奥威BI数据分析软件上就有不少为不同行业预设的不同主题的BI报表模板，用户可通过关键词搜索的方式找到合适的BI报表模板进行下载应用。但很多时候这些报表模板并不能完全满足用户的分析需求，需要进行进一步的细调。为了节省时间，我们建议用户先自行制作一份BI报表，将其保存为BI报表模板，当有需要时即可直接运用，将会更加节省时间，更加契合实际的分析需求。 2 、多维动态分析 优势：同一张报表，同时满足不同浏览者的分析需求 应用场景：当管理决策层需要针对某个问题进行分析决策时，即便是同一张BI报表，不同的领导都能根据自己的想法去分析数据、挖掘数据信息。即便是同一张报表，从不同的角度进行分析观察，所获得的数据信息也有很大不同

近几年来，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。 《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。 科多大数据带你从4个方向让大家充分了解大数据，望对同学们的大数据从业有帮助： 大数据就业前景 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。 大数据就业方向 大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？ Hadoop大数据开发方向 市场需求旺盛，是大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等；

什么是数据分析   运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。 数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 电商大数据分析主要体现在哪些方面   第一，其实对于电子商务来说最早的大数据分析是体现在分析网站数据上，现在电子商务的形式变得多样化，无论是PC端还是移动端百花齐放，而最开始电子商务主要的载体就是网站，因此分析网站每天或者每个时段的流量以及来源和具体的用户追踪数据等，这些都属于大数据分析。   第二，随着电子商务的成熟，现在的电子商务不仅有网站一种载体，还有各种平台和app等载体，因此电商大数据分析就体现在RFM模型上，RFM模型指的是从各个渠道了解客户访问的产品的分类品牌价格和渠道等数据，打造完成的客户消费模型，以此来分析出有用的数据。   第三

Spark作为一款基于内存的分布式计算框架，具有简洁的接口，可以快速构建上层数据分析算法，同时具有很好的兼容性，能够结合其他开源数据分析系统构建数据分析应用或者产品。 为了适合读者阅读和掌握知识结构，本篇从Spark基本概念和机制介绍人手，结合笔者实践经验讲解如何在Spark之上构建机器学习算法，并最后结合不同的应用场景构建数据分析应用。 读者对象 本篇中一些实操和应用章节，比较适数据分析和开发人员，可以作为工作手边书; 机器学习和算法方面的章节，比较适合机器学习和算法工程师，可以分享经验，拓展解决问题的思路。 口Spark初学者 口Spark应用开发人员 口Spark机器学习爱好者 口开源软件爱好者 口其他对大数据技术感兴趣的人员 如何阅读本篇 本书分为11章内容。 由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！ 第1章从Spark概念出发，介绍Spark的来龙去脉，阐述Spark机制与如何进行Spark编程。 第2章详细介绍Spark的开发环境配置。 第3章详细介绍Spark生态系统重要组件Spark SQL、Spark Streaming、GiraphX、MLlib的实现机制，为后续使用奠定基础。 第4章详细介绍如何通过Flume、Kafka、Spark Streaming、HDFS、Flask

01内部运营策略分析——数据分析课.mp4 02Tableau.mp4 03内部运营直播.mp4 04python初级-基础.mp4 05Python初级-if语句.mp4 06Python初级-常量-变量-运算符.mp4 07Python初级-while循环.mp4 08python初级-函数_字符串.mp4 09python初级-字符串常用函数.mp4 10python初级—列表.mp4 11python初级—元组_字典.mp4 12python初级—函数补充_lambda.mp4 13Python初级—内置函数_模块引入.mp4 14Python数据分析—numpy（1）.mp4 15Python数据分析—numpy（2）.mp4 16Python数据分析—pandas.mp4 17Python数据分析—pandas_chipotle数据集.mp4 18Python数据分析—二手房交易_matplotlib.mp4 19Python数据分析—线图_柱图.mp4 20赠一window操作.mp4 21Webscraper.mp4 22行业研究.mp4 23SQL&R直播课.mp4 24竞争分析.mp4 25竞争分析直播.mp4 26R语言-1.mp4 27R语言-2.mp4 28R语言-3.mp4 29R语言-4.mp4 30excel.mp4 31Excel直播课作业讲解

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 从事BI多年，经历了经营分析系统的大建设，大发展时期，也有幸处在大数据与传统BI系统的交替之际，因此特别来谈谈，传统BI还能走多远？ 技术为业务服务，因此这里不谈技术，更多从使用者的角度去阐述原因，理了八个方面，每个方面都是笔者亲历，当然任何穷举法都无法证明绝对正确，但希望能引起思考。 1、资源申请-从月到日，不可同日耳语 自从企业有了 大数据 MPP、HADOOP、流处理三个资源池，租户生效基本都是所见即所得。公司甚至为了申请方便，搞了资源套餐，我们申请资源叫点套餐，这种资源申请模式为对外灵活开放数据提供了基本保障，在半年时间内，内外部租户已经开出了100多个(以前可能叫数据集市)，现在回想起来，如果没有这个能力，公司的对外变现基本不可能。 无论是阿里云还是AWS，都是这个套路，但为什么企业要自己做，因为较大的企业本身内部就是个巨大的市场，有各类的应用要求，从数据、安全、接口、技术等各个方面讲，都不适合放到外部平台。 传统BI的小型机阶段，没有资源池概念，资源申报按硬件台数算，需要提前申请预算，即使硬件到位，集成时间也过于漫长，记得以前为11个地市规划11个数据集市，采用四台570划分12个分区，搞了1个多月，效率不可同日而语。 大数据 系统在资源粒度、申请速度、资源动态扩展等各个方面都完爆传统BI

第一次使用pandas库，真的太方便了，几行代码就完全实现了需求，非常适合用来做数据分析 需求是这样的:根据sn分组，然后得到一time为x轴，distance为y轴的日志报表，输出在一张图表上。 拿到这个需求的时候暗自高兴，我之前有过matlab的数据分析基础，又有python的爬虫和图像分析经验，问了好几遍，以为是前辈在试探我的能力，哈哈哈哈哈。平复了高兴的心情，现在介绍一下pandas库。 想看pandas官方文档的可以点击这个链接 https://www.pypandas.cn/ 中文哦 官方给出的pandas标题显示pandas是一个强大的python数据分析支持库，提供了一些可以学习的资料：大家可以去尝试 话不多说，直接上代码 ''' author：bruce Yang 2019.12.10 读取CSV数据使用-pandas库对数据进行分析， 根据sn分组，x=time, y=distance_1,显示为12*16的子图， ''' import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 存储CSV文件路径 CSV_FILE_PATH = 'reddyice_lat.csv' # 各个参数的意义；usecols表示取到的列,skiprows表示跳过前几行，na

数据分析之Pandas学习笔记（三）（文件读写，数据库读写） CSV文件(xxx.csv) 读取pd.read_csv() 写入 Excel文件(xxx.xlsx) 读取 写入 用代码自动创建文件，文件夹 CSV文件(xxx.csv) 读取pd.read_csv() pandas.read_csv()官方文档 参数详解 有关读取csv文件当中关于header和name表头的处理 当然你也可以用最古老的读取文件的方式 下面介绍用pandas模块读取csv文件 pd.read_csv( '', header=None, 什么时候填None什么时候填0看上头链接。 names=[], 一般和header结合使用 index_col='message', 将‘message’列作为行索引 index=[], columns=[], usecols=[0], 取第一列 [0,6]取一，七两列 seq=',', 以逗号为分隔‘\S+’通过去空格的正则分隔符 thousands=',', 千位分隔符 nrows=500, 需要读取的行数为500行 skiprows=[0,2,3], 跳过文件的1,3,4行 na_values=[], 一组用于替换NA的值 na_rep='Null', 用Null替换NaN iterator=, 返回一个TextParser以便逐块读取文件 chunksize