2015年5月16日，遼寧省撫順石化公司石油三廠污水緩沖池起火。撫順消防救援指揮中心接到廠內(nèi)報(bào)警后，立即派出6個(gè)隊(duì)站指揮中心，共34輛消防車，120名指戰(zhàn)員趕赴現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行處置，同時(shí)，支隊(duì)全勤指揮部、應(yīng)急通信保障隊(duì)、戰(zhàn)勤保障隊(duì)全部出動(dòng)，并調(diào)集石化專職消防隊(duì)5輛消防車，25名消防員趕赴現(xiàn)場(chǎng)。遼寧化工廠的事故，相信大家都聽說過，也給了大家一個(gè)警醒.隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展

學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯(cuò)必糾 文章目錄??什么是大數(shù)據(jù)????大數(shù)據(jù)的特征????Volume????Variety????Value????Velocity????大數(shù)據(jù)的分類????大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域????大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)????大數(shù)據(jù)的意義????大數(shù)據(jù)分析????大數(shù)據(jù)分析的定義????大數(shù)據(jù)分析的能力體系????大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的根源????大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)基礎(chǔ)????大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展階段????大數(shù)據(jù)分析的開源框架??
什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)（Big Data），指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)

如今在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的重要性越來越明顯，因此不少企業(yè)開始做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，讓業(yè)務(wù)里的每個(gè)人都可以更精準(zhǔn)的展開工作；本文作者分享了關(guān)于數(shù)據(jù)分析如何驅(qū)動(dòng)決策的講解，我們一起來看一下。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，是大家天天掛在嘴邊的時(shí)髦詞匯，可到底數(shù)據(jù)是如何驅(qū)動(dòng)的？很少有同學(xué)真正看到過全流程，更有同學(xué)總疑惑：“自己被人追著屁股要數(shù)，感覺自己才是被驅(qū)著動(dòng)的”。今天系統(tǒng)講解一下，拒絕跟風(fēng)。?一、最原始的決策流程首先，做事情是否一定需要數(shù)據(jù)，答：完全不需要。理論上，做事情只要兩橫一個(gè)豎：干就完了奧力

決策樹 我們喝牛奶時(shí)的思考過程就是決策樹的一種，通過不同的條件分支生成不斷的結(jié)果，而結(jié)果又有新的條件分支生成新的結(jié)果…… 上面的例子是： 沒過期沒超過三天新鮮不新鮮已經(jīng)買了放在冰箱里的牛奶確認(rèn)保質(zhì)期過期與否過期了幾天喝過期超過三天喝喝丟了鮮牛奶的貯藏過程中得益于現(xiàn)在的貯藏技術(shù)越來越好，一般稍有過期的產(chǎn)品價(jià)格低且仍讓可使用，而保質(zhì)期是指的最佳食用期而不是過了這個(gè)期限就不可食用了。因此，對(duì)于喝牛奶這個(gè)行為，用決策樹來表達(dá)自己影響自己做出決定的方式就如上圖展現(xiàn)了。 在這個(gè)決策樹種，根部的選擇不是隨機(jī)的

1、事件分析
可進(jìn)行篩選、分組、聚合的靈活多維數(shù)據(jù)分析
2、漏斗分析
分析多步驟行為之間轉(zhuǎn)化與流失情況
3、留存分析
分析用戶參與情況和活躍程度
4、分布分析
分析用戶行為在一段時(shí)間內(nèi)的頻次和指標(biāo)分布
5、LTV分析
分析用戶在特定時(shí)間段內(nèi)的生命周期價(jià)值
6、用戶路徑
用戶用戶行為行為的流向變化
7、網(wǎng)頁熱力分析
分析元素的點(diǎn)擊的分布占比與用戶瀏覽深度
8、間隔分析
分析用戶在兩個(gè)事件之間的間隔時(shí)長
9、自定義查詢
支持對(duì)全量數(shù)進(jìn)行sql查詢、結(jié)果可視化
10、歸因分析

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺(tái)與生態(tài)建設(shè)
王元卓1,2，靳小龍1,2，程學(xué)旗1,2中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100190大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實(shí)驗(yàn)室，北京 100190摘要：針對(duì)大數(shù)據(jù)分析處理深度與智能化程度不足，大數(shù)據(jù)分析計(jì)算不貫通、數(shù)據(jù)模型參數(shù)復(fù)雜，大數(shù)據(jù)算法易用性差、分析處理鏈路缺失以及大數(shù)據(jù)發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)條件要求高等共性技術(shù)與工程化瓶頸，系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程驗(yàn)室研制的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)。該平臺(tái)將重點(diǎn)支持科學(xué)計(jì)算、政府治理和社會(huì)安全等方面的示范應(yīng)用，通過開放生態(tài)向各

項(xiàng)目介紹本次結(jié)合的是一份淘寶大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集的大小共177MB，數(shù)據(jù)一共有3182261份（三百多萬份數(shù)據(jù)集），一般的軟件是無法計(jì)算和分析的，比如Excel，MySQL，Python這些都無法較好的完成相關(guān)數(shù)據(jù)分析。1.Excel一般是一萬多行的數(shù)據(jù)就不可以了。2.Python與MySQL雖然可以，但是查詢的效率卻不敢保證，容易出現(xiàn)電腦死機(jī)或者卡死，這個(gè)與電腦本身的配置有關(guān)，所以對(duì)于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，我們提供了Hadoop，偽分布式的儲(chǔ)存機(jī)制，這樣的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)讓我們的數(shù)據(jù)集，可以容納到TB級(jí)以上

joinDataFrame參數(shù)date_range參數(shù)date_range 生成一個(gè)DatetimeIndex對(duì)象
?frep從web讀取數(shù)據(jù)read_csv參數(shù)

ELK大數(shù)據(jù)分析課程
文檔出自：廣通學(xué)院??? 版本：1.0??官方資料：
beats文件采集：https://www.elastic.co/products/beats
logstash日志分析：https://www.elastic.co/products/logstash
elasticsearch日記存儲(chǔ)：https://www.elastic.co/products/elasticsearch
kibana日志展示界面：https://www.elastic.co/products/k

目前市場(chǎng)上有兩種類型的大數(shù)據(jù)分析方式--同步的和異步的，兩種都有各自在存儲(chǔ)容量和特性上的要求。??? 近來大數(shù)據(jù)分析這個(gè)詞正逐漸成為IT界流行的一個(gè)術(shù)語，以代指有關(guān)大數(shù)據(jù)本身的猜想，通俗說來即成堆數(shù)據(jù)背后問題的答案。然而，如果我們能夠從足夠的數(shù)據(jù)點(diǎn)入手比對(duì)及交叉分析，或許能幫助我們找到一些有用的數(shù)據(jù)，甚至可能幫助避免災(zāi)難。??? 問題是顯而易見的，所有的分析都需要大量甚至海量的數(shù)據(jù)，這便給當(dāng)今的IT管理人員帶來了更新的挑戰(zhàn)，即如何捕獲、存取、以及分析這些數(shù)據(jù)并將從中得到的分析

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，無論是在社會(huì)用人單位或者是個(gè)體方面都會(huì)涉及與處理相關(guān)數(shù)據(jù)信息的問題，社會(huì)大眾在應(yīng)用數(shù)據(jù)信息之際也被社會(huì)諸多的數(shù)據(jù)信息所圍繞，即使現(xiàn)代社會(huì)數(shù)據(jù)信息的發(fā)展情況較為良好、也讓社會(huì)大眾更為信服，然而在社會(huì)大眾對(duì)大數(shù)據(jù)的印象觀念中，數(shù)據(jù)形式的發(fā)展已經(jīng)超過了他們所預(yù)想的、數(shù)據(jù)總量已經(jīng)超過社會(huì)大眾所理解的范疇，應(yīng)當(dāng)如何正確、有效地處理該部分?jǐn)?shù)據(jù)信息已經(jīng)變?yōu)楝F(xiàn)代社會(huì)大眾共同面對(duì)的問題，需求人們謹(jǐn)慎地對(duì)待。

大數(shù)據(jù)分析作業(yè)#1.爬數(shù)據(jù)from os import writeimport requests #獲取網(wǎng)頁源碼：import urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoup #用來解析解析 HTML 文檔import time#2.數(shù)據(jù)預(yù)處理import jieba #分詞、去停用詞等#3.文本特征工程(向量化)from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom skl

一、為什么要做一份數(shù)據(jù)報(bào)告
你是一個(gè)在校學(xué)生，上著自己喜歡或不喜歡的課，閑來無事，你打開知乎，看到了數(shù)據(jù)分析話題，你下定決心要成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，你搞來一堆學(xué)習(xí)資料和在線課程，看完之后自信滿滿，準(zhǔn)備去投簡(jiǎn)歷，然后發(fā)現(xiàn)不清楚各種工具和模型的適用范圍，也不知道數(shù)據(jù)報(bào)告需要包括哪些內(nèi)容，面試的感覺就是一問三不知……
你是一個(gè)工作了一段時(shí)間的白領(lǐng)，你覺得現(xiàn)在這份工作不適合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在說大數(shù)據(jù)代表未來，數(shù)據(jù)分析師是21世紀(jì)最性感的十大職業(yè)之一……你激動(dòng)了，你也要成為數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)的分析從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；谌绱说恼J(rèn)識(shí)，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)

AI智能視頻分析如何工作？視頻分析是應(yīng)用于現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的高級(jí)軟件，它通過復(fù)雜的人工智能 (AI) 提供實(shí)時(shí)視頻內(nèi)容分析，以增強(qiáng)安全監(jiān)控和報(bào)告以及收集客戶洞察力。這不僅節(jié)省了手動(dòng)監(jiān)控視頻源和查找、回溯視頻信息的時(shí)間和成本，而且還允許根據(jù)實(shí)際用戶行為定制業(yè)務(wù)和策略。AI智能視頻分析有哪些優(yōu)勢(shì)？7x24小時(shí)無間斷監(jiān)控

2016年10月25日晚，清華大數(shù)據(jù)“應(yīng)用·創(chuàng)新”系列講座——“消費(fèi)金融大數(shù)據(jù)分析方法與金融大數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成”在清華大學(xué)FIT樓多功能廳成功舉辦，本期講座邀請(qǐng)到瑞天欣實(shí)數(shù)據(jù)科技公司創(chuàng)立人之一楊子君博士。楊子君博士持有美國南加大（USC）電子與計(jì)算機(jī)工程博士學(xué)位，以及清華大學(xué)電子工程系學(xué)士和碩士學(xué)位，之前為全球征信Experian公司首席科學(xué)家，以及FICO的高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家，她是信用風(fēng)控體系、金融產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析建模專家，擁有16年數(shù)據(jù)挖掘和分析行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。楊博士從“小消費(fèi)大金融”VS“小金融大消費(fèi)”的

學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯(cuò)必糾 學(xué)習(xí)自：云中學(xué)院大數(shù)據(jù)課堂 文章目錄??大數(shù)據(jù)分析流程????數(shù)據(jù)采集方法????大數(shù)據(jù)采集方法????離線數(shù)據(jù)采集ETL????實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理????數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)????數(shù)據(jù)集成????數(shù)據(jù)清洗????數(shù)據(jù)變換????數(shù)據(jù)規(guī)約????數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理????分布式文件系統(tǒng)-HDFS????分布式列存數(shù)據(jù)庫 – HBase????內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 – Redis????消息分發(fā)和存儲(chǔ) – Kafka????非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ) – OSS????數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)????離

隨著信息技術(shù)、云計(jì)算、AI技術(shù)等的飛速發(fā)展，“大數(shù)據(jù)”早已成為了一個(gè)“時(shí)尚”、熱門的詞，其應(yīng)用范圍也越來越廣泛。如今大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不僅運(yùn)用于互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)行業(yè)，它還被運(yùn)用到了餐飲、保險(xiǎn)、快消等諸多行業(yè)。就拿餐飲行業(yè)來說，麥當(dāng)勞、肯德基等大型餐飲連鎖企業(yè)已投入大量資金建設(shè)，例如:顧客信息大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，借助這個(gè)系統(tǒng)能更快地尋找到目標(biāo)顧客，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)顧客的精準(zhǔn)營銷，并根據(jù)顧客的口味偏好及時(shí)為其推送優(yōu)惠信息等，最終使顧客的滿意度和重復(fù)購買率同步大幅提升。那餐飲行業(yè)是如何借助大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷的呢

1、大數(shù)據(jù)分析介紹一、總結(jié)一句話總結(jié)：大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等提供了數(shù)據(jù)依據(jù)?1、數(shù)據(jù)清洗包括哪些方面？去掉臟數(shù)據(jù)使數(shù)據(jù)格式化?2、數(shù)據(jù)挖掘是什么？高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法：數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法，側(cè)重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)尋找有價(jià)值信息：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)是一樣的，都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識(shí)。?3、常用的分布式方案有哪些？分布式應(yīng)用和服務(wù)：【將應(yīng)用和服務(wù)進(jìn)行分層和切割】，然后分別部署：比如分布式服務(wù)框架 Dubbo分布式靜態(tài)資源

任何企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代都離不開數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的關(guān)鍵程度可以決定未來幾年企業(yè)的發(fā)展方向，因?yàn)閿?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性非常重要，所以配置一款大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是至關(guān)重要的。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)解決哪些問題：1.企業(yè)獲取客戶的成本太高。任何企業(yè)都需要自己的客戶群來幫助企業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以幫助企業(yè)分析客戶源數(shù)據(jù)，識(shí)別高質(zhì)量的渠道，改變盲目投資的現(xiàn)狀，這是降低客戶獲取成本的關(guān)鍵。2.保留用戶。對(duì)于一些企業(yè)來說，保留用戶是可持續(xù)發(fā)展的必要條件。只有通過高質(zhì)量的產(chǎn)品體驗(yàn)，才能提高保留率、用戶粘性和回購率，提高用戶忠誠度，實(shí)現(xiàn)平

目錄一、大數(shù)據(jù)1.1 大數(shù)據(jù)（Big Data）二、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和推薦系統(tǒng)2.1 數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）2.2 數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）2.3 推薦系統(tǒng)（Recommended System）——數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用之一三、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)3.1 從概念的提出到走向繁榮3.2 人工智能（Artificial Intelligence）——為機(jī)器賦予人的智能3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）—— 一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法3.4 神經(jīng)網(wǎng)

企業(yè)的合同，從簽訂、生效、支付、款項(xiàng)、發(fā)票等各環(huán)節(jié)都擁有重要的作用，每個(gè)環(huán)節(jié)都是一個(gè)重要的節(jié)點(diǎn)，有關(guān)系到合同的每個(gè)節(jié)點(diǎn)。OA系統(tǒng)從合同的新建、流轉(zhuǎn)、正文記錄、附件、付款記錄等多角度完成流轉(zhuǎn)，并且精確統(tǒng)計(jì)分析合同的相關(guān)情況，服務(wù)于決策。

入場(chǎng)復(fù)雜,傳統(tǒng)簽到費(fèi)時(shí)費(fèi)力? 會(huì)展觀眾多,如何快速統(tǒng)計(jì)到場(chǎng)人數(shù)以及到場(chǎng)人員具體信息?恒旺數(shù)字科技基于精準(zhǔn)位置感知技術(shù),可以讓參展觀眾快速完成...
2.想去某個(gè)展位,找不到路線怎么辦? 大型展會(huì)不僅參展商數(shù)量多,觀眾也很多,平面圖看起來很清晰,然而一旦進(jìn)去就摸不著方向了。面對(duì)熙熙攘攘的人群,...

室內(nèi)定位技術(shù)原理目前的定位技術(shù)多要借助輔助節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位， 通過不同的測(cè)距方式， 計(jì)算出待測(cè)節(jié)點(diǎn)相對(duì)于輔助節(jié)點(diǎn)的位置，然后與數(shù)據(jù)庫中事先收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)， 從而確定當(dāng)前位置

有哪些好的室內(nèi)定位技術(shù)？相對(duì)比較的方法包括：定位精度、實(shí)用價(jià)值、應(yīng)用環(huán)境、市場(chǎng)定價(jià)等等。現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)包括：Wi-Fi定位，藍(lán)牙定位，RFID定位，UWB定位，紅外定位，超聲波定位，ZigBee定位等。