學習筆記，僅供參考，有錯必糾 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)的應用領域????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)分析的技術基礎????大數(shù)據(jù)分析技術的發(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間范圍內(nèi)

決策樹 我們喝牛奶時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果，而結果又有新的條件分支生成新的結果…… 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)在的貯藏技術越來越好，一般稍有過期的產(chǎn)品價格低且仍讓可使用，而保質(zhì)期是指的最佳食用期而不是過了這個期限就不可食用了。因此，對于喝牛奶這個行為，用決策樹來表達自己影響自己做出決定的方式就如上圖展現(xiàn)了。 在這個決策樹種，根部的選擇不是隨機的

1、事件分析
可進行篩選、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間內(nèi)的頻次和指標分布
5、LTV分析
分析用戶在特定時間段內(nèi)的生命周期價值
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
分析用戶在兩個事件之間的間隔時長
9、自定義查詢
支持對全量數(shù)進行sql查詢、結果可視化
10、歸因分析

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺與生態(tài)建設
王元卓1,2，靳小龍1,2，程學旗1,2中國科學院計算技術研究所，北京 100190大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室，北京 100190摘要：針對大數(shù)據(jù)分析處理深度與智能化程度不足，大數(shù)據(jù)分析計算不貫通、數(shù)據(jù)模型參數(shù)復雜，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)同效應條件要求高等共性技術與工程化瓶頸，系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程驗室研制的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺的技術架構。該平臺將重點支持科學計算、政府治理和社會安全等方面的示范應用，通過開放生態(tài)向各

項目介紹本次結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算和分析的，比如Excel，MySQL，Python這些都無法較好的完成相關數(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)電腦死機或者卡死，這個與電腦本身的配置有關，所以對于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，我們提供了Hadoop，偽分布式的儲存機制，這樣的結構與特點讓我們的數(shù)據(jù)集，可以容納到TB級以上

joinDataFrame參數(shù)date_range參數(shù)date_range 生成一個DatetimeIndex對象
?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：https://www.elastic.co/products/elasticsearch
kibana日志展示界面：https://www.elastic.co/products/k

目前市場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容量和特性上的要求。??? 近來大數(shù)據(jù)分析這個詞正逐漸成為IT界流行的一個術語，以代指有關大數(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)點入手比對及交叉分析，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

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)報告
你是一個在校學生，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數(shù)據(jù)分析師，你搞來一堆學習資料和在線課程，看完之后自信滿滿，準備去投簡歷，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……
你是一個工作了一段時間的白領，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世紀最性感的十大職業(yè)之一……你激動了，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)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(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)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，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，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)

2016年10月25日晚，清華大數(shù)據(jù)“應用·創(chuàng)新”系列講座——“消費金融大數(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FIT樓多功能廳成功舉辦，本期講座邀請到瑞天欣實數(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）電子與計算機工程博士學位，以及清華大學電子工程系學士和碩士學位，之前為全球征信Experian公司首席科學家，以及FICO的高級數(shù)據(jù)科學家，她是信用風控體系、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。楊博士從“小消費大金融”VS“小金融大消費”的

學習筆記，僅供參考，有錯必糾 學習自：云中學院大數(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????實時數(shù)據(jù)采集與處理????數(shù)據(jù)預處理技術????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 – Kafka????非結構化數(shù)據(jù)存儲 – OSS????數(shù)據(jù)分析處理技術????離

隨著信息技術、云計算、AI技術等的飛速發(fā)展，“大數(shù)據(jù)”早已成為了一個“時尚”、熱門的詞，其應用范圍也越來越廣泛。如今大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不僅運用于互聯(lián)網(wǎng)等相關行業(yè)，它還被運用到了餐飲、保險、快消等諸多行業(yè)。就拿餐飲行業(yè)來說，麥當勞、肯德基等大型餐飲連鎖企業(yè)已投入大量資金建設，例如:顧客信息大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，借助這個系統(tǒng)能更快地尋找到目標顧客，實現(xiàn)對目標顧客的精準營銷，并根據(jù)顧客的口味偏好及時為其推送優(yōu)惠信息等，最終使顧客的滿意度和重復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)進行精準營銷的呢

1、大數(shù)據(jù)分析介紹一、總結一句話總結：大數(shù)據(jù)為機器學習、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？高級的數(shù)據(jù)分析方法：數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的數(shù)據(jù)分析方法，側重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關聯(lián)和預測尋找有價值信息：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)關于業(yè)務的知識。?3、常用的分布式方案有哪些？分布式應用和服務：【將應用和服務進行分層和切割】，然后分別部署：比如分布式服務框架 Dubbo分布式靜態(tài)資源

任何企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時代都離不開數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的關鍵程度可以決定未來幾年企業(yè)的發(fā)展方向，因為數(shù)據(jù)的準確性非常重要，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鍵。2.保留用戶。對于一些企業(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，才能提高保留率、用戶粘性和回購率，提高用戶忠誠度，實現(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)挖掘的應用之一三、人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習3.1 從概念的提出到走向繁榮3.2 人工智能（Artificial Intelligence）——為機器賦予人的智能3.3 機器學習（Machine Learning）—— 一種實現(xiàn)人工智能的方法3.4 神經(jīng)網(wǎng)

大數(shù)據(jù)決策對企業(yè)影響企業(yè)運用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值和方式也在多樣化，尤其是對企業(yè)決策過程產(chǎn)生了深遠而重要的影響，利用大數(shù)據(jù)，企業(yè)的營銷決策減少了很大的盲目性，有力地促進了企業(yè)營銷活動的開展。

大數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)圍繞能源需求、供方改革、產(chǎn)業(yè)轉型、新舊動能轉換等經(jīng)濟問題，根據(jù)不同主題進行定制化、深度化分析，實現(xiàn)工業(yè)與制造業(yè)態(tài)勢監(jiān)測、重點企業(yè)監(jiān)測、宏觀經(jīng)濟運行監(jiān)測與預警、經(jīng)濟統(tǒng)計分析與預測，為信、發(fā)改、統(tǒng)計等政府部門服務。

我們所稱的大數(shù)據(jù)，其實不僅僅指互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括不同平臺產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，我們在掌握龐大數(shù)據(jù)量的同時，對這些數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，則可以獲得大量的“數(shù)據(jù)財富”，比如為我們提供關于市場的真實判斷，從而推動企業(yè)營銷的成功開展。所以，大數(shù)據(jù)正在成為一種產(chǎn)業(yè)，只要我們能夠提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”便可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)管理人員需要充分挖掘大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值，將其轉化成企業(yè)管理的有效資源，并依此制定更準確的決策，為企業(yè)發(fā)展帶來持續(xù)不斷的競爭力?，F(xiàn)階段，人們都隱約知道大數(shù)據(jù)價值性很高，但具體到如何充分挖掘出大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值、如何高效利用這些價值、如何保證信息安全，尚未有明確的做法，企業(yè)也由此陷入困境。

我們所稱的大數(shù)據(jù)，其實不僅僅指互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括不同平臺產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，我們在掌握龐大數(shù)據(jù)量的同時，對這些數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，則可以獲得大量的“數(shù)據(jù)財富”，比如為我們提供關于市場的真實判斷，從而推動企業(yè)營銷的成功開展。所以，大數(shù)據(jù)正在成為一種產(chǎn)業(yè)，只要我們能夠提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”便可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

智慧社區(qū)充分借助互聯(lián)網(wǎng)+，物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，云計算，人工智能等技術手段，提供規(guī)劃設計、施工建設、系統(tǒng)集成等服務，融入社區(qū)生活的各個環(huán)節(jié)，打造涵蓋家居安防、無線覆蓋、社區(qū)服務、商城O2O、物業(yè)管理為一體的智慧社區(qū)平臺，幫助社區(qū)快速轉型升級，建設和諧舒適的智能化小區(qū)。小區(qū)居民出入、外來人員、車輛的基本情況、社區(qū)治理綜治問題實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)都在中控室顯示大屏上，各類精準數(shù)據(jù)一目了然。