学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录​​什么是大数据​​​​大数据的特征​​​​Volume​​​​Variety​​​​Value​​​​Velocity​​​​大数据的分类​​​​大数据的应用领域​​​​大数据带来的挑战​​​​大数据的意义​​​​大数据分析​​​​大数据分析的定义​​​​大数据分析的能力体系​​​​大数据产生的根源​​​​大数据分析的技术基础​​​​大数据分析技术的发展阶段​​​​大数据分析的开源框架​​
什么是大数据大数据（Big Data），指无法在可承受的时间范围内

决策树 我们喝牛奶时的思考过程就是决策树的一种，通过不同的条件分支生成不断的结果，而结果又有新的条件分支生成新的结果…… 上面的例子是： 没过期没超过三天新鲜不新鲜已经买了放在冰箱里的牛奶确认保质期过期与否过期了几天喝过期超过三天喝喝丢了鲜牛奶的贮藏过程中得益于现在的贮藏技术越来越好，一般稍有过期的产品价格低且仍让可使用，而保质期是指的最佳食用期而不是过了这个期限就不可食用了。因此，对于喝牛奶这个行为，用决策树来表达自己影响自己做出决定的方式就如上图展现了。 在这个决策树种，根部的选择不是随机的

1、事件分析
可进行筛选、分组、聚合的灵活多维数据分析
2、漏斗分析
分析多步骤行为之间转化与流失情况
3、留存分析
分析用户参与情况和活跃程度
4、分布分析
分析用户行为在一段时间内的频次和指标分布
5、LTV分析
分析用户在特定时间段内的生命周期价值
6、用户路径
用户用户行为行为的流向变化
7、网页热力分析
分析元素的点击的分布占比与用户浏览深度
8、间隔分析
分析用户在两个事件之间的间隔时长
9、自定义查询
支持对全量数进行sql查询、结果可视化
10、归因分析

大数据分析系统创新平台与生态建设
王元卓1,2，靳小龙1,2，程学旗1,2中国科学院计算技术研究所，北京 100190大数据分析系统国家工程实验室，北京 100190摘要：针对大数据分析处理深度与智能化程度不足，大数据分析计算不贯通、数据模型参数复杂，大数据算法易用性差、分析处理链路缺失以及大数据发挥协同效应条件要求高等共性技术与工程化瓶颈，系统地介绍了大数据分析系统国家工程验室研制的大数据分析系统创新平台的技术架构。该平台将重点支持科学计算、政府治理和社会安全等方面的示范应用，通过开放生态向各

项目介绍本次结合的是一份淘宝大数据数据，数据集的大小共177MB，数据一共有3182261份（三百多万份数据集），一般的软件是无法计算和分析的，比如Excel，MySQL，Python这些都无法较好的完成相关数据分析。1.Excel一般是一万多行的数据就不可以了。2.Python与MySQL虽然可以，但是查询的效率却不敢保证，容易出现电脑死机或者卡死，这个与电脑本身的配置有关，所以对于大数据的数据集，我们提供了Hadoop，伪分布式的储存机制，这样的结构与特点让我们的数据集，可以容纳到TB级以上

joinDataFrame参数date_range参数date_range 生成一个DatetimeIndex对象
​frep从web读取数据read_csv参数

ELK大数据分析课程
文档出自：广通学院    版本：1.0  官方资料：
beats文件采集：https://www.elastic.co/products/beats
logstash日志分析：https://www.elastic.co/products/logstash
elasticsearch日记存储：https://www.elastic.co/products/elasticsearch
kibana日志展示界面：https://www.elastic.co/products/k

目前市场上有两种类型的大数据分析方式--同步的和异步的，两种都有各自在存储容量和特性上的要求。    近来大数据分析这个词正逐渐成为IT界流行的一个术语，以代指有关大数据本身的猜想，通俗说来即成堆数据背后问题的答案。然而，如果我们能够从足够的数据点入手比对及交叉分析，或许能帮助我们找到一些有用的数据，甚至可能帮助避免灾难。    问题是显而易见的，所有的分析都需要大量甚至海量的数据，这便给当今的IT管理人员带来了更新的挑战，即如何捕获、存取、以及分析这些数据并将从中得到的分析

大数据分析作业#1.爬数据from os import writeimport requests #获取网页源码：import urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoup #用来解析解析 HTML 文档import time#2.数据预处理import jieba #分词、去停用词等#3.文本特征工程(向量化)from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom skl

一、为什么要做一份数据报告
你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历，然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知……
你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据

2016年10月25日晚，清华大数据“应用·创新”系列讲座——“消费金融大数据分析方法与金融大数据分析师养成”在清华大学FIT楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到瑞天欣实数据科技公司创立人之一杨子君博士。杨子君博士持有美国南加大（USC）电子与计算机工程博士学位，以及清华大学电子工程系学士和硕士学位，之前为全球征信Experian公司首席科学家，以及FICO的高级数据科学家，她是信用风控体系、金融产品和数据分析建模专家，拥有16年数据挖掘和分析行业经验。杨博士从“小消费大金融”VS“小金融大消费”的

学习笔记，仅供参考，有错必纠 学习自：云中学院大数据课堂 文章目录​​大数据分析流程​​​​数据采集方法​​​​大数据采集方法​​​​离线数据采集ETL​​​​实时数据采集与处理​​​​数据预处理技术​​​​数据集成​​​​数据清洗​​​​数据变换​​​​数据规约​​​​数据存储与管理​​​​分布式文件系统-HDFS​​​​分布式列存数据库 – HBase​​​​内存数据库 – Redis​​​​消息分发和存储 – Kafka​​​​非结构化数据存储 – OSS​​​​数据分析处理技术​​​​离

随着信息技术、云计算、AI技术等的飞速发展，“大数据”早已成为了一个“时尚”、热门的词，其应用范围也越来越广泛。如今大数据分析系统不仅运用于互联网等相关行业，它还被运用到了餐饮、保险、快消等诸多行业。就拿餐饮行业来说，麦当劳、肯德基等大型餐饮连锁企业已投入大量资金建设，例如:顾客信息大数据分析系统，借助这个系统能更快地寻找到目标顾客，实现对目标顾客的精准营销，并根据顾客的口味偏好及时为其推送优惠信息等，最终使顾客的满意度和重复购买率同步大幅提升。那餐饮行业是如何借助大数据分析系统进行精准营销的呢

1、大数据分析介绍一、总结一句话总结：大数据为机器学习、人工智能等提供了数据依据 1、数据清洗包括哪些方面？去掉脏数据使数据格式化 2、数据挖掘是什么？高级的数据分析方法：数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测寻找有价值信息：数据分析和数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。 3、常用的分布式方案有哪些？分布式应用和服务：【将应用和服务进行分层和切割】，然后分别部署：比如分布式服务框架 Dubbo分布式静态资源

任何企业在互联网时代都离不开数据。数据的关键程度可以决定未来几年企业的发展方向，因为数据的准确性非常重要，所以配置一款大数据分析系统是至关重要的。大数据分析系统解决哪些问题：1.企业获取客户的成本太高。任何企业都需要自己的客户群来帮助企业的发展。大数据分析系统可以帮助企业分析客户源数据，识别高质量的渠道，改变盲目投资的现状，这是降低客户获取成本的关键。2.保留用户。对于一些企业来说，保留用户是可持续发展的必要条件。只有通过高质量的产品体验，才能提高保留率、用户粘性和回购率，提高用户忠诚度，实现平

目录一、大数据1.1 大数据（Big Data）二、数据分析、数据挖掘和推荐系统2.1 数据分析（Data Analysis）2.2 数据挖掘（Data Mining）2.3 推荐系统（Recommended System）——数据挖掘的应用之一三、人工智能、机器学习、神经网络和深度学习3.1 从概念的提出到走向繁荣3.2 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能3.3 机器学习（Machine Learning）—— 一种实现人工智能的方法3.4 神经网

大数据决策对企业影响企业运用数据创造价值和方式也在多样化，尤其是对企业决策过程产生了深远而重要的影响，利用大数据，企业的营销决策减少了很大的盲目性，有力地促进了企业营销活动的开展。

大数据分析与决策系统围绕能源需求、供方改革、产业转型、新旧动能转换等经济问题，根据不同主题进行定制化、深度化分析，实现工业与制造业态势监测、重点企业监测、宏观经济运行监测与预警、经济统计分析与预测，为信、发改、统计等政府部门服务。

我们所称的大数据，其实不仅仅指互联网上产生的数据，还包括不同平台产生的海量数据，我们在掌握庞大数据量的同时，对这些数据进行专业化处理，则可以获得大量的“数据财富”，比如为我们提供关于市场的真实判断，从而推动企业营销的成功开展。所以，大数据正在成为一种产业，只要我们能够提高对数据的“加工能力”便可以实现数据的“增值”。

在大数据时代，企业管理人员需要充分挖掘大数据中所蕴含的价值，将其转化成企业管理的有效资源，并依此制定更准确的决策，为企业发展带来持续不断的竞争力。现阶段，人们都隐约知道大数据价值性很高，但具体到如何充分挖掘出大数据中所蕴含的价值、如何高效利用这些价值、如何保证信息安全，尚未有明确的做法，企业也由此陷入困境。

我们所称的大数据，其实不仅仅指互联网上产生的数据，还包括不同平台产生的海量数据，我们在掌握庞大数据量的同时，对这些数据进行专业化处理，则可以获得大量的“数据财富”，比如为我们提供关于市场的真实判断，从而推动企业营销的成功开展。所以，大数据正在成为一种产业，只要我们能够提高对数据的“加工能力”便可以实现数据的“增值”。

智慧社区充分借助互联网+，物联网，大数据，云计算，人工智能等技术手段，提供规划设计、施工建设、系统集成等服务，融入社区生活的各个环节，打造涵盖家居安防、无线覆盖、社区服务、商城O2O、物业管理为一体的智慧社区平台，帮助社区快速转型升级，建设和谐舒适的智能化小区。小区居民出入、外来人员、车辆的基本情况、社区治理综治问题实时统计数据都在中控室显示大屏上，各类精准数据一目了然。