我本科就读的是一个非临床类医学相关专业，在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展，彼时互联网行业发展如火如荼，从《人人都是产品经理》一书，我知道了并不是只有计算机专业才能进入互联网行业...最后还是因为本专业加上大药企实习经验，毕业后进入一家互联网医疗公司做销售，这就是我和数据结缘的开始。...再加之近年来数据分析的发展前景非常之好，全世界的大学都在扩招数据专业的学生，当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。...我举一个例子，比如后天去面试一家电商公司，它家的岗位职责就是对电商数据处理和分析，假如我们之前并没有电商数据分析经验，这个时候就要去看李奇老师的电商案例，去网上搜一些电商数据分析常用的指标，在面试时适当引用...CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程，该课程包含Excel、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台解决方案。 基于Hadoop，可以根据企业实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，可采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
7月22日电 综合美国《世界日报》报道，全球大数据(big data)时代来临，很多民众感受到大数据带来的便利和好处，由于巨量数据需要分析，分析员则成为很多企业和公司必备的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业...，也用分析员进行数据分析并提出改善建议。...由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了“香饽饽”、“金饭碗”，很多赴美中国留学生争相申请，这类专业收入高，水涨船高，入学竞争越来越激烈。...随着大数据概念越来越普及，很多中国留学生也“闻风而动”，大量申请相关专业，诸如统计、数据分析等专业，涌入大量中国学生，导致竞争异常激烈。...分析称，市场对数据类人才的追求，也使得很多大学开始开设专门的数据分析类专业。如南加州大学的马歇尔商学院，就专门开设商业数据分析(Business Analytics)的硕士项目。
Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额， 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据...， 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。...也就是说分别统计订单数量和订单金额，而不是使用一张hive表同时保存多个指标的数据， 而是采用多个表分别保存不同指标的数据或者采用一张表非同时的保存多个指标的数据。...实现自定义udf&自定义函数创建 b. hive+sqoop脚本 成功支付订单数量&金额&总金额的hive&sqoop分析 a. 订单数据保存mysql b.
Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 会话分析主要同时计算会话个数和会话长度， 主要应用在用户基本信息分析模块和浏览器信息分析模块这两部分...(注意：处理的数据为所有事件产生的数据) 最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。
Hadoop离线数据分析平台实战——410事件分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 事件分析我们主要只是分析事件的触发次数， 通过查看事件的触发次数我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处...最终数据保存：stats_event。涉及到所有列。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_event。
它相当于打包了python的基本环境和常用的包，甚至还包括包管理器，有了Anaconda，在所有平台上都可以很方便地使用python了。 安装非常简单，直接从官网下载安装程序运行即可。
大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台，可以根据实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构来解决实际问题。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值，通常可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。在这方面，MongoDB的应用很普遍。
Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、...会话个数以及会话长度这三个指标的数据。...我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。...最终数据保存：stats_hourly表中，每个小时的数据保存到对应列中。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。...场景1：某厂商的舆情分析 我们在为某厂商实施舆情分析时，根据客户需求，与数据处理有关的部分就包括：语义分析、全文本搜索与统计分析。...场景2：Airbnb的大数据平台 Airbnb的大数据平台也根据业务场景提供了多种处理方式，整个平台的架构如下图所示： ?...Spark集群则为Airbnb的工程师与数据科学家提供机器学习与流处理的平台。 大数据平台的整体结构 行文至此，整个大数据平台系列的讲解就快结束了。...从左到右，经历数据源、数据采集、数据存储和数据处理四个相对完整的阶段，可供大数据平台的整体参考。
Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR...) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 活跃会员的统计和活跃用户统计类似， 区别只是在于从不同的角度来进行分析访问网站的用户数量...计算规则 活跃会员(active_member)计算规则： 计算当天(确定时间维度信息)的pageview事件的数据中memberid的去重个数。...(这里只所以选择pageview事件，是可能会存在一种可能： 某个会员在当天没有进行任何操作，但是他订单支付成功的操作在今天在被触发， 这样在所有数据中就会出现一个java_server平台产生的订单支付成功事件...最终数据保存： stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：active_members。
别着急，前辈我已经为大家整理出了一份最详细的高校与专业数据分析报告，建议家长和考生们，直接转发收藏。...▲就业岗位分布 04 最适合女生的专业是什么？ （近水楼台先得月） 以上对各高校、各专业的情况做了一些统计和数据分析。不过每年高考过后，还有一个问题格外受人关注，那就是适合女生报考的专业是什么？...如果你也认同小编的想法，认可小编的数据分析结论，快来点赞、收藏、转发一波吧~ 06 爬虫附录 ☆高校信息爬取 中国教育在线：https://gkcx.eol.cn/ ?...▲高校信息网页分析 ☆专业信息爬取 ? ▲专业信息网页分析 ☆爬虫主要代码 高校和专业信息爬取代码一样，除了请求地址和每页信息条数不同外，其他均一样，下面展示。...▲高校数据样例 ☆本科专业数据 ? ▲本科专业数据样例 ☆专科(高职)专业数据 ? ▲专科(高职)专业数据样例
Hadoop离线数据分析平台实战——290活跃用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR...) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 和分析新增用户一样，活跃用户也需要在用户基本信息分析模块和浏览器分析模块中展示，...计算规则 active_user计算规则：当天所有数据中，uuid的去重个数。 最终数据保存： stats_user和stats_device_browser。
/ 数据观：http://shujuguan.cn/ 微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html BDP个人版...： H5传播分析工具：http://chuanbo.datastory.com.cn/ 百度统计：http://tongji.baidu.com/web/welcome/login 腾讯云分析：http...：http://www.kanzhihu.com/useranalysis 其他数据网站： 数据分析网：http://www.afenxi.com 媒体微博排行榜：http://v6.bang.weibo.com...vis.360.cn/open/cnnews/ 中国票房榜：http://www.cbooo.cn/ 收视率排行：http://www.tvtv.hk/archives/category/tv 农业大数据云平台...://www.alexa.com/ 易车汽车指数：http://index.bitauto.com/ 旅游预测：http://trends.baidu.com/tour/ 以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的
创建虚拟环境 conda create -n superset python=3.6 anaconda 后面加上anaconda，可以不用重复安装原有依赖包 激...
存在问题： 安卓平台下如何使用opengl？ 解决方案： 1、GLSurfaceView GLSurfaceView是Android应用程序中实现OpenGl画图的重要组成部分。...而android平台下关于图像的现实，差不多都是由Surface来实现的 2、Renderer 有了GLSurfaceView之后，就相当于我们有了画图的纸。现在我们所需要做的就是如何在这张纸上画图。...它将数据和画完全分开来。例如，我们要画一个三角形。很显然，三角形有三个点。我们在画图之前首先要构图，比如每个点在哪个地方。我们将这些数据放在一个一个数组缓冲区中，放好这些数据之后，再统一一起画出来。...下面，主要讲下，如何将顶点数据和颜色数据放入符合 Android OpenGL 的数组缓冲区中。...(4, GL10.GL_FLOAT, 0, colorBuffer); 这两句话分别绑定了顶点数据数组和颜色数据数组。
1、招聘阶段转换率数据： 这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中，对招聘所有阶段的各项通过率，转换率的数据的记录和汇总分析，需要有比较完善的标准的数据统计表格，同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总...，通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比，来分析出哪个阶段的数据异常，从而提升该阶段的数据转换率。...这个指标的分析往往是通过漏斗图来进行数据的呈现，结合数据交互的切片器来切换各个岗位的来进行分析。 ?...但是我们在日常的数据记录分析的时候，其实都是比较宽泛的，没有去聚焦和精细化的做数据的分析，比如我们记录简历数，我们需要把简历分为主动投递和被动投递，对于主动投递的我们又要分是哪个渠道投递的，然后在各个阶段的转换率上要对各个渠道的投递简历数量进行记录分析...所以我们可以通过数据分析，不单单是去分析各个阶段的数据，还可以分析岗位，各个渠道的有效性，结合整体来对招聘数据进行分析，从而提升招聘有效率。 ?
Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR)...完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 用户浏览深度分析中，通过pv值来表示用户的浏览深度， 分别从两个不同的角度来展示浏览深度...hive的最终数据保存到hdfs的指定目录中，通过sqoop将数据导入到mysql中。 计算规则 计算pageview事件中，当前url的个数作为pv值，不涉及到去重操作。...最终数据保存：stats_view_depth。涉及到的所有列。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成...用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样，在外链分析系统中， 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据...---- 外链维度信息(不考虑平台platform和日期date)， 我们需要统计两个层面的数据，即：all、具体外链。 也就是说需要分别统计这两个维度的活跃用户、总会话以及跳出会话个数。...需要原始数据：referrer url、uuid、u_sd、serverTime、platform这五个维度的字段信息， 所以在当前只有pc端数据和后台服务端数据的情况下，只需要对pageview事件的数据进行统计计算就可以了...\文档\外链信息分析-跳出会话计算规则.txt 统计的最终数据保存到表： stats_inbound表的active_users、sessions以及bounce_sessions三列上。
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