大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...它可以收集和处理来自不同数据源的数据，允许开发者编写可处理实时信息的应用程序，来源网站click-streams、营销和财务信息、制造工具和社交媒体，和操作日志和计量数据。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...在hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...由于可以对数据执行的许多操作的复杂性，本文将重点介绍如何加载数据并获取一小部分数据样本。 对于列出的每个工具，我将提供链接以了解更多信息。...Python Pandas 我们将讨论的第一个工具是Python Pandas。正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...PySpark 我们将讨论的下一个工具是PySpark。这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。
，尤其在企业管理和营销领域，战略分析被认为是一种科学的分析工具，可以明确企业的发展，统一达成目标方向，清晰业务模式，建立正确的决策机制，使企业核心竞争力不断提升。...本文主要介绍4大战略分析工具，对于数据分析师而言，这4大战略分析工具，频繁会被用到。...一般来说，当公司新开发一款产品的时候，或者进行竞品分析的时候，SWOT分析都是比较好的工具。 下面以早年的滴滴打车为例，滴滴进行产品战略分析的时候，根据SWOT分析，结果如下图所示： ?...下面介绍在企业数据分析中，常见的3种BCG应用场景。 2.1 BCG矩阵及象限特性 ?...以上，就是今天介绍的数据分析常用四大战略分析工具，在进行数据分析的时候，离不开这些模型的使用，但各个工模型优缺点分明，选择使用即可。 声明:【原创文章，若要转载，请联系作者，谢谢！】
该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。...Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。
go的版本 https://github.com/HDT3213/rdb此外，还有个python版本的，py的处理速度慢一点rdb这个工具功能很多，但是日常我最常用的就2个功能：1 生成内存用量报告明细.../root/rdb-linux-amd64 -c memory -o a.json dump.rdb2 寻找size最大的5个key/root/rdb-linux-amd64 -c bigkey -n...5 dump.rdb其余的用得不多，下面没有全部举例，具体可以看官方文档3 解析出全部kv和其它属性/root/rdb-linux-amd64 -c json -o a.json dump.rdb4 正则匹配提取某些...key的属性/root/rdb-linux-amd64 -c memory -regex "^a" -o b.json dump.rdb5 正则匹配提取某些key的value和其它属性/root/rdb-linux-amd64
rSeq: RNA-Seq Analyzer rSeq是一组RNA-Seq数据分析的工具。它可以处理RNA-Seq数据分析的许多方面,如参考序列生成序列映射,基因和同种型表达式(RPKMs)计算等。...也有很多其他的特性,未来将逐步加入rSeq。 TIM截图20180619153630.png
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等...五、RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。 接下来小编为大家介绍六个对CRM至关重要的特性： 1. 有意义的洞察力和报表。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...这有助于销售团队深入了解客户的兴趣点。 6. 即时反应。一些网络爬虫工具，可以揭示客户需要的产品，和其他客户对该产品的评价，从价格到质量到客户服务。对这些信息的监测和反应至关重要。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使用代理...说得通俗一点就是提供大量代理IP，引诱一些不法分子来使用代理这些代理ip，从而搜集他们的信息。 数据分析工具介绍 工欲善其事，必先利其器，在此小安向大家介绍一些Python数据分析的“神兵利器“。...Python中著名的数据分析库Panda Pandas库是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建，也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的，其中Series...我们有了这些“神兵利器“在手，下面小安将带大家用Python这些工具对蜜罐代理数据作一个走马观花式的分析介绍。 1 引入工具–加载数据分析包 启动IPython notebook，加载运行环境： ?...2 数据准备 俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息，要分析的原始数据以CSV的形式存储。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...熟练使用工具可以大幅度减少在图形制作上花费的时间，每个管理者都应该掌握一种以上的工具。 数据图形化重要的不是工具，而是用图形来表达的想法。...熟练使用工具可以大幅度减少在图形制作上花费的时间，每个管理者都应该掌握一种以上的工具。 数据图形化重要的不是工具，而是用图形来表达的想法。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。
调试和分析是查找和修复错误、测量和优化性能，同时确保Node.js应用程序的质量和效率的重要过程。但是，Node.js有许多工具可用于调试和分析应用程序，那么如何选择最适合你需求的工具呢？...好吧，这就是本文的目的。让我们看一下用于调试和分析的前 5 个Node.js工具。1. Node.js内置调试器Node.js 内置调试器是Node.js本身附带的简单有效的工具。...Node.js 内置分析器Node.js 内置分析器是 Node.js 附带的命令行工具，可帮助开发人员识别应用程序中的性能问题。...例如，node --prof-process isolate-0x102801c00-v8.log > profile.txt这将在同一文件夹中创建一个 profile.txt 文件，其中包含处理后的数据...总结调试和分析对于开发高质量且高性能的 Node.js 应用程序至关重要。根据你的需求和偏好，你可能会发现更适合且更有效的适合你项目的不同工具。在选择工具时应考虑其功能、可用性和受欢迎程度。
只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。数据建模是通过定义和分析数据需求，以支持信息系统内的业务流程。 以上看来，数据建模至关重要。...本文列出的工具都是精挑细选的数据建模工具。 PowerDesigner PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。...Erwin还建有一个很活跃的用户讨论社区，使得用户之间可以分享知识和各种经验。 Datablau(数语科技) DDM 国内商业版数据建模工具。由前Erwin全球研发团队打造。...支持阿里云和AWS 不支持 不支持 Web模型 支持Web模型质量报告 仅浏览ER图 仅浏览ER图 元数据打通，监控模型基线与生产库一致性 支持 不支持 不支持 主动式模型变更影响及血缘分析 支持 不支持...不支持 ---- Datablau Data Modeler简介 DDM（Datablau Data Modeler）是国内首创的专业建模工具，是数据治理体系的重要组成部分。
，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。...www.bilibili.com/video/BV1uL411s7bt B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Jg411F7cS Microsoft Excel是数据分析中使用最广泛的工具之一...，常用函数、数据透视表、VLookUp、图表制作等功能也频繁被用于数据的预览、整理和分析。...六、Apache Spark 官网：https://spark.apache.org/ 最大的大型数据处理引擎之一，该工具在Hadoop集群中执行应用程序的内存速度快100倍，磁盘速度快10倍，该工具在数据管道和机器学习模型开发中也很流行...七、SAS 官网：https://www.sas.com/zh_cn/home.html SAS是用于数据处理和分析的编程语言和环境，该工具易于访问，并且可以分析来自不同来源的数据。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。...因此，熟练常用技术是良好分析的保障和基础。 笔者认为熟练记忆数据分析各个环节的一到两个技术点，不仅能提高分析效率，而且将精力从技术中释放出来，更快捷高效的完成逻辑与沟通部分。...本文基于数据分析的基本流程，整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL（本文暂不涉及数据建模、分类模拟等算法思路）在分析流程中的组合应用，希望对大家有所助益。...2、分批读取数据： 遇到数据量较大时，我们往往需要分批读取数据，等第一批数据处理完了，再读入下一批数据，python也提供了对应的方法，思路是可行的，但是使用过程中会遇到一些意想不到的问题，例如：数据多批导入过程中...如上即为数据的导入导出方法，笔者在分析过程中，将常用的一些方法整理出来，可能不是最全的，但却是高频使用的，如果有新的方法思路，欢迎大家沟通。
今天我想分享的是一个非常重要的话题，就是关于数据分析工具，这也可能会影响到大家的职业发展路线。因为选择一个工具开始学习是要花很多学习成本的。...当很多人问，我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，能不能做数据分析呢？其实你连Excel都会，转行做数据分析真的是再完美不过了。...但无论哪个，BI工具都是未来的主流数据分析工具的方向。 R和Python 第三类工具，这是最难的回答的，也是我一直想要回答的终极问题。...首先第一大优势，PowerBI和Tableau都属于傻瓜化操作工具，可视化的界面操作学习成本比较低，而编程语言是纯写代码操作。...不过，对于统计分析场景、假设性模拟分析这种应用，在前面提到的做Monte Carlo分析的类似插件也可以实现，所以就像前面所说的，Excel是万能型选手，它也可以实现专业级的统计分析，可能这个前提是数据量不是特别大的情况下
工具地址： https://github.com/weiyanwei412/rdb_bigkeys 编译方法： mkdir /home/gocode/ export GOPATH=/home/gocode...rdb_bigkeys --bytes 1024 --file bigkeys_6379.csv --sep 0 --sorted --threads 4 /home/redis/dump_6379.rdb 上述命令分析...dump6379.rdb文件中大于1024bytes的KEY， 由大到小排好序， 以CSV格式把结果输出到bigkeys_6379.csv的文件中
从早期的编程语言和SQL查询，到拖拉拽的数据分析工具，再到基于大模型的自然语言交互方式，我们不断在推进数据分析的普及化和易用性。 早期，数据分析主要依赖于编程语言，比如Python、R等。...为了进一步降低使用门槛，一种新型的数据分析工具应运而生，即所谓的拖拉拽式数据分析工具，如Tableau、PowerBI等。这些工具通过可视化的界面，让用户可以直观地选择和操作数据，创建数据可视化图表。...最后，尽管拖拉拽工具通常提供了丰富的数据操作和可视化功能，但用户仍需要对数据和数据分析有一定的理解，才能有效地使用这些工具。...基于大模型，构建基于自然语言的数据分析方式 依据Kyligence的实践经验，要做好这个事情，关键的有三个方面：基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求；联通指标平台来进行数据计算和分析，给出分析结果；...例如，需要优化大模型与指标平台、数据分析平台的对接方式。大模型理解并生成的是自然语言，而指标平台通常接受的是具体的数据查询和操作指令。
大数据分析不仅仅是编制报告和仪表盘数据，更在于能够获得洞察力和机会，并回答用户未知的问题。大数据分析需要用户重视当前需要解决的问题，才能获得成功。...然而在部署大数据取得成功的道路上，三大误区却一直困扰着企业。这些与技术无关，而在于企业文化和企业使用数据的方式。...行为数据记录个体数据点之间的相互影响和路径。而许多人认为，行为数据是改善业务的强大工具，但实际上，只有建立在交易业务数据的基础上，才能真正发挥行为数据的重要性。...“流动的”分析能力能够在同一个统一、互联、优势互补的架构中迅速处理查询请求，使大数据价值得到充分体现。信息是否存储在Hadoop框架下无关紧要，数据只有经过分析才能发挥作用。...部署该平台，将帮助用户共享并依靠其他用户的成果和信息，帮助包括数据科学家在内的所有员工共同参与数据分析过程。
这种顾虑可能是许多因素引起的，包括BI是不是只能由数据科学家或经过专门培训的业务分析师使用，BI工具或者平台很昂贵，BI没有数据安全性等等。...让我们来看看关于数据分析的6大谎言： 误区：BI仅适用于大型企业。 信息化时代，企业数据市场面临着大数据攻击，对于企业来说，海量的数据蕴含着大量的价值金矿。...误区：BI工具对于普通业务用户来说太复杂了。 当前的 BI 工具的发展趋势已经摆脱了传统BI的静态查看数据结果，更多的自助式分析服务使得企业和组织能够更加自由地探索、分析和生成他们想要的数据见解。...例如，使用Wyn BI，可以将处理好的要用于分析的数据提前抽取到Wyn自身的缓存中，同时可根据分析数据的时效性配置对应的自动刷新计划或者手工刷新，这样大屏在分析和展示过程中，直接从缓存读取和刷新数据，也不会因为数据库的性能造成数据分析的瓶颈...但是，对于日常BI用户，例如营销或服务部门的用户，可以使用对技术门槛更低、更友好的自助式BI工具，例如Wyn BI，更大程度的扩大和推广数据分析能力在企业的应用，全面增强企业的数据文化。
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