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数据分析系统

概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统数据库中。 根据数据的流转流程,一般会有以下几个模块:数据收集(采集)、数据存储、数据计算、数据分析数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。 按照数据分析的时效性,我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证,数据是实时流动的,相应的一些分析情况也是实时的。 而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析,时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2. 网站流量日志数据分析系统 2.1. 系统的意义 网站流量数据统计分析,可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息,并从流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析数据依据。

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如何系统学习数据分析

很多学习数据分析的同学也都有这样一种困惑“为什么学了那么多工具,还是不会数据分析?” 如何系统学习数据分析? ? 在学习数据分析之前应该明白几点 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据分析师本身融合了业务知识、统计学和计算机等学科,并不是新的技术。 数据分析更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据分析项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 职业规划 以数据分析师为例,先看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求: 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历; 具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用 分析工具 对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。

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    Python数据分析系统步骤介绍!

    摘要 在用Python做数据分析的过程中,有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的,只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。 内容目录 1、数据的生成与导入 2、数据信息查看 2.1、查看整体数据信息 2.2、查看数据维度、列名称、数据格式 2.3、查看数据特殊值和数值 2.3.1 生成数据直接创建一个Dataframe即可 本次数据为泰坦尼克号数据 2、数据信息查看 目的:了解数据的概况,例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有空值和重复项,为后面的清洗和预处理做准备 例:查看前五行数据 ? 3、数据的清洗和预处理等步骤 对清洗完的数据进行预处理整理以便后期的统计和分析工作。 ? 例如更改列名: ? 我的新书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》就是按照这个流程来讲解Python数据分析的,感兴趣的可以了解一下。

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    为运营分析而设计的数据系统

    介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing,OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP,它更注重于实时数据的即时分析。 OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。 低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析,所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。 总结 OPAP系统并不太像传统的数据库,它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念,便有了很多有趣的特性,比如不支持事务,直接将数据落盘到log。 总的来说,作者的设想是很有意义的:对于某些分析场景,使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎,算出结果显得太重,也不够灵活;类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员

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    建造适于业务分析的日志数据系统

    初步想来,好像原因有两个:第一个原因是,我们的数据往往看起来不够“大”,导致我们似乎分析不出什么来。 对于业务中产生的数据,一般我们期望有几种用途:一是通过统计,用来做成分析报告,帮助人去思考解决业务问题;二是对一些筛选和统计后的数据,针对其变动进行自动监测,及时发现突发状况和问题;三是使用某些统计模型或者推算方法 所幸的是,现在“大数据”体系的实现手段,基本都已经开源化,我们完全可以利用这些知识和概念,去先构造我们最基础的数据系统,满足最基本的分析需求。 ? 首先说说最传统的数据系统的构成——数据库统计系统。 由于以上的缺点,人们开始反思这种做法,并且开始更仔细的对待数据统计需求。 ? 这样,就诞生了第二种数据系统:日志与报表分离的数据系统

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    智能视频分析系统的大数据应用

    智能视频分析识别监管系统在安全管理中起着安全管家的功效,大幅提高了公司在生产安全管理里的安全指标。 AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容,根据获取视频里的关键信息、标识,产生相对应的警报时间和警报监管方式,大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。 AI依靠Cpu强劲的测算作用,视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息,获得大家想要的违规警报信息内容。 销售市场上面有完善的智能视频分析算法,如智能施工现场安全帽配戴监管、车辆识别、车系统分析、烟火鉴别、攀登、彷徨、工作人员辞职等标准。 比如,面部识别系统,根据创建面部捕获数据系统,面部信息内容存档,与个人信息建立关系,在实际应用情况下佩戴安全帽,避免外界工作人员侵入、车辆识别、实体模型记数统计分析等智能分析技术,进一步提高现场安全系数

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    数据平台网站日志分析系统

    1:大数据平台网站日志分析系统,项目技术架构图: ? 2:大数据平台网站日志分析系统,流程图解析,整体流程如下: ?    2) 数据预处理:定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群     3) 数据仓库技术:基于hadoop之上的Hive     4) 数据导出:基于hadoop的sqoop数据导入导出工具     5) 数据可视化:定制开发web程序或使用kettle等产品     6) 整个过程的流程调度:hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品 3:在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs +mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示: ?   4:采集网站的点击流数据分析项目流程图分析: ? 5:流式计算一般架构图: ? 待续......

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    Python教程 | 数据分析系统步骤介绍!

    推荐阅读:和50万人一起学Python 摘要 在用Python做数据分析的过程中,有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的,只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。 内容目录 1、数据的生成与导入 2、数据信息查看 2.1、查看整体数据信息 2.2、查看数据维度、列名称、数据格式 2.3、查看数据特殊值和数值 2.3.1 5.2、数据透视表用法 5.3、数据采样 5.4、数据求均值 ,方差等 5.5、数据求相关系数 6、数据存储 6.1、存储到Execl 6.2、存储到CSV 生成数据直接创建一个Dataframe即可 本次数据为泰坦尼克号数据 2、数据信息查看 目的:了解数据的概况,例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有空值和重复项,为后面的清洗和预处理做准备 例:查看前五行数据 ? 3、数据的清洗和预处理等步骤 对清洗完的数据进行预处理整理以便后期的统计和分析工作。 ? 例如更改列名: ?

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    数据分析】一种基于Adtributor的异动分析系统

    作者:maolilai  腾讯IEG数据分析工程师 1 背景 在游戏业务运营中,经常会碰到关键指标出现异常,比如某个业务的活跃下降了,收入下滑了、某个运营活动点击用户下降、活动参与用户下降等等。 本文主要介绍一种基于Adtributor实现的异动分析系统,用于日常游戏业务在经营分析中快速查找可能影响到关键指标的分析系统的实现。 ,基于Adtributor可以快速实现针对某些系统的异动快速实现分析分析出来的维度不一定和分析的目标(比如DAU)有因果关系(更多是我们输入的数据的分布和参考的数据差异的大小的排序) ? 近期热文 ? 后台开发程序员的进阶之路 ? 【腾讯微视】百亿数据、上百维度、秒级查询的多维分析场景的实践方案 ? 前端跨平台数据模型优化实践 ? 让我知道你在看 ?

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    监狱系统数据分析中的观点和挑战:系统映射

    开放的公共数据使不同的利益相关者能够从不同的角度进行分析和发现信息。从监狱系统中识别和分析数据并不是一项微不足道的任务。研究界需要了解这些数据是如何产生和使用的。 目标:分析监狱系统数据,以确定其在数据来源、目的和可用性方面的使用情况。方法:我们对监狱系统原始证据的现有证据进行了系统制图,这些证据来自2000年至2019年发布的同行评审研究。 结论:绝大多数分析论文(75%)使用限制性数据。只有18项研究(9%)提供了数据,这阻碍了复制倡议。这表明需要以综合的方式分析监狱系统,其中多学科和透明度是此类研究需要考虑的相关问题。 监狱系统数据分析中的观点和挑战:系统映射(CS).pdf

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    故障分析 | 生产系统数据丢失后的恢复

    一、背景和大概的思路 2020 年 2 月 25 日,微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障(36 小时内尚未恢复核心生产数据)。 2 月 13 日 23:00 接到微信通知,能否帮忙恢复数据系统环境信息如下: 操作系统:RHEL7.5 数据库:MySQL 5.7 社区版,一主两备 23:05 开始介入数据丢失的故障。 二、数据恢复过程以及技术分析 用了 5 分钟理清了处理这个问题思路,接下来就是考虑具体的数据恢复了。在处理这个问题过程中,有两个难点需要解决。 1. 确认要恢复的 binlog 的开始和结束。 2. 8)利用 myflash 生成了反向二进制文件,把文件应用到数据库,工作流平台在仿真环境测试,数据完美再现。 三、问题的反思 通过以上分析,基本上就可以轻松解决这个问题。 在这个系统上,数据已经备份了,每天都有全备,不能使用这个恢复的原因,工作流平台里有很多应用的流程引擎,一旦做了基于时间点恢复,别的应用的系统数据一块被恢复了,将会导致别的系统会丢失一部分数据

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    KDD Cup 2020 推荐系统赛道—数据分析

    就像现代推荐系统中记录的点击数据和实际在线环境之间存在差距一样,培训数据和测试数据之间也会存在差距,主要是关于趋势和项目的受欢迎程度。 获奖的解决方案需要在历史上很少接触的产品上表现良好。 (2)train_item_df 商品数据,给出了商品文本表示向量和图片表示向量 ? 这里目前没有过多的分析,后面会结合用户行为进行分析。 (3)train_click_0_df 用户点击行为数据 ? 下面给出user_id和item_id的分布可视化展示 ? 2.3 深入分析 (1)用户重复点击 ? (3)向量表示分析 ? 只是仅对其中一个用户进行向量分析,发现很多商品没有对应的文本向量和图片向量。接下来分析分析用户的点击序列中,前后商品的关系,即相似性分析。 鱼遇雨欲语与余:深入理解推荐系统:召回​zhuanlan.zhihu.com ? 鱼遇雨欲语与余:深入理解YouTube推荐系统算法​zhuanlan.zhihu.com ?

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    报表系统练手(1) -- 分析数据模型

    分析数据模型 2. datatables,Echarts3基础实例 3. 一段时间内 同一地区 不同温度的天数占比(饼状图) 二、企业贸易数据统计 有出口,进口; 或者核销数据,未核销数据 以及 逾期未核销数据。 同一时间 同一企业 的进出口数据占比(饼状图) 可从上两个的统计中直接获得数据。 核销数据的统计信息 和 进出口统计信息 是类似的。 为方便数据的筛选以及快速的处理这些数据,引入 TypeScript(ES6的过滤数据功能), Angular2(数据绑定功能) 四、数据模型 结合前两个实例分析,如果企业贸易数据的进出口数据统计中,只统计进口数据 ,这时的数据模型和气温数据是相同的。

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    舆情大数据系统_大数据舆情分析工具有哪些

    所以我们需要一个高效的全网舆情分析系统,帮助我们实时的观测舆情。 这个全网舆情分析系统,可以实现百亿条网页数据的存储、实时新增网页的抓取和存储并能对新增网页做实时的元数据提取。 萃取后的内容进入存储系统方便后续查询,同时还需要把新增的抽取结果推送至计算平台进行统计分析,出报表,或者后续提供舆情检索等功能。计算的内容根据算法不同可能需要新增数据,也可能需要全量数据。 抽取后的结果进入存储系统持久化后,同时推送至MaxCompute进行舆情分析,例如情感分析,文本聚类等。这里可能会产生一些舆情报表数据,用户情感数据统计等结果。 舆情结果会写入存储系统和搜索引擎,部分报表,阈值报警会被推送给订阅方。搜索引擎的数据提供给在线舆情检索系统使用。 在介绍完整体架构后,下面我们看下在阿里云上如何做存储选型。 有了TableStore(表格存储)的这些功能特性,系统对存储选型的六项要求就可以得到很好的满足,基于TableStore(表格存储)可以完美的设计和实现全网舆情存储分析系统

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    数据开源舆情分析系统-数据采集技术架构浅析

    11对方有个APP,你怎么去得到人家的数据接口? 12数据爬回来,你怎么展示?怎么可视化?怎么利用?怎么发挥价值? 13等等… 在大规模互联网数据采集时,必须要构建一个完整的数据采集系统。 开源舆情系统 目录 开源舆情系统 在线体验系统 开源技术栈 总体架构 数据处理流程 信源管理 站点画像 数据抓取 数据暂存 低代码开发 分布式采集 爬虫管理 采集分类 反爬策略 采集日志 数据解析 在线体验系统 :Kafka&Zookeeper 抓取任务发送:RabbitMQ 配置管理:MySQL 前端展示:Bootstrap & VUE 总体架构 (这是最早期系统架构图) 数据处理流程 (这是最早期系统设计图 日志分析 通过数据分析能看出目前哪类采集的数据有问题,当天或者这段时间内大面积的问题主要集中在什么地方,以及具体是哪些网站出了问题,这些抓取出问题的网站是不是重点关注的对象,等等。 从面到点的去分析问题。 数据解析 自动解析 自动解析主要是用于资讯、招标、招聘,系统采用文本密度算法实现。因为这3个类型的数据虽然大致相同,但是网站多了以后还是千差万别。

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    携程用户数据采集与分析系统

    但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LBS)等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足,分析了在移动互联网流量剧增的背景下,用户数据采集系统的需求,研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下,用户数据实时、高效采集的方法, 整个数据采集分析平台系统架构如下图所示: ? 图2(数据采集分析平台系统架构) 其中整个平台系统主要包括以上五部分:客户端数据采集SDK以Http(s)/Tcp/Udp协议根据不同的网络环境按一定策略将数据发送到Mechanic(UBT-Collector 二、相关数据分析产品介绍 基于实时采集到的用户数据系统监控数据,我们开发了一套相关的数据分析产品。

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    C++ FFLIB之ffcount:通用数据分析系统

    摘要: 数据分析已经变得不可或缺,几乎每个公司都依赖数据分析进行决策。在我从事的网游领域,数据分析是策划新功能、优化游戏体验最重要的手段之一。 网游的需求变化日新月异,故要求数据分析系统能够快速的响应需求变化。 常见的数据分析系统 数据分析系统应该分为数据存储和数据分析,常见的数据分析架构有: 直接在逻辑服务中定制数据分析;这种情况往往使用mysql或这mongodb作为数据存储,优点是定制化的数据存储更加节省空间 使用scribe做数据存储,使用hadoop分析数据数据分析尽量简单易开发,目前来讲,sql查询是最方便最基础的方式,所以数据应该是sql结构化的。 hadoop的部署对于中小团队仍然是望而生畏的,故要求数据分析系统部署要简单,配置容易。

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    数据技术分析:HDFS分布式系统介绍!

    HDFS主要用于最初由Yahoo提出的分布式文件系统,以下它的主要用途: 1、保存大数据 2、提供快速读取大数据的能力 Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的 基本模块 HDFS:分布式文件系统(by Yahoo) Mpredues:分布式计算帧(by Google) HBCD:分布式、非关系型数据库(by Poerset ->Microsoft) Pig:HDoop 的大规模数据分析工具(by Yahoo) Hial:将数据库工具、结构化的数据文件复制到数据库表(by Facebook)中 ZooKeoler:分布式协同服务(by Yahoo) Yarn:任务调度和集群资源管理框架 在HDFS系统中,文件的内容被分割为大的block(例如128 Mbytes,根据用户的需求被配置),各block独立复制到多个Data南径中。 names psteID属于在初始化文件系统的示例时分配的不同names p纠纷ID的节点。

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