编者注：在上篇文章《没有自己的服务器如何学习生物数据分析》上篇，我们对 IBM 云计算平台有了基本了解，也学习了如何对数据进行下载上传以及基本的预处理。...在《没有自己的服务器如何学习生物数据分析》下篇，我们将继续跟随作者的脚步学习如何利用IBM云计算平台处理实际的生物学数据分析问题。...题目来自生信技能树论坛，论坛网址：http://biotrainee.com/forum.php/ 如果你没有看过上篇内容，建议你先去阅读没有自己的服务器如何学习生物数据分析（上篇） 祝阅读愉快，下面是文章正文...因为 IBM 的免费机器是 2 核心单机模式，体现不出 Spark 大数据分析的威力。...编者写在最后： 通过《没有自己的服务器如何学习生物数据分析》（点击链接阅读上篇）上下两篇文章，我们为大家介绍了IBM大数据计算平台相关知识，同时也用一个简单的实例告诉大家如何上手进行分析。
编者注：完整文章首发于作者博客 http://huboqiang.cn/ 在这篇文章中，作者利用大数据平台 IBM data science 对生信技能树论坛的一道生物信息入门题进行了分析。...希望对那些苦于没有自己的服务器而无法进行生物数据分析学习的朋友有所启发。同时，这篇文章也是非常好的大数据处理平台入门级介绍。 祝阅读愉快！以下为文章正文。...更重要的是，这里由于是和数据科学界接轨，强烈推荐把数据简单处理后（抓取信息，规定每一列的名称，扔掉某些行），放进 SparkSQL中，用 SQL 语句，用 人话 而不是代码，去人机交互，分析数据。...继续说正事，分析数据之前，必须做的一件事，就是上传数据。...虽然文章较长，但如果你是一个想入门大数据的有心人，仔细阅读体会并且实践 一定会有很大的收获。 再下篇中，我们将介绍如何利用该平台和PySpark具体解决我们的生物信息数据分析问题。 敬请期待！
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...3.预测分析能力 数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。 4.语义引擎 我们知道，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...步骤3：统计分析 统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...你的分析观点往往来自于你的分析思维，所以正确地运用好分析思维是非常重要的。 参考《数据分析的 8 种思维》，首先，我们可以运用对比思维，对数据进行有效的对比，这是数据分析工作的核心方法之一。...对于「如何提高销量」这样一个大问题，我们很难直接回答，可以试着细分为小问题，例如：哪种促销方式效果更好？我们的用户希望得到什么？...提出建议 你怀着激动的心情，开始撰写数据分析报告。此时你要记住，数据分析报告的重点，不是那些花里胡哨的图表，而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策，否则，数据分析将毫无用处。...然后，综合运用各种分析思维和分析工具，对数据进行分析推理。 最后，得出主要的分析结论，提出有效的行动建议。
也就是说通过很多人或者一些自动采集的设备，形成的一个数据报告，就是威胁情报。...在备注里因为我之前分析过了，所以它特别快，他有这么多的信息，那咱们在比如互网的时候最关注的什么，他的IP的信息，查到他的IP了，快速检索咱们的网络设备和安全设备，看有没有此IP发送的请求，或者从内部向他发送的请求...关于威胁情报的就讲到这里如果遇到服务器中了后门木马无法查杀和排除的话可以向服务器安全服务商SINE安全寻求技术排查。
如今，大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值，因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化，对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析为什么火了》。...如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？...和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。...五、机器学习 现在AI和预测分析是数据科学领域最热门的两个主题，数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了，对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。...但是我们是数据分析师，不是算法工程师，我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系，我们要找到这部分联系，解释给老板。那么如何来培养这种能力呢？
过低，则服务器CPU利用率不高；过高，则CPU可能成为系统的处理瓶颈。 CPU队列长度（processor queue length），队列长度不要超过CPU内核的2倍。...2、带宽 每秒接收的数据量（Bytes received/sec ），应该低于服务器下行带宽/8较好。...每秒发送的数据量(Bytes sent/sec)应该低于服务器上行带宽/8较好 网络瓶颈判断： 1.bytes total/sec(network interface).用这个数值和当前网络带宽比较，两者相除结果应小于...2.Page write/sec(memory)每秒执行的物理数据库写的页数。 说明：如果服务器没有足够的内存处理其工作负荷，此数值将一直很高。...硬盘瓶颈分析： 1.
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...此外，数据分析结果的使用也应当遵循公平、公正、透明的原则，避免歧视和不公平待遇。 再次，数据分析必须注重数据安全。随着网络攻击和数据泄露事件的频发，数据安全已经成为数据分析领域不可忽视的问题。...最后，数据分析的合法性还需要得到监管机构的监督和保障。各国政府应当建立健全的数据保护法律体系，明确数据分析的合规要求，加大对违法行为的处罚力度。...同时，监管机构也应当加强对数据分析行业的监管，确保其依法合规运营，维护数据安全和个人隐私。 综上所述，数据分析的合法性是数据分析行业健康发展的基石。
本文章提供视频讲解： https://www.bilibili.com/video/BV19b4y1Z7EU 什么是元数据 “元数据”（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data...about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。...如何获取元数据 在日常的运维服务器过程中，我们可以通过两种方式获取服务器的的信息： 通过公司的Cmdb接口获取 通过命令到服务器获取 通过命令的方式获取。...第二种更适合运维比较少的服务器。 如何获取云服务器的元数据 这里需要注意，登录服务器后，只能获取本服务器的元数据。...以下是查看云服务器的实例ID curl http://metadata.tencentyun.com/latest/meta-data/instance-id ins-1beos9z8 关于云服务器元数据更多如下
学会了用VOSviewer分析Web of Science数据后，想不想知道如何用它分析中文文献？本文用CNKI数据做样例，一步步教你实现步骤。 ?...疑问 自从写了《如何快速梳理领域文献》一文后，不少读者留言或者来信问我一个问题： 如何可视化分析中文文献呢？ ?...但是我在博士毕业论文里用Citespace分析过中文文献，所以就用我最有把握的答案做了答复。 ? 不过，随着问这个问题的人越来越多，我也来了兴趣：VOSviewer到底能否分析中文文献数据呢？...我们从标题寻找其中更有可能使用中文文献数据的论文，于是找到了这篇《2010年中国档案学研究热点的知识图谱分析》。...讨论 读过本文后，你是否了解如何用VOSviewer分析中文文献数据？你之前做中文文献可视化分析时，用过不同的方法吗？它们是否更有效和便捷呢？欢迎留言，把你的经验分享给大家，我们一起交流讨论。
在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，那个品类销量最大，那个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少。...通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，不用促销就可有很大的量，哪些是弱势的品类等等，这样可以确定出来拿那个品类出来做促销。...通过分析数据，发现其中的规律，那么则可实现数据驱动运营，驱动产品，驱动市场。...近几年数据分析在互联网领域非常受到重视，无论是社区型产品，工具类产品，还是电子商务，都越来越把数据作为核心资产。确实数据分析的越深，越能够是在精细化的运营，在很多时候工作的重点才有据可依。...同时要有数据分析的思维，不仅仅是互联网行业几乎所有的行业每天都会产生大量的数据。所以最重要的是有这种数据粉丝的思维，知道怎么通过数据分析找出规律，发现问题，对将来做出预测及拆解。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。...面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？...(1)多数据源支持 数据分析工具须支持连接多个数据源以进行集成分析。由于网络技术的飞速发展，产生的非结构化数据(如文本、图像、声音和网页)越来越多。...(2)分析指标的多样性 为了更好地表示内容，数据分析本身需要足够详细，并挖掘出数据背后真正有价值的信息。数据分析的维度和指标因行业和用户群体而异。...所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。
A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。业务部门问了建议，可以直接去落地。...在整个过程中，数据分析不能包打天下。作为一种理性、量化的工具，更适合用于解决战略、战术决策工作，适合战况监控。至于战斗动作，数据只能作为参考，一个有经验的策划远远比加减乘除管用。...因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。...同上，创新方案想做测试，要有具体的标签才好后期做对比分析，不然只看一个很粗的响应结果，还是没法指导到设计的细节工作。 ? 坑点6：测试方案不看整体。...况且这还是在业务部门推动的情况下，如果是数据部门自己想推动，那就更得付一番精力。有兴趣的话，本篇集齐60在看，我们下一篇分享：数据部门如何提升数据驱动力。敬请期待哦。
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。...但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。...数据分析 一、用户的维度 从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。...对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标。...第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。
在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，哪个品类销量最大，哪个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和复合增长率是多少。...通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，不用促销就可有很大的量，哪些是弱势的品类等等，这样可以确定出来拿那个品类出来做促销。...通过分析数据，发现其中的规律，那么则可实现数据驱动运营，驱动产品，驱动市场。...近几年数据分析在互联网领域非常受到重视，无论是社区型产品，工具类产品，还是电子商务，都越来越把数据作为核心资产。确实数据分析的越深，越能够是在精细化的运营，在很多时候工作的重点才有据可依。...同时要有数据分析的思维，不仅仅是互联网行业几乎所有的行业每天都会产生大量的数据。所以最重要的是有这种数据粉丝的思维，知道怎么通过数据分析找出规律，发现问题，对将来做出预测及拆解。
作者 | 刘顺祥 来源 | 数据分析1480 前言 在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。...在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答： 哪些省份和城市对数据分析师的需求比较高？ 数据分析师岗位在全国和TOP3城市的薪资差异是否显著？...企业在招聘数据分析师岗位时，对应聘者的工作经验和学历要求是怎样的？ 不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异呢？ 招聘数据分析师岗位的企业，都是哪些类型的企业？...那么，可能会有网友非常关心数据分析师岗位的薪资情况，下面我们就针对薪资做一个探索和介绍。...企业的类型分布 最后，再来探索一个问题，招聘数据分析师岗位的企业，都属于哪些类型的企业呢？
前言 ---- 在《手把手带你抓取智联招聘的“数据分析师”岗位！》...一期中我们分享了如何抓取智联招聘中“数据分析师”岗位的数据信息（数据截止到2018年11月4日），在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。...在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答： 哪些省份和城市对数据分析师的需求比较高？ 数据分析师岗位在全国和TOP3城市的薪资差异是否显著？...企业在招聘数据分析师岗位时，对应聘者的工作经验和学历要求是怎样的？ 不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异呢？ 招聘数据分析师岗位的企业，都是哪些类型的企业？...本文中的代码和数据可以从百度云盘中下载，只需关注“数据分析1480”公众号，并回复“智联招聘”即可。
呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有，IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等，本文不想探究哪种 IDE 更好，只想说，初学 Python 数据分析，最好用 Anaconda...有关 Jupyter Notebook 的优点上一篇文章里已经说过了，再重复一下，就是上手简单、结果直观，为数据分析工作进行过专门优化。其他的就不细说了。...原因如下： Anaconda 是专门为数据科学、数据分析优化过的 Python 数据开发平台； Anaconda 内置了数百个 Python 支持库，并预安装了大部分数据分析所需的 Python 支持库...支持库，查看版本也十分方便； Anaconda 与 VSCode 与 Pycharm 实现无缝连接，这两个 IDE 是从小白到专家后最流行的两个 IDE，扩展性能好； Anaconda 还内置了很多知名的数据开发工具
数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”...，大R流失严重) 第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?...用商业思维看行为数据 行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率… 商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性… 例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃...很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销! 5....数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”
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