课程目标 v 理解网站点击流数据分析的业务背景 v 理解网站点击流数据分析中常用分析指标的业务含义 v 掌握网站点击流数据分析系统的技术架构 v 掌握网站点击流数据分析系统中各环节的技术实现 v 能独立设计完成一个初步的网站点击流数据分析系统...网站点击流数据分析，业务知识，推荐书籍： 《网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值》王彦平，吴盛锋编著 1....通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。...基于点击流数据我们可以统计出许多常见的网站分析度量 1.2网站流量数据分析的意义 网站流量统计分析，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的数据依据...，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果 5) 数据展现 将分析所得数据进行可视化 2.2 项目结构 由于本项目是一个纯粹数据分析项目，其整体结构亦跟分析流程匹配，并没有特别复杂的结构，如下图：
${queueName} 模块开发——数据展示...在企业的数据分析系统中，前端展现工具有很多， l 独立部署专门系统的方式：以BusinessObjects(BO,Crystal Report),Heperion(Brio),Cognos等国外产品为代表的...使用ssh从mysql中读取要展现的数据 2. 使用json格式将读取到的数据返回给页面 3....Web程序的实现代码 采用典型的MVC架构实现 页面 HTML + JQUERY + ECHARTS Controller SpringMVC Service Service DAO Mybatis 数据库...流量分析 ? ? 来源分析 ? ? 访客分析 ? OVER，整个数据项目实战到此结束！
6 模块开发——ETL 该项目的数据分析过程在hadoop集群上实现，主要应用hive数据仓库工具，因此，采集并经过预处理后的数据，需要加载到hive数据仓库中，以进行后续的挖掘分析。...ods_click_visit表 6.3 生成ODS层明细宽表 6.3.1 需求概述 整个数据分析的过程是按照数据仓库的层次分层进行的，总体来说，是从ODS原始数据中整理出一些中间表（比如，为后续分析方便...，将原始数据中的时间、url等非结构化数据作结构化抽取，将各种字段信息进行细化，形成明细表），然后再在中间表的基础之上统计出各种指标数据 6.3.2 ETL实现 建表——明细表 (源：ods_weblog_origin...，而且会不断有新的统计需求产生，以下为网站流量分析中的一些典型指标示例。...，从数据采集到数据分析，再到结果数据的导出，一系列的任务分割成若干个oozie的工作流，并用coordinator进行协调 工作流定义示例 Ooize配置片段示例，详见项目工程 1、日志预处理mr程序工作流定义
本文选自《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》一书，文末可了解本书详情。 ---- 在正式介绍企业数据分析流程及高级分析之前，首先介绍一些企业里常见的数据职位，以及每个职位的人在企业中承担的责任。...他们通常掌握一些基础数据处理分析技能，能够做商业洞察分析类报告。 高级统计分析建模师：一般数据科学家会拥有高级统计分析建模经验，熟悉一些统计或者机器学习算法，能够通过编程实现一些模型分析应用项目。...高级统计分析建模师需要熟悉一些工作中用到的算法，如非监督学习、监督学习及聚类等。 数据分析流程 在企业中，经营的方方面面都需要数据分析。...• 确定解决该问题所需要的数据、技术、能力。 • 确定用基本业务分析模型，还是用高级分析模型。 • 数据分析，包括数据准备、数据预处理、数据建模、分析数据并得出结果。 • 数据分析结果汇报。...高级分析 下面介绍在日常工作中常用的高级分析模型—机器学习算法模型。 ①监督学习：包含的算法有逻辑回归、贝叶斯法、决策树、SVM（支持向量机）。
www.showmeai.tech/article-detail/147 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 --- [c4ba23e85b8ce595cdd2f38a7bb73e68.png] 当我们提到python数据分析的时候...pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中，经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作（例如，机器学习中的特征工程阶段）。...总结一下，对于Series而言，map可以完成大部分数据的统一映射处理，而apply方法适合对数据做复杂灵活的函数映射操作。...NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas官方教程 Pandas中文教程 ShowMeAI系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析
“你有没有做过高级的数据分析？”这个问题一出，又问劈了很多同学。妈耶，平时都在跑取数单，啥是高级的数据分析见都没见过，咋回答。今天系统解答一下。...2、技术上的高级：能帮助大量菜鸟，结果上提升效率，操作简单轻松。 那么问题来了：数据分析，算是技术呢？还是业务呢？...2 高级的数据分析，需要什么 之所以举导航的例子，是因为数据分析和导航非常类似： ? 所以理论上，最高级的数据分析成果，就应该类似导航： ?...真正高级的数据分析，是体系化作战，以业务流程为保障，以数据采集为基础，以报表为骨干，以数据产品为卖点，兼有业务经验沉淀与模型辅助，是一套简单易用的工具体系（如下图所示）。 ?...当然，行业里还是有识货的人，但是万一遇上这种菜鸡，还偏爱跟你较真：“你有没有啥高级的方法”，该咋对付呢？ 4 如何提升数据分析的高级感 我们拿看似最简单的销售分析举个例子。
一些更高级的ndarray处理 where和一些其他的逻辑运算 np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）输出x，不满足输出y x_arr = np.array([1.1, 1.2, 1.3...) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] 用numpy写一个softmax 步骤： 数据预处理...（每行求和），然后将一维数据(10,)reshape成（10,1） m_exp_row_sum = m_exp.sum(axis = 1).reshape(10,1) print(m_exp_row_sum...2.23431102] [ 2.4842771 ] [ 1.82649405] [ 1.79698532] [ 2.51101842] [ 2.26032542]] (10, 1) 每行的数据除以对应行...doc/numpy/reference/ [numpy ndarray详解]https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html [NumPy-快速处理数据
Python Pandas 高级教程：高级时间序列分析 Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，使得对时间序列数据进行高级分析变得更加灵活和方便。...导入 Pandas 库 在使用 Pandas 进行高级时间序列分析之前，导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....创建示例数据 在学习高级时间序列分析之前，首先创建一个示例的时间序列数据： # 创建示例数据 date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022...总结 通过学习以上 Pandas 中的高级时间序列分析技术，你可以更灵活地处理和分析时间序列数据。这些方法包括重采样、移动窗口操作、滞后和超前、季节性分解、自相关和偏自相关分析以及时间序列模型的拟合。...希望这篇博客能够帮助你更好地运用 Pandas 进行高级时间序列分析。
Python作为一种功能强大的编程语言，在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点，帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。图片1....聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组或簇的过程。Python提供了多种聚类分析算法和工具，如K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。...G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3)])# 计算节点度中心性degree_centrality = nx.degree_centrality(G)结论通过本文的介绍，您了解了Python数据分析中的高级技术点...这些高级技术点为您在数据挖掘过程中提供了更多的工具和方法。当然，除了本文提到的技术点，还有许多其他的高级技术可以探索和应用。在实际应用中，请根据您的具体需求和数据特点选择适合的技术和工具。...同时，持续学习和实践也是提升数据分析能力的重要手段。
高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。...在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】： ?...3）选择【分析工具库】，点击【确定】： ? 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示： ? 安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。...使用Excel的数据分析功能 1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】： ?...1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章
历经两年的精心打磨，它终于要以熊猫书《pandas数据处理与分析》新面貌与大家见面啦。 本书作者耿远昊正在威斯康星大学麦迪逊分校统计学攻读硕士学位。...01 让人又喜又恼的pandas Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。...他一直贯彻着“快乐学习”的理念，所以在写书的同时也关注着读者的定位——读者不需要熟悉数据科学或者数据分析，甚至不需要熟练使用Python，只要具备基本的语法知识就好了！完全的零基础可用！...当然，对pandas有一定的基础，并且想要系统学习数据处理与分析方法的读者，也能从中获益，巩固和拓展自己的相关知识。...文章编辑：沙鱼 审校：桐希，刘雅思 参考来源： [1] 耿远昊.pandas数据处理与分析.
为了达到对时间和空间复杂度的理想要求，本节课探究高级数据结构，它们的实现要比那些常用的数据结构要复杂得多。...其中重点介绍： 优先队列 图 前缀树 线段树 树状数组 掌握好高级数据结构的性质以及所适用的场合，在分析问题的时候回归本质，很多题目都能迎刃而解。...因此，无论是添加新的数据还是取出堆顶的元素，都需要 O(logk) 的时间。 初始化 优先队列的初始化是一个最重要的时间复杂度，是分析运用优先队列性能时必不可少的，也是经常容易弄错的地方。...总结 这节课讲解了一些高级的数据结构。 1. 优先队列 经常出现在考题里的，它的实现过程比较繁琐，但是很多编程语言里都有它的实现，所以在解决面试中的问题时，实行“拿来主义”即可。...建议：LeetCode 平台上，针对上面的这些高级数据结构都有丰富的题目，希望你能用功学习。
高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。...在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】： ?...3）选择【分析工具库】，点击【确定】： ? 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示： ? 安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。...使用Excel的数据分析功能 1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】： ?...在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。 6）以下是正态概率图 ?
_______称为设计视图，它表示了设计模型中在架构方面具有重要意义的部分，即类、子系统、包和用例实现的子集。
1、根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(...一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等...，实现数据库营销！...3、操作方法： 一般来讲，假定企业拥有100万会员资料库和历史交易数据，可以在没有建立数据挖掘模型前，随机选择1万人进行促销，记录这1万人的响应情况，然后根据这1万人的响应数据0-1，建立RFM为自变量的响应模型...4、可以实现的软件：IBM Modeler 14.1版本操作RFM模型：（采用数据挖掘技术来分析RFM是一件简单的工作，因为软件非常智能化，或者说基本上内置了自动RFM分析模块）
---- 高级逆向分析技术 前言 继续学习《逆向工程核心原理》，本篇笔记是第六部分：高级逆向分析技术，包括TLS、TEB、PEB、SEH和IA-32指令等内容 一、TLS回调函数 TLS（Thread...Local Storage，线性局部存储）回调函数要先于EP代码执行，故可作为反调试技术 1、TLS简介 TLS是各线程独立的数据存储空间，可以修改进程的全局数据或静态数据 （1）IMAGE_DATA_DIRECTORY
我在企业里从事数据相关的工作已经有11年了，在这些年里，我做过咨询顾问、数据分析师、售前工程师、开发工程师、数据分析经理直至总监。...在管理岗上，我带过数据分析、数据挖掘、数据产品、数据仓库等各种团队，其中带数据分析团队时间是最长的，先后就职于国企、传统制造业和互联网企业。 总的来说，比较杂，现在想来其实有得有失。...此类分析通常比较宏观，需要分析者有大局观、有战略思维 所用的数据除了公司内部的数据，还需要竞品数据、行业数据 战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据...需要分析者对公司业务模式、运营细节有深入的了解 使用的数据以公司内部数据为主 此类分析最重要的是，分析结果要能够与运营结合，并能有效落地 2、服务的部门不同：业务、数据 业务分析： 此类分析由业务部门发起...分析者只需要关注非常具体的某个业务环节，让大家感兴趣的是这个业务环节数据的变化原因和改善方式 数据分析师团队的分工与合作 个人感觉分析师团队很不好带，数据分析师团队最大的三个痛点是： 三：在公司级别的团队中表现尤其显著
利用 web scraper 抓取数据的时候，大家一定会遇到一个问题：数据是乱序的。在之前的教程里，我建议大家利用 Excel 等工具对数据二次加工排序，但还是存在部分数据无法排序的情况。...其实解决数据乱序的方法也有，那就是换一个数据库。 web scraper 作为一个浏览器插件，数据默认保存在浏览器的 localStorage 数据库里。...其实 web scraper 还支持外设数据库——CouchDB。只要切换成这个数据库，就可以在抓取过程中保证数据正序了。...web scraper 的操作和以前都是一样的，预览数据时我们就会发现，和 localStorage 比起来，数据都是正序的： ? 我们也可以在 CouchDB 的操作页面预览数据。...点击「sitemap-data-douban2」进入数据详情页，可以预览数据： ?
本文整理自知乎专栏：突破数据分析[1]，作者是网易数据分析高级总监贺志。 ---- 我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结。...后面我预计要分享的内容包括数据分析、产品、仓库、数据团队建设等等。个人经验最多的是数据分析，就从这里开始吧。可能包括以下话题： 什么是数据分析？ 数据分析有哪些分类？ 如何设定分析目标？...怎样才算是一个合格的数据分析师？ 什么样的企业需要数据分析师？ 怎样建立一个数据分析师团队？ 数据分析师团队的价值是什么？如何实现？...数据分析师团队的岗位设置及分工合作 一篇好的分析报告有什么样的标准？ 数据分析三元论（势、道、术） 什么是数据分析 一句话定义，数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。...业务价值实现：业务价值发现和实现经常不被包含在数据分析过程中。但是，就如同我对数据分析的定义，业务价值才是数据分析的终极目的。
学习getter setter function convert(obj) { Object.keys(obj).forEach(key => {...
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