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关键词

数据分析高级教程(一)

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 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:? 2.3 数据展现数据展现的目的是将分析所得的数据进行可视化,以便运营决策人员能更方便地获取数据,更快更简单地理解数据?

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数据分析高级教程(三)

<value>${queueName}</value></property></configuration></workflow></action></coordinator-app> 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!

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    数据分析高级教程(二)

    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

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    Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

    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

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    高级数据分析,长啥样?

    “你有没有做过高级数据分析?”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,最高级数据分析成果,就应该类似导航: ? 真正高级数据分析,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 如何提升数据分析高级感 我们拿看似最简单的销售分析举个例子。

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    Python数据分析之NumPy(高级篇)

    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

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    高级数据结构讲解与案例分析

    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。

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    如何利用 Excel 进行高级数据分析

    高级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

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    如何利用 Excel 进行高级数据分析

    高级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 ?

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    高级信管 | 需求分析

    _______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。

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    数据分析高级数据分析方法之——RFM模型进行用户细分

    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)

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    网易数据分析高级总监:10年数据分析老司机的深度思考

    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

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    简易数据分析 18 | Web Scraper 高级用法——使用 CouchDB 存储数据

    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: ?

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    高级vue教程 源码分析

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    网易数据分析高级总监:10年数据分析老司机的深度思考!

    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。

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    19.opengl高级-高级数据

    一、之前的顶点数据定义,是position texture Coords(纹理)/normal(法线)是交错定义的,通过步幅、起点来交叉读取顶点属性,复制给顶点属性赋值,如下: float cubeVertices glBufferData glBufferSubData(GL_ARRAY_BUFFER, 24, sizeof(data), &data); // 范围: [24, 24 + sizeof(data)] 数据导入缓冲 glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, buffer); // 获取指针 void *ptr = glMapBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, GL_WRITE_ONLY); // 复制数据到内存 sizeof(positions) + sizeof(normals), sizeof(tex), &tex); 二、赋值缓冲 glCopyBufferSubData能够让我们相对容易地从一个缓冲中复制数据到另一个缓冲中

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    单细胞转录组高级分析四:scRNA数据推断CNV

    上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析,然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱,还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。 本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容:多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正,欢迎添加Kinesin微信交流探讨! 这次分析我们使用GSE149180的数据,原文研究对象是小细胞肺癌,只有1个单细胞样本。数据来源文章如下: ? 最终会输出很多文件在out_dir的目录下,它们可以分为中间过程数据、初步分析结果、去噪分析结果、HMM预测后结果、最终分析结果5部分。 注意文件名称,infercnv开头的是分析结果,其他都是中间数据

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    手把手教你Tableau高级数据分析功能(附数据集)

    本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据分析,并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” 在本文中,我们将看到一些超越拖放功能的高级图表。 我们将创建计算以深入研究数据以提取对数据分析。 我们还将看看R如何与Tableau相互集成和使用。 但由于这是一篇面向高级用户的文章,因此我们将超越“Show Me”并探索需要额外计算的图表。 首先,让我们快速浏览一下我们将在接下来的几节中做什么。 以下是我们超市的销售额和利润的一些基本分析。 但我相信你会同意使用瀑布图是一种更直观的表示数据的方式,特别是看看多年来度量的变化,例如销售和利润。 1.5帕累托图 下面我已经将一个流行的80-20数据分析原理可视化出来。 对大数据、人工智能在经济金融领域的应用感兴趣。希望能在数据派平台获得大数据前沿知识,找到志同道合的朋友,一起研究和应用数据分析工具于企业管理实践当中。

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    采购中的高级分析方法

    采购中的高级分析方法 改进和优化采购功能都需要进行高级分析。它能够为从事采购工作的专业人员提供大量信息,以帮助他们更好地完成工作。 高级分析方法对于将来所有这些来自新来源的大数据转换为用于智能采购的智能数据非常重要。 大数据改变了支出分析的定义。 不同标记资产,项目,人员和客户活动之间的反馈回路将经由元数据分析进一步提高其可视性水平,从而改变我们如何将时间和精力分配给采购中不同活动的根本基准。 前所未有的数据增长将使采购部门比以往更注重分析。 先进的分析和RPA在这里可以方便地使用,其中门户网站可以被自动抓取并向专业人士提供总结信心和其他相关信息。 这些只是高级分析可以使任何组织的采购部门受益的一些领域。我遗漏了采购中高级分析的其他用例吗?

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    js的高级知识---词法分析

    词法分析 词法分析方法: js运行前有一个类似编译的过程即词法分析,词法分析主要有三个步骤: 分析参数 再分析变量的声明 分析函数说明 具体步骤如下: 函数在运行的瞬间,生成一个活动对象(Active Object),简称AO 分析参数 函数接收形式参数,添加到AO的属性,并且这个时候值为undefine,例如AO.age=undefine 接收实参,添加到AO的属性,覆盖之前的undefine 分析变量声明 分析函数的声明,如果有function age(){} 把函数赋给AO.age ,覆盖上一步分析的值 代码例子1 这样我们先通过一段代码来理解词法分析: <script> function t1 存在var age = 27; 这个时候遵循如果AO.age存在值则不作任何修改,按照第一步分析的最后结果AO.age = 3,所以这里不作任何修改即: AO.age = 3 第三步:分析函数的声明, 总结 总之,按照上述最开始写的方法分析,都能分析出结果来

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      腾讯云高级威胁检测系统(Network Traffic Analysis System,NTA)通过镜像方式采集企业网络边界流量,结合腾讯多年积累的海量安全数据,运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁(APT)。同时,对事件告警原始流量进行留存,方便事后追溯,可极大提升云环境下的威胁感知能力。

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