今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位是实现这一过程的关键，因此需求量大。 2. 多行业应用：几乎所有行业，如金融、医疗、零售、教育、媒体等，都需要数据分析来优化业务、提高效率和增强竞争力。 3....技术发展：随着人工智能、机器学习和云计算等技术的发展，数据分析变得更加高效和智能，对数据分析专业人才的需求也相应增加。 4....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
，也可以通过Kibana展示、分析日志数据。...ELK日志管理系统不仅能够采集多种来源的日志数据，还可以集中存储数据，以界面化的方式实时检索和分析日志数据。...，要求运维人员有较深的技术背景，熟悉Elasticsearch，且需要通过高频查看日志来感知业务是否出现异常日志量过大时，容易发生数据堵塞需要在多个终端进行部署，且不支持批量部署，部署难度高，时间成本大如果想解决以上不足...嘉为蓝鲸-日志管理中心其实在国内已经有不少优秀的日志产品，它们会专精这一领域不断优化。...4）日志统计分析可灵活的构建可视化仪表盘，帮助用户实现业务日志数据统计分析。
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...这样的问题就不是拉拉数据就能解决的，因为它涉及到现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，最终给出一个基于数据发现的优化实施方案。如果没有闭环思维，东一榔头西一棒子，问题永远得不到解决。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...统计概率中的很多知识点都可以用到日常数据分析中，比如抽样、回归、检验、可视化等。科学的数据分析方法论有助于帮我们建立逻辑思维。 第二种比较重要的技术是数据模型，或者说思维模型。
引子： 请问，从下图你能分析出什么结论？ ?...序言： 2019年底，微软PowerBI的开发部发布了一个叫做活动日志的REST API，以下链接打开是发布的内容： Introducing the Power BI Activity Log 想要调用...详细数据： ? 通过这些数据，我们可以从宏观上把握所有用户的登录、下载、使用报告的情况，以此来反映哪些报告对业务的增进更有益，或者我们可以通过用户试用报告的次数和业绩完成之间的相关关系来做分析： ?...而这，也正是数据挖掘和数据分析的价值所在。 正文： 获取Activity Log的方式很多，可以用上边说的PowerShell，也可以调用Python等。...有了数据，就可以开始做分析了。 而且，其实你会发现，除了Activity Log之外，我们还可以获取很多其他数据： ? 大家可以尽情挖掘。
Sysmon 背景 Sysmon日志是由Microsoft系统监视器（Sysmon）生成的事件日志，它们提供有关Windows上的系统级操作的详细信息，并记录进程启动、网络连接、文件和注册表修改、驱动程序和服务活动以及...WMI操作等活动，通过分析Sysmon日志，安全专家可以检测潜在风险、发现异常并响应安全事件，以增强整体系统监控和安全性。...由于分析过程中会遇到大量的JSON数据，因此本文选择使用jq工具，该工具可以使用choco包管理器安装，安装命令如下： choco install jq 数据 概览 下载的zip压缩文件中只有一个文件...数据格式 生成的JSON数据是一系列日志记录，JSON中的每一行代表一条日志记录： PS > cat .\20240408132435_EvtxECmd_Output.json | select -first...恶意软件活动 文件创建 现在，我们从恶意进程（PID 10672）入手，通过日志分析，我们可以看到恶意软件在目标设备上创建了六个文件： PS > cat .\20240408132435_EvtxECmd_Output.json
所以结论是有问题！我依然还是不推荐用这个包做亚组分析哈~ 下面我的一些探索过程。 Publish包有一个subgroupAnalysis函数也可以实现亚组分析。...我在之前的推文中说这个函数有一些问题，所以不推荐使用。 今天来探索下它的问题。还是用之前的数据集，这里就不对这个数据集做介绍了，大家可以翻看之前的推文。...R语言亚组分析及森林图绘制 R语言亚组分析1行代码实现！...对数据取子集然后计算即可： fit0 <- coxph(Surv(time, status) ~ rx, data = df[df["sex"] == "male",]) summary(fit0) #...但是很明显是有问题的，因为它没分亚组，而且我也不太懂它的公式为什么这么复杂，也有可能是regressionTable进行了一些计算。 限于个人水平，难免出错，欢迎各位老师批评指正。
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...作为一个数据分析入门工具，Excel具有十分突出的优势，就算是初学者，通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。...对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。 现在很多企业的数据量大到用Excel打开会出现长时间卡顿的情况，更别说进行数据分析了。...设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作：建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结...4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh...start-yarn.sh 查看是否启动 jps 2.导入数据 将数据上传到hadoop集群所在节点 创建hdfs目录 hadoop fs -mkdir -p /sx/cleandlog 将数据上传到...30 ; 使用Sqoop导入到MySQL以及可视化展示部分不再介绍，详细可参考 https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 总结 本文为网站日志分析案例的第...4部分，基于MR清洗后的数据导入HIVE中，然后进行统计分析。
你有分析过自己单身的原因吗？ 需求背景 今天逛微博的时候发现一个有趣的话题#90后单身原因TOP3# 七夕之际，一份针对全国90后青年婚恋观进行抽样调查公布了结果。...猪哥觉得这三个原因都并不合理，难道单身的原因难道不是因为穷吗？ 功能描述 好奇这个调查是怎么来的？...技术方案 模拟登录微博 爬取话题 保存文件 数据清洗 数据分析 模拟登录 模拟登录之前讲爬取#周杰伦超话#的时候已经讲过了，这里就不再重复，直接贴出代码！ ?...数据分析 数据分析我们采用pyecharts库，这是一个非常好用的可视化分析库！ ? 先读取数据，然后使用jieba库进行分词和数据清洗，最后使用pyecharts库做展示！ ?...在我们数据分析得出的结果好像确实如此！
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购...2.商业智能分析BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。 3.智能数据分析：新一代云原生大数据敏捷分析解决方案。...4.Elasticsearch Service：基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。...100%中奖率 11.11活动会场订单额累计满200元、1000元、5000元，均可获得1次抽奖机会，总计3次机会，中奖率100% 速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松处理海量数据 11.11云上盛惠...高效挖掘数据潜力 降低企业成本，提升数据生产力 点击“阅读原文”也可进入活动会场
BI就是数据分析吗？ 很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。...数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。...所以，BI并不完全等于数据分析，BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。 BI是怎么进行数据分析的？...运用BI做数据分析首先需要进行数据收集。目前的BI工具都支持连接多种类型的数据源，关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等。
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在Excel中，有两个名字相似的功能，一个在“开始”选项卡，名字叫“分析数据”，如下图所示： 另一个在“数据”选项卡，名字叫“数据分析”： 这两个功能有什么不同呢？...1.开始选项卡下的分析数据 ---- 假设有以下销售数据，鼠标放在数据的任意区域，点击开始选项卡下的“分析数据”： 可以看到，Excel自动生成了一系列的分析图表，比如第一周销量的排名： 鞋子的销售比重大...2.数据选项卡下的数据分析 ---- 同样是这份数据，点击数据选项卡下的“数据分析”，可以看到里面是专业的统计分析方法。...以上操作可以得出一个结论，如果你想发散思维，使用“分析数据”功能，如果你想严肃分析，选择“数据分析”功能。二者可以配合使用。...“分析数据”上有一个放大镜，意味着探索，放大镜里面是个柱形图，意味着生成图表。而“数据分析”的图标意味着生成的还是数据。
#!/bin/bash /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:29:19,390 [views:111:ebitpost] [INF...
“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。...比如： 活动期间有4万新人注册 活动期间注册人数比活动前多1万 活动期间新用户点击率是80% 活动期间新用户使用权益率30% 这些统统不是结论，只是分析过程而已。...4、浑水摸鱼：这是改变用户心智资源，数据岂能衡量！ 总之，十个运营里最多只有俩，能准确说清楚现状和目标。这时候就需要数据分析师自己有独立判断能力。能分析业务逻辑、梳理业务过程，才能得出客观结论。...有了“好/坏”判断。就能进一步分析为啥好，为啥坏。这时候就需要细化梳理业务流程，找到能影响结果的关键点。...对常规运营数据有认识，对过往活动有了解跌，基本上都能答出正确答案。怕就怕对业务流程了解太少，连人家在干啥都不懂。
日志作为数据的载体，蕴含着丰富的信息，传统的日志分析方式低效而固化，无法应对数据体量大、格式不统一、增长速度快的现状，在交易出现异常及失败时，更难以满足实时处理、快速响应的需求。...本文讲述某支付公司采用日志易后，通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。...为了更好发挥移动支付的便捷，支付公司对时效性，可靠性的要求很高，而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因，日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求，在可靠性方面展现了产品的价值。...该公司原有的解决方案存在一定的局限性，比如：手动工作耗时量大、实时性差、人为造成失误、分析维度不能灵活变动及决策滞后等等。 支付公司有时会根据业务需要，对数据进行收集、清理，包括日志数据的清理等。...日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
flowtest -o /home/nrms/thirdparty/mongodb/mongodb-linux-x86_64-3.6.13/bak > mongodump.log 2>&1 &同时可见，导出不压缩，数据量比源目录大了很多...，大约2倍，侧面说明了mongodb库本身的内部数据压缩效果不错：1.4G data2.8G bak233M bak.tar三、导入1个集合 history_task 到 testdb...--authenticationDatabase admin --db flowtest /home/mongod/bak/flowtest > mongorestore.log 2>&1 &五、导入日志分析确定还原的集合列表...，并读取各个集合的元数据：2022-11-18T09:59:51.909+0800 The --db and --collection flags are deprecated for this
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： ETL即hive查询的sql; 但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因而，流程中各环节所使用的技术则跟传统...BI完全不同: 1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME 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......
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。 ?...但是这种做法有几个明显的缺点，第一是数据库里面会有大量的日志数据，很容易就突破存储的上限；第二是我们一般没有去预测SQL的内容，导致存放日志的表一般没有精心的去建立索引，这导致了统计查询运行往往会很慢；...虽然这种做法能解决很多问题，但是最终还是有一些缺陷：当我们产生的日志数据量很大，而且产生日志的程序很多，二者这些程序都部署在不同的服务器上的时候，要搜集和归并大量的日志文件，是一件不容易的事情，因为单一的一台服务器往往承受不住多台服务器产生的日志数据
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