数据异常分析，是数据分析工作中最常见且重要的分析主题，通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因，建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念，从而找到促进数据增长的途径，改变数据结果。
Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结 到这里本次项目也就介绍完了，不过在项目最后简单的介绍一些数字以及项目优化、扩展等情况 通过本次课程的学习，希望同学们对离线数据分析这一块有一个初步的了解， 希望同学们在学习完本课程后，对如何在工作中使用离线数据分析有一个初步的了解。 在本次课程中，我主要目标是放到了如何产生用户浏览数据以及如何解析数据， 对应解析后的数据结果展示，讲解的不是特别的详细， 所以希望同学们在学习之余，自己想想如何能够更好的显示解析后的数据， 最后祝同学们能够有一个好
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
所以题目中的“single-cell”并非真正意义上的单细胞数据，而是整合了GTEx中49种组织和EyeGEx视网膜组织的e/sQTL数据。
1、时间：2021-2022年第一学期第15-16周。上午：8:00-11:30，下午：2:00-5:30。设计周的最后两天为验收时间，每个小组要求对课程设计任务提交设计报告。 2、地点：机房10#A301,机房10#A302,机房10#A303，以及安排的相关机房
虽说挺基础的，但是也是考验人的基础，这里整理了【北京-算法-斯阔以】和【广州-数据分析-瑜亮】大佬给出的四种方法，希望对大家的学习有所帮助。
大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable Insight），数据分析就是其中的核心技术，包括数据收集、处理、建模和分析，最后找到改进业务的方案。
无论我们身处哪个行业，做什么样的工作，学会数据分析无疑都能够指导我们更有针对性地解决问题，帮助我们做出更有说服力的决策。 博文菌曾经赶时髦地学习怎样使用爬虫软件去爬取一些数据，却不知道爬取到的数据要如何利用，想要进行数据分析，却不知从何入手。 直到博文菌看了一套书，才知道如何遵循正确的步骤进行数据分析，如何基于自己的分析目的利用各类分析方法和工具得出自己想要的答案。 这是哪套书呢？它就是在数据分析圈赫赫有名的“菜鸟”丛书！ 上市之初便荣中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅销书品种”称号！ 受到沈浩教授、张
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。
Hadoop离线数据分析平台实战——350公用代码重构 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 MR程序公用代码重构 公用代码主要包括： Runner类中的参数处理代码，以及hbase的scan对象创建相关代码公用。 Mapper类中获取hbase的val
Hadoop离线数据分析平台实战——410事件分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 事件分析我们主要只是分析事件的触发次数， 通过查看事件的触发次数我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处。 计算规则 计算event
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理,迭代计算,交互式查询，流处理，通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
大数据框架实现基础的数据存储和数据计算，如果从大量的数据中发现和挖掘出有价值的信息，需要借助机器学习算法，结合数据，构建机器学习模型实现对现实事件的预测。不同于以往的硬编码规则的方式，机器学习是通过机器学习算法发现或挖掘出数据中存在的规律或模式。
Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、会话个数以及会话长度这三个指标的数据。 我们通过修改现有的
精彩内容 作为推送行业领导者，截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外)，接入应用超过43万，独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。其次，作为推送技术服务商，个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求，例如：消息推送技术和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外，推送业务并
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策
Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 用户浏览深度分析中，通过pv值来表示用户的浏览深度， 分别从两个不同的角度来展示浏览深度，分别为会话和用户。 会话是指，每个pv阶段对应的会话个数
Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 会话分析主要同时计算会话个数和会话长度， 主要应用在用户基本信息分析模块和浏览器信息分析模块这两部分。 会话个数就是计算u_sd的唯一个数，长度就
Hadoop离线数据分析平台实战——290活跃用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 和分析新增用户一样，活跃用户也需要在用户基本信息分析模块和浏览器分析模块中展示，因此也可以将其写成一个mapreduce任务。 计算规则 acti
作为推送行业领导者，截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿（含海外），接入应用超过43万，独立终端覆盖超过10亿 （含海外）。个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。其次，作为推送技术服务商，个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求，例如：消息推送和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外，推送业务并不是单纯的消息
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
离线数据分析平台实战——220项目结构整体概述 数据展示系统(bf_dataapi)总述 bf_dataapi项目的主要目标有两个： 第一个目标就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API； 第二个目标就是提供一个展示结果的demo页面。 bf_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架， 使用highcharts来进行demo页面的搭建。 在本次项目中，我们将所有的API高度聚合，最终我们只会提供两个API，然后在API中根据参数的不
离线数据分析平台实战——210项目综述与需求分析 项目综述 项目分别分为bf_track， bf_transforer和 bf_dataapi。 本次项目主要以分析七个模块的数据， 分别为用户基本信息分析、操作系统分析、地域信息分析、用户浏览深度分析、外链数据分析、订单信息分析以及事件分析。 那么针对不同的分析模块，我们又不同的用户数据需求，所以我们在bf_track项目中提供不同的客户端来收集不同的数据。 在bf_transformer中分别采用hive+mr两种方式进行数据分析。在bf_da
Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署 参考：oozie\package-info.java 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 完成 事件分析(Hive) 完成 MR程序Oozie workflow部署 MR程序有两种方式进行oozie部署， 第一种就是使
数据：承载信息符号的载体；其中信息是指“表征事物或者其属性的特定存在状态”的一种抽象物。一种事物具有具象实体和抽象虚体两部分；我们常说要透过事物的现象看清楚事物的本质。具象具有迷惑性，抽象却常常能够体现事物的本质。
本次硬科技领域投融资汇总时间跨度较长，历时两周（因为小编春节放假了）。那下面就让我们来看看，这段时间里的11起投融资事件和1起收购事件吧。其中，3R（AR、VR、MR）领域5起，人工智能领域5起，物联
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 活跃会员的统计和活跃用户统计类似， 区别只是在于从不同的角度来进行分析访问网站的用户数量。 活跃用户统计是根据我们在cookie中保存的uui
前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。关系数据库中，SQL是用户使用数据库的基本手段，它能用于创建数据库或者关
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额， 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据， 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情
Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 在浏览器信息分析模块中除了用户、会员和会话的分析外， 还有pv的分析，pv的计算可以代表网站的流量值， 也能够表示网站对用户的吸引程度，如果用
大数据文摘作品 作者：荆浩男 作业没有老师批改、用大数据为每个同学量身定做学习方案……来来来，这些儿时的梦想，AI与大数据让它们实现！ 近日，安徽省教育厅发布《安徽省中小学智慧校园建设指导意见》，计划到2020年，全省所有市、县（区）都要进行智慧学校建设。 作业不是由老师批改而是有专门的作业测评系统自动批改，并通过大数据分析为每位学生“量身定制”作业菜单；利用全息三维投影或VR/AR/MR或可穿戴设备等进行教学…… 在这份指导意见中，这样听起来颇为魔幻的未来场景真正走上课堂的实现时间是两年后，现在搬去安徽生
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
数据格式层：定义了存储层文件内部的组织格式，计算引擎通过格式层的支持来读写文件；从分层视角下的数据形态来看
毋庸置疑，R语言的学习国内和国外还是有一定的差异的。想要系统学习R语言，高质量的微信公众号是一种非常有效的方式。今天小编要给大家推荐的 5 个优秀公众号，全是关于R语言方面的，他们的文章干货满满，希望对大家学习有所帮助！
接下来的几期我们仍然会像之前的PDE5那篇文献一样，尽量按照原文思路去走复现的流程，但这次重点会放在思路而非代码上~
从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
英明，携程数据研发专家，负责支付离线数据仓库建设及BI业务需求，对并行计算、大数据处理及建模等有浓厚兴趣。
对于我这样一直喜欢苟着的良心玩家，在经历了无数次落地成河的惨痛经历后，我是坚决不会选择跳P城这样楼房密集的城市，穷归穷但保命要紧。所以我们决定统计一下到底哪些地方更容易落地成河？我们筛选出在前100秒死亡的玩家地点进行可视化分析。激情沙漠地图的电站、皮卡多、别墅区、依波城最为危险，火车站、火电厂相对安全。绝地海岛中P城、军事基地、学校、医院、核电站、防空洞都是绝对的危险地带。物质丰富的G港居然相对安全。
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多： 从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： 网站日志： 作为互联网行业，
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
文章关心的是Atrial fibrillation (AFib) 这个疾病，纳入了病人样品和对照样品， 如下所示：
1912年4月15日，号称永不沉没的泰坦尼克号因为和冰山相撞沉没了。因为没有足够的救援设备，2224个乘客中有1502个乘客不幸遇难。事故已经发生了，但是我们可以从泰坦尼克号中的历史数据中发现一些数据规律吗？今天本文将会带领大家灵活的使用pandas来进行数据分析。
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下
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