資料分析需要什麼技術架構?
1樓：環球青藤
1、資料收集模組
主要負責收集各種資料來源的資料，包括日誌檔案、網路請求、數世雹陵據庫、訊息佇列等，並將這些資料轉換為檔案或者訊息向後傳遞。
2、資料轉存模組
主要負責將資料定時傳遞到分散式儲存或者即時傳遞給下游的資料處理程式。
3、etl模組
主要負責資料的清洗、格搜戚式和內容的處理和轉換、資料分級分揀、載入至資料倉儲等。
4、數肆沒據倉庫模組
這是整個架構的核心，資料倉儲是資料有組織的集中儲存的地方，負責資料的存取和管理。
5、後設資料管理模組
主要負責記錄和約束資料倉儲中資料的含義和格式，控制著資料的生命週期和資料質量。
6、分析引擎模組
資料分析師互動最多的模組，主要負責執行各種分析語句或**，完成各種分析任務。
7、作業管理與排程模組
負責分析作業的管理和定時排程，包括作業的增刪改查、檢視修改歷史、設定排程定時和執行引擎等。
8、資源分配與排程模組
主要負責在多作業同時執行的場景下，有效協調和分配叢集的資源，使資源利用率最大化。
1分鐘瞭解資料分析挖掘體系
2樓：戶如樂
總體上來講，資料分橋裂析挖掘體系可分為 資料預處理、分析挖掘、資料探索、資料展現和分析工具 。
資料預處理。
資料預處理包含 資料清洗、資料整合、資料變換和資料規約 幾種方法。
而資料清洗包括缺失值處理和異常值處理；
資料整合包括同名同義、異名同義、單位不統一的實體識別和冗餘性識別。資料變化包括函式變換、規範化、連續屬性離散化、屬性溝通和小波變換。資料規約包括屬性規約和數值規約。
分析挖掘 分析挖掘的內容就多了。包括假設檢驗、方差分析、迴歸分析、主成分分析、因子分析、典型相關分析、對應分析、多維尺度分析、信度分析、生存分析、分類**、聚類分析、關聯規則、時間序列分析和著名的灰色理論。後幾個應用較多。
分類**的方法包括決策樹、神經網路、支援向量機(svm)、logistic迴歸、判別分析和貝葉斯網路。
聚類分析包括k-means聚類、kohonen網路聚類、兩步聚類和層次聚類。
關聯規則的演算法有apriori演算法、gri演算法和carma演算法。
時間序列分析包括：簡單迴歸分析法。
趨勢外推法、指數平滑法、自迴歸法、arima模型、季節調整法。
灰色理論可分為灰色關聯和灰色**。
資料探索 資料探索主要分為兩大類，資料質量分析和資料特徵分析。
資料質量分析包括缺失值分析、異常值分析和一致性分析。
資料特徵分析包括分佈分析、對比分析、統計量分析、週期性分析、貢獻度分析和相關性分析。
分析工具 常用的分析工具有excel、clementine、eviews、r語言、matlab、stata、sas、tableau、報表工具finereport、商業智慧型finebi
資料展現 在資料展現方面要做的內容可分為圖表製作和猜廳資料分析報告的撰寫，這兩方面之前都寫過詳細的。
文章圖表製作可以用柱形圖、條形圖、折線圖、餅圖、面積圖、雷達圖、散點圖等等。展現的方式可以是單圖，組合圖，多圖搭配的dashboard或者深入分析的聯動鑽取等敏兆閉。
主流的大資料分析框架有哪些
3樓：千鋒互聯it培訓
1、hadoop
hadoop 採用 map reduce 分散式計算框架，根據 gfs開發了 hdfs 分散式檔案系統，根據 big table 開發了 hbase資料儲存系統。hadoop 的開源特性使其成為分散式計算系統的事實上的國際標準。yahoo，facebook，amazon 以及國內的，阿里巴巴等眾多網際網絡公司都以 hadoop 為基礎搭建自己的分佈。
2、spark
spark 是在 hadoop 的基礎上進行了一些架構上的改良。spark 與hadoop 最大的不同點在於，hadoop 使用硬碟來儲存資料，而spark 使用記憶體來儲存資料，因此 spark 可以提供超過 ha?doop 100 倍的運算速度。
由於記憶體斷電後會丟失資料，spark不能用於處理需要長期儲存的資料。
3、 storm
storm 是 twitter 主推的分散式計算系統。它在hadoop的基礎上提供了即時運算的特性，可以即時的處理大資料流。不同於hadoop和spark，storm不進行資料的收集和儲存工作，它直接通過網路即時的接受資料並且即時的處理資料，然後直接通過網路即時的傳回結果。
4、samza
samza 是由 linked in 開源的一項技術，是乙個分散式流處理框架，專用於即時資料的處理，非常像twitter的流處理系統storm。不同的是sam?za 基於 hadoop，而且使用了 linked in 自家的 kafka 分散式訊息系統。
samza 非常適用於即時流資料處理的業務，如資料跟蹤、日誌服務、即時服務等應用，它能夠幫助開發者進行高速訊息處理，同時還具有良好的容錯能力。
資料結構與演算法分析的介紹
4樓：夏露露
《資料結構與演算法分析》是2007年人民郵電出版社出版的一本圖書，作者是mark allen weiss。《資料結構與演算法分析c++描述》（第3版）是資料結構和演算法分析的經典教材，書中使用主流的程式設計語言c++作為具體的實現語言。書的內容包括表、棧、佇列、樹、雜湊表、優先佇列、排序、不相交集演算法、圖論演算法、演算法分析、演算法設計、攤還分析、查詢樹演算法、k-d樹和配對堆等。
資料結構與演算法分析的內容簡介
5樓：手機使用者
《資料結構與演算法分析c++描述》(第3版)適合作為計算機相關專業本科生的資料結構課程和研究生演算法分析課程的教材。本科生的資料結構課程可以使用本書第1章～第9章，多學時課程還可以講解第10章；研究生演算法分析課程可以使用第6章～第12章。
銷售資料分析，銷售資料分析
1 銷售排名 優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜瞭解各部門業績情況。3 庫存管理 對於銷售而言，瞭解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。而管理者，通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好...
資料分析需要哪些知識，資料分析需要掌握哪些知識
1 具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通 2 具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗 3 3年及以上資料分析經驗，有網際網路產品 運營分析經驗 4 熟悉r sas spss等統計分析軟體，熟練運用python，熟練使用 sql hive等 5 本科或以上學歷，數學 統計 計算機 運籌學等相關專業...
資料分析師常用的資料分析思路，資料分析師要掌握哪些基本技能
01 細分分析 細分分析是資料分析的基礎，單一維度下的指標資料資訊價值很低。細分分析法可以大致分為兩類，一類是逐步分析，如 來北京市的訪客可分為朝陽和海淀等區 另一類是維度交叉，如 來自付費sem的新訪客。02 對比分析 對比分析主要是把兩個有關聯的資料指標進行相互比較，從數量上說明和展現研究物件的...