分析大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的人選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，那關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的六大基本方面是哪些，一起來了解一下

可視化分析

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求

可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)

讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果

數(shù)據(jù)挖掘算法

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的

集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法

讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值

這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量

也要處理大數(shù)據(jù)的速度

預(yù)測性分析能力

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)

而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果

做出一些預(yù)測性的判斷

語義引擎

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從"文檔"中智能提取信息

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐

通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果

數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺

成都加米谷大數(shù)據(jù)科技有限公司

個人培訓(xùn) 丨企業(yè)內(nèi)訓(xùn)

成都市高新區(qū)天府二街蜀都中心1棟705

大數(shù)據(jù)實(shí)用案例分析（一）推廣視頻課程

曹燁偉

沃爾瑪，請把蛋撻和颶風(fēng)用品擺在一起：

沃爾瑪是世界上最大的零售商，年銷售額4500億美元，比大多數(shù)國家的國內(nèi)生產(chǎn)總值還多。

2004年，沃爾瑪對歷史交易記錄這個龐大的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了觀察，這個數(shù)據(jù)庫記錄不僅包括每一個顧客的購物清單以及消費(fèi)額，還包括購物籃里的物品，購買時間，甚至購買當(dāng)日的天氣。

沃爾瑪公司注意到，每當(dāng)在季節(jié)性颶風(fēng)來臨之前，不僅手電筒銷售量增加了，而且蛋撻（美式早餐）的銷量也增加了。因此，以后再當(dāng)季節(jié)性暴風(fēng)來臨時，沃爾瑪會把庫存的蛋撻放在靠近颶風(fēng)用品的位置，方便行色匆匆的顧客從而增加銷量。

大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)允許是有錯的，但是前提是數(shù)據(jù)級量一定大：

假設(shè)你要測量一個葡萄園的溫度，但是整個葡萄園只有一個溫度儀，那你就必須確保這個測量儀是精確的而且能夠一直工作。

反過來，如果每100棵葡萄樹就有一個測量儀，有些測試的數(shù)據(jù)可能會是錯誤的，可能會更加混亂，但眾多的讀數(shù)合起來就可以提供一個更加精確的數(shù)據(jù)。因為這里面包含了更多的數(shù)據(jù)，而它不僅能抵消掉錯誤數(shù)據(jù)造成的影響，還能提供更多額外的價值。

英國BP石油公司的煉油廠，無線傳感器遍布整個工廠，形成無線網(wǎng)絡(luò)，能夠產(chǎn)生大量實(shí)時數(shù)據(jù)?？釤岬膼毫迎h(huán)境和電器設(shè)備的存在有時會對感應(yīng)器讀數(shù)有所影響，形成錯誤的數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)生成的數(shù)量之多可以彌補(bǔ)這些小錯誤，隨時監(jiān)測管道的承壓使得BP能夠了解到有些種類的原油比其他種類更具腐蝕性，便于更及時的更換設(shè)備，防止出現(xiàn)事故，以前這是無法發(fā)現(xiàn)，也無法防止的。

大數(shù)據(jù)分析—Redis介紹推廣視頻課程

龍星

在大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)里，一般是spark、storm作為計算框架，計算后的結(jié)果存到redis。要對redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有清晰認(rèn)識，理解各自優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)用場景，redis價值才能最大化。今天我們來談?wù)凴edis

Redis概述

lRedis是一個開源，先進(jìn)的key-value存儲，并用于構(gòu)建高性能，可擴(kuò)展的應(yīng)用程序的完美解決方案。

lRedis從它的許多競爭繼承來的三個主要特點(diǎn)：

lRedis數(shù)據(jù)庫完全在內(nèi)存中，使用磁盤僅用于持久性。

l相比許多鍵值數(shù)據(jù)存儲，Redis擁有一套較為豐富的數(shù)據(jù)類型。String，List,set,map,sortSet

lRedis可以將數(shù)據(jù)復(fù)制到任意數(shù)量的從服務(wù)器。

Redis 優(yōu)勢

異常快速：Redis的速度非?？?，每秒能執(zhí)行約11萬集合，每秒約81000+條記錄。

支持豐富的數(shù)據(jù)類型：Redis支持字符串、列表、集合、有序集合散列數(shù)據(jù)類型，這使得它非常容易解決各種各樣的問題。

操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，這保證了如果兩個客戶端同時訪問的Redis服務(wù)器將獲得更新后的值。----計數(shù)器

多功能實(shí)用工具：Redis是一個多實(shí)用的工具，可以在多個用例如緩存，消息，隊列使用(Redis原生支持發(fā)布/訂閱)，任何短暫的數(shù)據(jù)，應(yīng)用程序，如Web應(yīng)用程序會話，網(wǎng)頁命中計數(shù)等。

Redis安裝部署

Redis編譯、安裝

解壓文件，并創(chuàng)建軟件連接

tar -zxvf redis-3.0.5.tar.gz -C /export/servers/ln –s redis-3.0.5/ redis

編譯redis源碼

cd /export/servers/redismake（先安裝gcc）

將編譯后的可執(zhí)行文件安裝到/user/local/redis

make PREFIX=/usr/local/redis install

啟動Redis

啟動方式一：Redis前臺默認(rèn)啟動

進(jìn)入redis安裝目錄，并啟動Redis服務(wù)

cd /usr/local/redis/bin/./redis-server

啟動方式二：Redis使用配置文件啟動

拷貝源碼中的redis.conf文件到redis的安裝目錄

cp /export/servers/redis/redis.conf /usr/local/redis/

修改redis.conf的屬性

daemonize no è daemonize yes

啟動redis服務(wù)

cd /usr/local/redisbin/redis-server ./redis.conf

日志文件及持久化文件配置

修改生成默認(rèn)日志文件位置

logfile "/usr/local/redis/logs/redis.log"

配置持久化文件存放位置

dir /usr/local/redis/data/redisData

Redis客戶端使用

redis.clientsjedis2.8.0

Redis持久化

有兩種持久化方案：RDB和AOF

1）RDB方式按照一定的時間間隔對數(shù)據(jù)集創(chuàng)建基于時間點(diǎn)的快照。

2）AOF方式記錄Server收到的寫操作到日志文件，在Server重啟時通過回放這些寫操作來重建數(shù)據(jù)集。該方式類似于MySQL中基于語句格式的binlog。當(dāng)日志變大時Redis可在后臺重寫日志。

AOF持久化配置

1）修改redis.config配置文件，找到appendonly。默認(rèn)是appendonly no。改成appendonly yes

2）再找到appendfsync 。默認(rèn)是 appendfsync everysec

appendfsync always

#每次收到寫命令就立即強(qiáng)制寫入磁盤，最慢的，但是保證完全的持久化，不推薦使用

appendfsync everysec

#每秒鐘強(qiáng)制寫入磁盤一次，在性能和持久化方面做了很好的折中，推薦

appendfsync no

#完全依賴os，性能最好,持久化沒保證

RDB持久化配置

默認(rèn)情況下，Redis保存數(shù)據(jù)集快照到磁盤，名為dump.rdb的二進(jìn)制文件?？梢栽O(shè)置讓Redis在N秒內(nèi)至少有M次數(shù)據(jù)集改動時保存數(shù)據(jù)集，或者你也可以手動調(diào)用SAVE或者BGSAVE命令。

例如，這個配置會讓Redis在每個60秒內(nèi)至少有1000次鍵改動時自動轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)集到磁盤

save 60 1000

Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

關(guān)注佳源信息，關(guān)注更多資訊。

20180327大數(shù)據(jù)分析推廣視頻課程

痛徹

最近工作比較忙，也忙著優(yōu)化數(shù)據(jù)，來不及發(fā)文章，很抱歉。

另一方面，這里的限制太多，嚴(yán)重打擊積極性，呵呵~~

上期改變大底方法后，有效果，但沒有發(fā)，今期補(bǔ)上，試試效果。

上期發(fā)到云空間的測試數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是蠻好的，可惜最終排序不好，成績一般。

已經(jīng)想到提高前面幾碼直接命中的辦法了，

希望能高20%，最終是否有效，還是要經(jīng)過驗證才能確定。

今期加入了5-6膽的驗證技術(shù)，復(fù)雜了很多，要十個小時左右才計算完，

如果有效果，以后只挑選前面比較高分的1/3數(shù)據(jù)來計算，才能趕得及，

已經(jīng)上傳到云空間了，歡迎大家一起進(jìn)行驗證。

最后是上傳數(shù)據(jù)的部分截圖，是5膽拖5碼的數(shù)據(jù)，這樣比較節(jié)省，有效果也可以考慮5膽拖28碼的方式。

前面部分，已經(jīng)送個朋友做測試了。

祝大家好運(yùn)氣！

關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面營銷視頻課程

塞麗娜

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讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值

這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量

也要處理大數(shù)據(jù)的速度

預(yù)測性分析能力

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)

而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果

做出一些預(yù)測性的判斷

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通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

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