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大数据开发初学者该如何学习
导读：
第一章：初识Hadoop
第二章：更高效的WordCount
第三章：把别处的数据搞到Hadoop上
第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去
第五章：快一点吧，我的SQL
第六章：一夫多妻制
第七章：越来越多的分析任务
第八章：我的数据要实时
第九章：我的数据要对外
第十章：牛逼高大上的机器学习
经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？
其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。
先扯一下大数据的4V特征：
?数据量大，TB->PB
?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
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?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；
?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
1.1 学会百度与Google
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/47744312.html, 不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。
Google首选，翻不过去的，就用百度吧。
1.2 参考资料首选官方文档
特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。
相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。
1.3 先让Hadoop跑起来
Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：
?Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
?MapReduce、HDFS
?NameNode、DataNode
?JobTracker、T askTracker
?Yarn、ResourceManager、NodeManager
自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。
建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。
另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.
1.4 尝试使用Hadoop
?HDFS目录操作命令；
?上传、下载文件命令；
?提交运行MapReduce示例程序；
?打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。
?知道Hadoop的系统日志在哪里。
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1.5了解它们的原理
MapReduce：如何分而治之；
HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；
Yarn到底是什么，它能干什么；
NameNode到底在干些什么；
ResourceManager到底在干些什么；
1.6 自己写一个MapReduce程序
仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，
打包并提交到Hadoop运行。
不会Java的话，Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。
如果能认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
2.1 学点SQL吧
如果不懂数据库的童鞋先学习使用SQL句。
2.2 SQL版WordCount
在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？
如果用SQL的话：
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;
这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，SQL一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论
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是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
2.3 安装配置Hive
Hive算是数据仓库工具，安装不难，网上有很多教程，配置完成后，可以正常进入Hive命令行。
2.4 试试使用Hive
尝试在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？
2.5 学会Hive的基本命令
创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；并学习更多关于Hive的语法和命令。
以上如果按照第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍后，应该已经具备以下技能和知识点：
0和Hadoop2.0的区别
MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G 大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；
HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；
自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；
会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；
Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；
Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；
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从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。
此时，你的认知中“大数据平台”是这样的：
那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？
此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议需熟练掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。
可以尝试了解原理，试着写几个Demo。
3.3 Sqoop
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/47744312.html, Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库
Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。
就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。
了解Sqoop常用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；
PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。
3.4 Flume
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；
PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。
3.5 阿里开源的DataX
之所以介绍这个，是因为以前某公司客户目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，个人感觉非常好用。现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。
PS：有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。
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至此，你的“大数据平台”应该是这样的：
前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？
其实此处的方法和第三章基本一致的。
4.1 HDFS GET命令
把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
4.2 HDFS API
原理同3.2.
4.3 Sqoop
原理同3.3。
使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；
使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；
4.4 DataX
原理同3.4
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/47744312.html, 此时，“你的大数据平台”应该是这样的：
走完第三章和第四章的流程，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
?知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；
?知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；
?知道flume可以用作实时的日志采集；
至此，对于大数据平台，应该已经掌握如何搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。
接下来的问题就是，Hive使用的越来越多，你会发现很多不愉快的地方，特别是速度慢，
大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。
其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/47744312.html, 度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。
目前我们的方案使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概如下：
?使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；
?Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署；
5.1 关于Spark和SparkSQL
什么是Spark，什么是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名词解释。
SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。
SparkSQL为什么比Hive跑的快。
可参考：SparkSQL与Hive on Spark的比较
5.2 如何部署和运行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上运行SparkSQL？
使用SparkSQL查询Hive中的表。
可参考：Spark – lxw的大数据田地
PS: Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。
如果认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的：
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其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。
在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。
为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。
6.1 关于Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
6.2 如何部署和使用Kafka
使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。
使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/47744312.html, Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。
关于Kafka，可以参考：Kafka – lxw的大数据田地
至此，“大数据平台”应该扩充成这样：
这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。
总结：
为什么Spark比MapReduce快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。
使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。
自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
前面的学习已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计
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算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。
不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。
7.1 Apache Oozie
1. Oozie是什么？有哪些功能？
2. Oozie可以调度哪些类型的任务（程序）？
3. Oozie可以支持哪些任务触发方式？
4.安装配置Oozie。
7.2 其他开源的任务调度系统
Azkaban
light-task-scheduler
alibaba/zeus
……
此时：
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在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。
8.1 Storm
1. 什么是Storm？有哪些可能的应用场景？
2. Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色？
3. Storm的简单安装和部署。
4. 自己编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。
8.2 Spark Streaming
1. 什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？
2. Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点？
3. 使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。
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此时：
至此，大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。
通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面：
离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；
离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。
根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。
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即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。
如果你已经掌握了如何很好的对外（业务）提供数据，那么你的“大数据平台”应该是这样的：
这里本人也没有接触太多，稍微讲一下我们的业务场景应用，遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类：
分类问题：包括二分类和多分类，二分类就是解决了预测的问题，就像预测一封邮件是否垃圾邮件；多分类解决的是文本的分类；
聚类问题：从用户搜索过的关键词，对用户进行大概的归类。
推荐问题：根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。
大多数行业，使用机器学习解决的，也就是这几类问题。
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数学基础；
机器学习实战（Machine Learning in Action），懂Python最好；
SparkMlLib提供了一些封装好的算法，以及特征处理、特征选择的方法。
那么把机器学习部分加进“大数据平台”。
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新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )
1.明确分析思路： 首先要明确分析目的：菜鸟与数据分析师的区别就在于菜鸟做分析时目的不明确，从而导致分析过程非常盲目。这点有比较深的体会，在公司里做过关于搜索和新手的产品数据分析，自己对分析目的没考虑太多，靠的是前人留下的上期数据分析结果，倘若让我从零开始做，估计会很盲目。 然后确定分析思路：梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。 最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果具有说服力：营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、ST P理论、SWOT等；管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART等。在上周一个汇报上使用了SWOT分析方法，对这些营销或管理的模型还都很陌生。 2.数据收集：
一般数据来源于以下几种方式：数据库、公开出版物（统计年鉴或报告）、互联网、市场调查。 3.数据处理： 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。导师提过在做数据处理时，不要在原始数据上进行数据处理以防原始数据丢失，保留数据处理过程以便发现错误时查找。 4.数据分析： 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。 与数据挖掘的关系是数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。 5.数据展现： 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。 6.报告撰写： 一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。 另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，好的分析报告一定要有建议或解决方案。 三、数据分析的三大误区： 1.分析目的不明确，为分析而分析。 2.缺乏业务知识，分析结果偏离实际：数据分析师的任务不是单纯做数学题，数据分析师还必须懂营销，懂管理，更要懂策略。上周五听了公司专门做数据分析的同事做的关于新手留存的数据分析专题，他们数理统计专业知识必然过硬，而且对业务比较熟悉，能通过数据结合不同业务做出相应
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
史上最全的生意参谋数据分析使用教程2015年淘宝常用的数据分析工具换新了，生意参谋替代了量子恒道，强大自己的数据分析能力才能让店铺发展更为的顺利。 对于免费的数据分析工具，当下最好的选择无疑是生意参谋了，它拥有和量子恒道一样功能，同时也有量子没有的功能，总之可以称之为量子的升级版。可能新手开始对于一个店铺的数据分析并不是那么的看重，往后面你会发现店铺一出现问题，比如销量停滞不前、流量出现瓶颈、引流效果差等等问题。你就会慌得找不出问题出现在哪个地方。这时如果你能利用好生意参谋就可以完美的帮你找出问题所在，并想方法解决店铺现状。 生意参谋怎么看关键词？怎么做数据分析？这一系列的问题我们都需要搞清楚，我们现在来彻底的学会生意参谋如何使用？ 一、生意参谋实时数据： 1、【产品类目】 每个商家都希望做类目的NO.1，成功只会留给那些有准备并且已经走向巅峰的商家。你，准备好了吗？生意参谋赶紧用起来！ 红色：产品所属类目； 蓝色：支付行业排名、访客排名、买家数排名（淘宝活动有些是慎选top100卖家*）；
黄色：根据实时的市场数据分析截止目前行业指数，虽然是平均值但也能分析行业淘商挤进前十能拿到多少份额的市场额挤进前百能占有多大的盈利业绩。 2、【全屏模式】 建议在活动大促等机会投到电视机或大屏，用于激励，数据快速增长，效果非常震憾！ 3、【实时趋势】 实时数据柱状图，针对需要的指数(浏览量/访客/支付买家/支付金额)； 三个月的数据来说明实时的差距和对比； 把控时间段，根据流量的来源和费用的支取综合分析和研究下流量动态把控转化时机。
4、【PC端和无线端实时来源】 付费：访客占比多少，付费渠道多少，付费转化多少（直通车/淘宝客/钻展/麻吉宝/聚划算）； 免费：top文化.品牌.产品都是免费的来源（做不到top就想想如何花费变成自主免费）； 自主：被动的让消费者购买难，让顾客主动来成交容易（购物车，店铺收藏，宝贝收藏）。 【优化给出的流量来源，开发自主访问客服活动，侧重品牌服务，打造产品文化】 5、【地域分布】 追溯产品喜好区域：把控34个省级行政区的分布前10的动态； 区域分布数据应用：直观流量来源区域覆盖支付转化区域黏性
数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
如何自学数据分析方法介绍 如何自学数据分析方法介绍 想要成为数据分析师，最快需要七周?七周信不信? 这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、 数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。 每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。 第一周：Excel 每一位数据分析师都脱离不开Excel。 Excel的学习分为两个部分。 掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。 在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近 的函数。 在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。 清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、 left/right/mid、len/lenb、find、search、text 关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset 逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、 count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round 时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif 搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。 第二部分是Excel中的工具。 在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性 价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、 自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。 在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。 Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel 实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结 各类函数的使用。 除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。 了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor， float等。 了解数组，以及相关应用(excel的数组挺难用)，Python和R也会涉及到list，是核心概念之一。 了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮 助到你。 了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。 缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。 在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。 当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中
https://www.doczj.com/doc/47744312.html, 数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程 数据分析学习 https://www.doczj.com/doc/47744312.html,_学习数据分析需要学习哪些课程？这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，学习数据分析，做数据分析师，借助技术手段进行高效的数据处理，前景非常广阔。 数据分析学习，需要按以下几个步骤进行; 1、《数据挖掘导论》这本书先花一个月的时间好好的阅读下，知道数据挖掘的一个雏形，能够认识一些常用的模型和算法。能够搞清楚常用的监督和非监督学习，提到模型要能说出它的应用场景和优缺点。 2、使用PYTHON结合数据挖掘知识进行实际案列操作。请使用《集体智慧编程》，这本书的评价我也给你们贴出来，豆瓣评分9分，质量自然不用我说。 3、欢迎使用《机器学习系统设计》这本书，你会接触到PYTHON里面最niubility的SCIKIT-LEARN 机器学习包。虽然官网文档阅读性已经很佳，但是缺少一个系统的过程。而这本书就是教会你如何从真实的业务角度去思考运用机器学习模型。同样的，请你自己敲代码，不懂的就去看官方文档，还是不懂的就去google。 4、想知道为什么豆瓣和亚马逊的推荐那么准确？那么《推荐系统实战》绝对是一本最佳的书籍，作者将全部的算法使用PYTHON实现，无论是基于业务的推送还是基于协同过滤算法的推送都讲解的非常清楚。 5、你一定听说过R，一定也纠结过到底学习R还是PYTHON。那么我就粗暴的回答一下：都要学！，前期已PYTHON为主，后期一起学习R语言。
https://www.doczj.com/doc/47744312.html, 而现在常说的数据分析在不同行业不同领域的职业人眼中，可能有不同的定义，因为数据分析本身就是多个学科的交叉，如：数据库、统计学、机器学习、人工智能、模式识别、知识发现，甚至可以涉及到心理学和管理学，数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术！ 任何学习知识，都是相互联系，相互作用的。因此第一步就是找出各部分间的直接联系，把网络结构初步地建立起来。但是有些部分和其他部分并不一定能够建立直接的联系，那么还需要发掘第二层、第三层关系。要明确各部分之间的关系，以及综合运用。学习是先模糊概括，再逐渐在大框架下逐步明晰细节、完善结构、针对缺陷和不足专攻的学习方法。 光环大数据数据分析师培训，光环大数据，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑极好，一线名师授课，强大的教研团队研制开发最新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！ 数据分析师培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 【报名方式、详情咨询】 光环大数据官方网站报名：https://www.doczj.com/doc/47744312.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.doczj.com/doc/47744312.html, /mobile/
:号学 题目-一 - -二 二 三四五六七八九十总成绩复核得分 阅卷教师 :名姓班 级 业专 院 学院学学科息信与学数 题试试考末期期学季春年学一320数据挖掘试卷 课程代码：C0204413课程：数据挖掘A卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似。（） 5. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（） 9. K均值可以很好的处理不同密度的数据。（） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分 离？（） A. 分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. （）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A. MIN（单链） B.MAX（全链） C.组平均 D.Ward方法 3. 数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最 主要是应用了（）数据挖掘方法。 A分类B预测C关联规则分析D聚类 4. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（） A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN —般聚类所有对 象。 B. K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5. 下列关于 Ward 'Method说法错误的是：（） A. 对噪声点和离群点敏感度比较小 B. 擅长处理球状的簇 C. 对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6. 下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：（） A. 具有全局优化目标函数 B. Group Average擅长处理球状的簇 C. 可以处理不同大小簇的能力 D. Max对噪声点和离群点很敏感 7. 下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事： （） A. 一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B. 算法的终止条件是仅剩下一个簇 2 C. 空间复杂度为O m D. 具有全局优化目标函数 8规则｛牛奶，尿布｝T｛啤酒｝的支持度和置信度分别为：（）
表哥表姐的升级之路 Q1：什么是表哥表姐？ A1：指市场部，运营部，业务部等部门专门负责数据提取，整理，出报表工作的基层员工。此类同学一般日常使用excel，简单的SQL工具，对基础数据进行筛选，整理，制作诸如：《XX公司业务月报》一类报表给对应部门查看。 Q2：表哥表姐为什么要升级 A2：因为这个岗位是一个高不成低不就的岗位，既不懂底层的数据仓储，数据库，没有编写分析代码，设计分析模型的能力，又不能跟市场，业务，运营部的老大汇报，参与决策，每天看的数据挺多，但大部分仅是输出简单的统计平均数，或者百分比，完全不知道这些数据是怎么来的，不知道是怎么用的，不知道有什么价值，想跳槽，一看应聘要求不是要求精通业务有实操经验，就是要求懂XX语言，会XX开发，内部升职无望，外部跳槽无力。 Q3：那表哥表姐该如何升级呢？ A3：沉下去走技术线（学习系统，代码，开发知识，学习数据库，数据仓储等系统知识）或者浮上来走业务线（学习营销，策划，推广，销售，品牌，运营管理等知识）。 Q4：该选哪条线呢？ A4：看个人能力，兴趣爱好及基础知识。理论上技术好的走技术，业务好的走业务。但是两条路都会有共同的困难：必须学习大量日常工作中用不到的知识才能升级，但一来日常工作用不到，非工作时间很难抽出空闲时间学习，二来日常工作用不到，所以学了也很容易忘，三来即使学会了，跳槽的时候想转型也很难说服HR相信，自己能适应一份过往X年内都没干过的岗位，十有八九不被HR认可，还是干回表姐。 Q5：但是我是一个有耐心，能牺牲业余时间，有主动学习精神，会编故事忽悠hr的好表哥，请指导我怎么升级吧！ A5：技术线学习请咨询群主fly大神，业务线学习主要是提升业务能力，要懂业务。 Q6：我天天听人说：你懂不懂业务，业务要熟练，那么业务到底是个什么玩意？ A6：业务就是怎么做生意，一个成功的生意包括：设计概念，研发产品，生产产品，品牌
如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.doczj.com/doc/47744312.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提
如何零基础入门数据分析 随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。 我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具 学习数据分析的第一步，是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。 相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。
SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。 SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。 R/Python 熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。 这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点： R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R
武大学长美国常春藤名校计算机硕士录取经验分享 哥大CS系成立于1979年，项目在计算机领域覆盖很广，学生可以从八个研究方向中选择自己感兴趣的进行修习，包括计算生物学、计算机安全、计算机科学基础、机器学习、自然语言处理、网络系统、软件系统、视觉与图形等等。 哥伦比亚大学计算机硕士课程要求学生必须完成30个学分，至少2.7以上的GPA成绩并完成选修课程，需要完成至少6学分的6000-level的技术课程，最多3学分的非计算机/技术的课程。 一．武汉申友留学美国计算机硕士名校成功申请案例 学生姓名：Chen Z.H. 本科学校：武汉大学 本科专业：计算机 基本条件：GPA3.3+，IELTS7.5，GRE320+ 申请方向：美国计算机硕士 录取结果： 哥伦比亚大学（美国常春藤名校，2019年US NEWS 排名TOP3） 佛罗里达大学（$4500奖学金） 武汉申友留学顾问老师点评Chen同学的申请： 记得特别清楚，去年9月28日下午，陈爸爸很焦急的打电话过来咨询孩子的留学申请，因为一开始是打算考国内的研究生，临时决定还是出国读研，留学考试都还没有开始准备，研究背景方面也有所欠缺，所以时间特别紧凑。国庆节过后立即签约加入了武汉申友美国服务，考试辅导老师Bella老师立即帮陈同学定制短期冲刺备考方案，武汉高级文书顾问Jessy老师也根据陈同学的现有背景出文书初稿，好在陈同学学习能力很强，在短短2个月的时间，一战考出GRE320+，IELTS7.5的好成绩，赶在圣诞节前提交了部分申请。由于陈同学的GPA不是很高，研究背景方面有些不足，陆续也收到过几所学校的拒信，但是我们都没有放弃，在3月份终于拿到了哥伦比亚大学和佛罗里达大学带奖学金的录取。 二．去美国留学计算机专业申请难度分析 计算机专业毕业生的一大优势是薪资水平高，本科毕业生平均起薪为58,419美元，研究生则增加到了70,625美元。极高的投资回报率，加上专业方向非常多，不同背景的学生都可以申请，所以计算机专业申请人数连年持续走高，申请竞争激烈，而申请的软硬件条件也水涨船高。
8年运营教你如何使用生意参谋 精准数据分析 对大多数运营而言，生意参谋是我们日常接触最多的数据运营工具，但我从身边学生和朋友聊天过程中发现，很多人虽然天天都在看，但其实一点都不了解它，更别说深入的解读数据了。用一句话来形容大家对生意参谋的感觉，就是“最熟悉的陌生人”！ 今天宁静给大家解读“生意参谋惊天秘密”，你们会发现原来搜索排名的规则早就体现在生意参谋首页，只是绝大多数人根本不会看，反而到处寻求秘籍获取流量。在这个帖子后面，还会附上“宁静店铺诊断分析方法”。 以下我们拿一个新手店来做下分析： 首先，我们在分析一个软件工具的时候，一定要特别关注首页的内容。因为首页会告诉我们阿里最核心关注的数据是什么。为什么这么说呢？我们可以想想，如果是你做一个工具，或者写一个报告，你们是不是也会优先把最重要的东西展示在最前面呢？ 比如我在教学生做店铺杜邦分析图的时候，就会通过杜邦展示，把我们运营重要的数据进行优先比较和观察分析。 回归正传，上面强调了首页内容的重要性，现在我们来看看首页有什么，能传递什么信息给我们？ 一、首先我们来看下经营分析。我们一定要带着思考去看问题，否则还是像以前一样，天天看也看不出什么感觉。现在，我们来看下这些指标代表什么？
访客数，大家都说访客数代表的是人群，但是除了这一点以外，实际上还有一个非常大的意义，就是“量级”，它的大小决定了你后面其他数据参考的价值有多大。如果你是搜索引擎，你会推荐一个流量1000，转化率10%的产品还是一个流量10个，转化率20%的产品？ 很显然，第一个数据更具有稳定性，所以，如果想让搜素快速排位，就要做大你的数据基数，让数据稳定。 浏览量，一般情况下，我们大多数人只会关注访客数而忽略浏览量。那为什么在有限的位置上，生意参谋会展示这个数据呢？ 这背后其实涉及访问深度的问题，而访问深度牵扯到的，是我们的页面引导和关联推荐。这里面更深层次所涉及的因素，就是店铺动销率，这也是为什么我们要特别注重这个指标的原因。全店销售所塑造的氛围会起两个作用，一是提升店铺权重，二是我们之前做了数据分析，发现全店动销的产品转化率要比单品售卖的店铺转化率高，所以这里提示我们，搜索排位要重点引导的，是你的页面关联和动销情况。 支付金额，这是一个最终的结果展示，是这里面所有指标中唯一一项仅仅用来看的指标。 支付转化率，这里面，大家可能会想到另外一个指标，为什么没有点击率？有听过我之前讲的搜索引擎课程的同学，应该还记得我提出的单坑位产出价值=展现量*点击率*转化率*客单价*（1-退货率）。 我们来理解下为什么这里不用点击率。实际上，是因为相比于点击率，淘宝更希望促动转化率，因为消费者购物如果点击多了却依然没买到自己喜欢的，容易产生购物疲劳，让消费者觉得搜索推荐出来的产品都不符合他们真正需要的，所以情愿给你10000个展现，进来100个流量转化10单，也不愿意你带来1000个流量转化10单。因为消费者不点击你的产品，还有其他产品可以替代留住他们。而相反，点击多了不转化就容易出现购物满意度问题了。
欢迎阅读 数据挖掘考试题 一．选择题 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测C关联规则分析D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。 B.K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇 C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 O C.空间复杂度为()2m D.具有全局优化目标函数