文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark...分析篇） 本篇环境 Idea 中搭建一个 SSM 框架的 Web 项目。
对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。...公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。...EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。...，用于分析、重新分析和元分析。...网址：http://www.mcgill.ca/bic/resources/omega 11.figshare数据平台 Figshare是一个多种数据的存储和分享平台，数据类型包括EEG、MRI等。
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料： 淘宝海量数据产品技术架构 数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入，正因为如此...图1 淘宝海量数据产品技术架构 按照数据的流向来划分，我们把淘宝数据产品的技术架构分为五层（如图1所示），分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。...位于架构顶端的是我们的数据来源层，这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库，还有用户的浏览、搜索等行为日志等。这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。 ...其方式如把一张大数据表按一定的方式拆分到不同的数据库服务器上。 海量数据从集中式走向分布式，可能涉及跨多个IDC容灾备份特性。 【3】阿里巴巴的数据对不同地域数据的处理方法。 ...而Otter就是跨IDC的数据同步，把数据能及时反映到不同的AA站。 数据同步可能会有冲突，暂时是以那个站点数据为优先，比如说A机房的站点的数据是优先的，不管怎么样，它就覆盖到B的。
表如下： 问题：生成一张临时表（表名：用户登录表），表中呈现四列数据分别为：姓名，最后登录时间，登录时间排名，登录天数排名 要求： 1....没事，使用逻辑树分析方法，将复杂问题拆解为简单问题。...这时候可以使用逻辑树分析方法。 2.本题本质上是“分组排名”问题，就要想到用窗口函数。 3.考察窗口函数的 dense_rank, row_number的区别和使用。...4.考察时间格式的数据如何灵活转换，用date_format(date,format)根据format的指定的格式显示date值。 【举一反三】 下表是双十一客户购买清单表。...双十一当天，商家为每位客户购买的第一个商品免单，请找出商品名称，客户姓名及购买金额。 参考答案： 1.
11月11日，本来也就是文艺单身狗们发点牢骚，抒抒情的日子，可如今却变成了电商最惨烈的战场，这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”，现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标，这一部双11的成长史，每一年都给我们一组新的惊人数字...，博古才能通今，通观这些历年的双十一大数据，看看我们除了总结过去之外，还能不能预测一下未来。...2013年，双11“光棍节”支付宝交易额达350.19亿元。2014年达到571.12亿元。 ?...淘宝和天猫各自销售额 年份 淘宝（亿元） 天猫（亿元） 2011 18.4 33.6 2012 59 132 2013 未公布 未公布 2014 未公布 未公布 2009年到2011年这三年基本是阿里双11...小结： 以上就是历年双11的一些大数据，这些数据其实不仅仅是阿里的一个成长，也代表着其他一些变化，比如说：天猫的销售额占总体销售额越来越高，移动端收入占比越来越高，单店销售收入冠军从生活服饰类变成了手机
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业（以服装与化妆品为代表）的线下客流分析和消费者大数据画像报告。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流及客群画像与“双11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...双11前，女装店吸引了大量老顾客，她们对品牌熟悉，更愿意在门店里长久停留选购（从平均5.3分钟提升至8.5分钟），或是为即将到来的线上抢购做准备，品牌如果能满足老客们已有的购买意愿，将有可能促成她们的线下购买...双11不是实体商业的黑色周，相反，无论是客流数据，还是客群画像，都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。...与其自怨自艾，实体商业不如赶紧修炼内功，好好统计、分析品牌与门店的各项数据，让数据说话，从数据中寻找商机。 文章内容由大数据文摘志愿者Cissy投稿，感谢她对大数据文摘的付出。
2018天猫双11各省购买排行（24时播报）：1. 广东，2. 浙江，3. 江苏，4. 上海，5. 北京，6. 山东，7. 四川，8. 河南，9. 湖北，10. 福建。 ...数据：双11当天，小米新零售全渠道支付金额创下52.51亿元新纪录。 双11已有10年时间，每年的冠军商家是谁？主力消费者、惊喜品类和创新业务是……？看下图~点击看大图 ?...张勇分享双11体会：顺着马老师昨天在视频里表达的，作为双11十年的经历者，我也想对大家表达一声感谢。...张勇：今天的双11，不仅是消费力量的体现，也是大的商业力量的体现。通过大数据，云计算平台，赋能商家，这也是我们“让天下没有难做的生意”愿景。 张勇：双11期间，国际品牌成交量超40%。...蚂蚁金服“双11”期间数据：生物技术让数亿人的支付时长缩短至1秒，今年双11生物支付占比达到60.3%。
在此基础上，淘宝及天猫还在不断吸收来自消费者的反馈，优化功能，比如在 2021 年开始支持购物车实时显示券后到手价、搜索已经购买过的订单……应用上大量的操作请求流转到技术后台，给数据库带来了不小的压力。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...2019 年 7 月，分析型数据库 ADB 3.0(AnalyticDB for MySQL 3.0) 发布，高度兼容 MySQL 协议以及 SQL:2003 语法标准，支持对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索
忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。...二、分析思路和商业理解 这个案例中，根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，为超市布局和促销方案提供建议。...三、数据准备 从超市结账记录数据库中，提取了某天会员购买记录数据，以此数据作为分析，试图对顾客的购买习惯进行分析，从而得到商品之间的潜在联系。 ? 数据说明 ?...数据预览 从上图中可以看到，超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析，需要对这种数据结构进行调整。...四、关联销售分析 经过以上的数据处理，就满足了关联销售的数据准备。
以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是什么决定购买。 ? 【调查问卷 问题】 在购买品牌休闲服时，您最重视的三个因素？...”为例进行分析： 【1】影响购买的第一因素在不同时间段下的变化 ?...【2】看上表，需要眼睛在2001年和2002年两行之间进行对比，读者需要花费更多时间去发现表格中数据所能反映的问题。...【4】有没有一种既吸引眼球，而且最能表达数据含义的图表呢？...帕累托图是比较好的选择，也称为主次因素图或主次因素排列图，作图时插入一行累计百分比的辅助数据即可完成，通过累计百分比曲线，可以很快判断主要因素和次要因素。
双11结束了，大家已经无手可剁 。 天猫官方公布了今年的双11成交额为2684亿元，成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长，没想到 由于过于完美，引发网友提出质疑。...一些人提出了相反意见：如大V@阑夕表示天猫双11数据是精确地控制了交易额，从而形成了理想的曲线。 而天猫相关负责人回应称，符合趋势就假？造谣要负法律责任。...先将天猫2009年-2018年的双十一历年销售额历史数据导入到一张表里。 ? 点击插入一张散点图。 ? ? 左键点击一下任意一个散点数据，出现散点数据选择状态。...停一停， 作为一个经常使用python进行数据分析的公众号，怎么能能少了Python呢？ 利用Python进行拟合并预测 我们在python中可以利用numpy求解多项式以及多项式拟合。...利用三次多项式预测的数据与公布的结果确实很相近。 我们继续搞事情。 将今年2019年的2684亿导入，预测一下后面三年： ? 按照网上的阴谋论，后面几年的数据应该如此。
这场阿里专为开发者打造的数据库交流学习的机会，怎么能少了我呢？于是西红柿也趁周末时间去”补课“了，一到现场可谓满满都是”压迫感“！没想到大家周末都这么有激情呀（见图一，千人会场座无虚席）。...OceanBase CTO 杨传辉在大会现场说，“OceanBase 将持续降低开发者使用门槛，全面提升 OceanBase 的易用性，打造真正对开发者友好的数据库，建设开放的技术生态，让国产数据库走向田间地头...简单来说，就是牛，非常牛，双 11 知道吧？...OceanBase 已连续 10 年稳定支撑双 11，创新推出“三地五中心”城市级容灾新标准，在被誉为“数据库世界杯”的 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录。
双11结束了，大家已经无手可剁 。 天猫官方公布了今年的双11成交额为2684亿元，成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长，没想到 由于过于完美，引发网友提出质疑。 ▼ ?...一些人提出了相反意见：如大V@阑夕表示天猫双11数据是精确地控制了交易额，从而形成了理想的曲线。 而天猫相关负责人回应称，符合趋势就假？造谣要负法律责任。...停一停， 作为一个经常使用python进行数据分析的公众号，怎么能能少了Python呢？ 利用Python进行拟合并预测 我们在python中可以利用numpy求解多项式以及多项式拟合。...只写一些其中跟我们相关的数据知识就够了。 网络大众对此事的看法到底如何？ 不妨看下腾讯科技发起的一个投票。 ? 大众的看法就像这个投票。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。...热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
在刚刚落下帷幕的2016年双11大战中，星图数据报告显示，全网全天总销售额达到1770.4亿元，较去年增长近44%，全网总包裹数达到了10.7亿个。...如今，星图作为唯一一家直播双11全网销售数据的大数据公司，已经得到业内广泛关注。不过谷熠还是谦虚地表示，双11是全网狂欢的状态，无论是数据产出量还是数据处理量都是爆发性的。...对外来讲，星图作为第三方大数据公司，通过公布双11各平台真实且完整的销售数据，让众多电商从业者和品牌企业能够在喧嚣的双11之后冷静下来，客观分析并把握行业趋势。...谷熠： 首先，我们通过自主研发的iNebula大数据监控与存储系统，对16个参与双11的电商平台的公开页面信息进行监控和存储。...消费者维度包括消费者基础信息，如性别、区域、星座等自然属性，消费者购买行为、购物习惯和偏好等。 数据猿记者：从星图对双11数据3年的监测和分析结果来看，电商市场产生了哪些变化？
11.Python都有哪些自带的数据结构？ Python自带的数据结构分为可变的和不可变的。可变的有：数组、集合、字典；不可变的有：字符串、元组、数。 12.什么是Python的命名空间？...NVL函数 是oracle的一个函数 NVL( string1, replace_with)，如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回原来的值 11....简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 数据库强调范式，尽可能减少冗余 数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询 数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签...对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。 主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
人们惊讶地发现，互联网应用一旦拥抱“大数据”理念，大多能够在原有功能的基础上，藉由海量数据和分析而获得性能提升，甚至产生崭新的使用体验。...实测体验显示，打假助手的大数据支撑起了两大核心功能： 首先，搜狗浏览器打假助手针对淘宝、天猫分散的卖家数据进行整合，并通过大数据的抓取，将最全方位的商家信息展示在用户面前。...其次，以搜狗搜索和淘宝搜索的相关数据为核心，搜狗浏览器打假助手还利用大数据分析，为挖掘出与商品真伪辨识相关的重要新闻、消息、经验攻略等网络信息，帮助用户判别可能存在的假货风险。...有分析认为，随着互联网服务的日益主动化、智能化，大数据所提供的海量信息支持下的精确“洞察发现力”显得尤为重要，甚至有能力决定服务推送的精确性和友好程度等关键体验。...见驱动中国网：双11试水大数据 搜狗浏览器延续创新之路
第三步：选择合适的分析维度 数据源已经连接好，我们要思考一下，下一步要如何展示这些双11数据呢？ 我们将从以下几个维度，逐一分析： 1. 2018双十一全国主要城市人均消费 2....购买人群年龄分析 4. 2018双十一成交额十大城市排行 5. 各品类销售额Top10制造商排行榜 6....全网双十一销售数据Dashboard 以全网双十一销售数据Dashboard为例，展示ActiveReports 如何快速完成以上各维度数据分析： 基于已有的数据源，我们的Dashboard由：全网各平台销售占比...基于已有的数据源，我们的Dashboard由：全网各平台销售占比、销售总额、海外销售占比、各时段包裹数、行业Top10和移动端占比六大部分组成。...其他五个维度的报表分析设计 1. 2018双十一全国主要城市人均消费 2. 天猫 VS 京东双十一交易额 3. 购买人群年龄分析 4. 2018双十一成交额十大城市排行 5.
在服装市场调研中，最基础的一项工作就是了解消费者使用及购买的习惯，例如，他们购买服装，是看中质量、品牌还是觉得价格实惠，他们习惯于在节假日购买还是有促销活动时购买，准确把握这些消费行为习惯，可以指导具体的市场运营规划...整体来看，休闲服饰的购买率普遍在九成左右，一线城市和二、三线城市之间并没有明显的差别。休闲服饰的购买普及率普遍高于运动服饰等其他服饰的购买率。 2、购买考虑因素 ?...3、购买时间 ? （图3 休闲服饰购买时间） 从休闲服饰购买时间来看，66%消费者选择在促销打折的时候购买休闲服饰，而有51%的消费者是在换季打折的时候购买，选择在这两个时间购买休闲服饰会更加合算。...大型连锁超市会设置一些休闲服饰品牌的专柜，也有42%的消费者会选择在逛超市的时候购买休闲服饰。网络购买服饰已经成为一种潮流，有43%的消费者会选择在网上购买休闲服饰。 5、购买频率 ?...（图6 休闲服饰购买价格） 从休闲服饰的购买价格来看，全国有41%受访者选择购买100至200元的休闲服饰产品，35%的受访者选择购买200至300元的服饰产品。
【这是简易数据分析系列的第 11 篇文章】 今天我们讲讲如何抓取网页表格里的数据。首先我们分析一下，网页里的经典表格是怎么构成的。...观察一下你就会发现，这些数据其实就是表格数据类型的分类，在这个案例里，他把车次、出发站、开车时间等分类都列了出来。...如果你按照刚刚的教程做下里，就会感觉很顺利，但是查看数据时就会傻眼了。...刚开始抓取时，我们先用 Data preview 预览一下数据，会发现数据很完美： 抓取数据后，在浏览器的预览面板预览，会发现车次这一列数据为 null，意味着没有抓取到相关内容： 我们下载抓取的 CSV...文件后，在预览器里打开，会发现车次的数据出现了，但出发站的数据又为 null 了！
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