前言 数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。 数据分析的发展前景非常广阔。...一、数据分析概念 数据分析是用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和存储，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。...这个过程的起点是企业分析的目的，这个过程的终点是发现业务价值，利用数据提供支撑。 数据分析概念是指通过统计、处理、解释和呈现数据来提取有价值信息和知识的过程。...总之，数据分析概念是一个广泛应用于企业决策、市场研究、科学研究等领域的重要工具。通过对数据的收集、整理、分析和解读，我们能够提取有价值的信息和知识，为企业和社会带来更大的价值。...二、数据的定义 数据的定义是信息时代的基石，它是指通过数字、字符、符号等形式，对事实、概念或指令进行记录、表达和处理的一种形式。
大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。...配套销售/增值销售（Cross / Up selling）: 一个营销概念。根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。...联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）: 能让用户轻松制作、浏览报告的工具，这些报告总结相关数据，并从多角度分析。...在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。
没学过，就MOOC看过不少课，有趣捏，最近专业课看见不少概念，赶紧整理一下。 受控源又称为非独立源。一般来说，一条支路的电压或者电流受到非本支路以外的其他因素控制时统称为受控源。...被动二端口网络的分析是互易定理的副产物，最初由洛伦兹提出。...最抽象是这个图 实际是这样的 导纳（Admittance）是电路分析中的一个概念，表示电流通过电路时对电压的响应程度，导纳是电阻的倒数，衡量电路对电流的“允许”程度。...在交流电路中，导纳与阻抗的概念密切相关。阻抗ZZZ 结合了电阻和电抗，而导纳则表示电路“允许”电流通过的程度。导纳越大，电路对电流的“阻碍”越小。 对于纯电阻电路，导纳仅由电导 G 组成。...这个概念可以与临界点、阈值函数或相变点类似，具体含义根据应用领域而定。比如在控制系统中，策动点函数可能描述的是系统何时从静止状态转入活跃状态。
挣值分析 概念 计划价值（Planned Value, PV），截止到某时间点计划要完成工作量的价值，也就是计划要做多少事； 挣值（Earned Value, EV），截止到某时间点实际已经完成工作量的价值
在开启数据分析之旅前，必须要搞清楚的几个基本概念，及其之间的区别。了解了这些以后，至少你会少制造一些麻烦（你所认为的亮点）出来。...工作表与数据源(表)的区别 需要先澄清一个概念，就是Excel里sheet和table的区别。...也正是由于其强大功能，使得大家对此概念的混淆深入骨髓。...这其实已经是非常成熟的理论和技术了，只是技术的传播，学习和使用需要时间的沉淀，只能说数据表和数据报表分离的概念，还没有完全被底层业务，和分析人员所掌握。...概括起来： 首先，两者都是数据表 其次，两者皆可以作为数据源，被用于数据分析 再次，作为数据源时推荐使用一维表，报表输出时，推荐二维表 总结 理解了这些基本概念及其之间的区别，有助于我们更好的理解数据
其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed...2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类：DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI建模等。...DBMS数据字典 数据库管理系统（DBMS）中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含，因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的，而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。...以文档或建数据库表的形式记录； BI分析模型 这里的BI分析模型主要有两类，一类是数据仓库常见的多维模型，另一类是根据具体业务构建的商业分析模型。...大概有一下几类信息： 分析模型的设计和结构； 模型的分析应用和商业价值； 模型中指标的定义、计算方法； 模型的展现和效果； 3、 元数据使用的目的：识别资源，评价资源，追踪资源在使用中的变化，实现简单高效地管理大量网络化数据
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...以目前互联网行业产生的数据量级别，要处理这些数据，就需要一个更好、更便捷的分析计算方式了。传统的显然力不从心了，而且效率也会非常低下。这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何让去分析、计算。
来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。...相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。...这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。
关联分析（Association Analysis）是一种常用的挖掘算法，用来挖掘数据之间的内在关联。逻辑简单，但是功能强大，可以在诸多领域进行使用。...本篇为关联分析系列的第一篇，主要介绍关联分析的应用场景，和了解关联分析必须知道的基本概念及思路。 应用场景 关联分析应用在项不多的情况下，从整体数据中挖掘潜在关联。...关联分析做推荐时，主要用于个性化不强的场景。比如根据购买记录，通过关联分析发现群体购买习惯的内在共性，指导超市产品摆放。...对于偏个性化场景，比如给目标用户推荐产品，可以先找出购买习惯与目标用户相似的人群，对此特定人群的购买记录进行关联分析，然后将分析出的规则与目标用户的购买记录结合，进行推荐。 发掘潜在客户，精准营销。...基本概念 关联分析中，涉及到一些基本概念。假设有如下数据，则每行表示一个事务，每列表示一个项，包含k个项的集合称为k项集。 ? 关联规则。
这次数据分析的交流只当是我的一些心得体会，对与错大家都辩证的看。 本次分享主要有三个部分，第一部分是数据分析的基本概念，第二部分是数据分析的流程步骤，第三部分是数据分析报告如何写。 ? ?...第一部分首先介绍下数据分析的定义，“用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行详细分析和概括总结，最终形成结论的过程就是数据分析” 我们可以把数据分析看作是炒菜，数据是食材，分析是锅铲和调料，炒出来的美食就是结论...所以说，要想炒出美食，可靠的数据，正确的数据分析过程很重要。...那么第二部分数据分析的整个流程是什么，我的理解是，问问题，选对象，找数据，做分析，得结论五个步骤。...最后的撰写数据分析报告，就是将我们前面做的分析工作进行精简化、逻辑性的展示，从为什么做数据分析，如何做的数据分析到最后得出了哪些结论。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。...本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。图片1. 数据类型1.1 数值型数据数值型数据是指表示数值或大小的数据类型，包括整数、浮点数和复数等。...在Python中，可以使用NumPy库来处理数值型数据，例如进行数值计算和统计分析。1.2 类别型数据类别型数据是指表示类别或标签的数据类型，包括名义变量和顺序变量等。...在Python中，可以使用datetime库来处理时间型数据，例如进行时间序列分析和日期计算。2. 描述统计描述统计是对数据集进行总结和描述的统计学方法。...结论通过本文的介绍，您了解了Python数据分析中的重要统计学概念，包括数据类型、描述统计、概率分布和假设检验。这些概念为您在数据分析过程中提供了基础理论和方法。
由上述的分析可以了解以下在结构设计中有用的基本概念: (1) 结构沿某一方向上长度越大,温度变化所引起的结构变形和内力一般也就越大。
因果关系的基本定义在数据分析和日常生活中，因果关系无处不在。所谓原因，是指导致某种结果发生的事件或条件，而结果则是由某种原因引发的后果或现象。...实验设计、数据分析等方法可以帮助我们确认因果关系的正确方向。多角度分析：从多个角度分析问题，避免单一视角导致的误区。考虑所有可能的因果链条，有助于找到真正的因果关系。...这种复杂性要求我们在分析因果关系时，不能只停留在表面，而要从多个角度进行深入分析，才能全面理解其中的机制。...5.4 综合分析的方法在面对复杂的因果关系时，我们可以采用以下综合分析的方法：系统思维：以系统的观点来看待因果关系，关注各因素之间的相互作用和反馈机制，避免孤立地分析单一因素。...多变量分析：使用统计和数据分析的方法，考察多个变量之间的关系，揭示隐藏在表面现象背后的深层次因果机制。
而OLAP则是分布式数据库的主要应用，它对实时性要求不高，但处理的数据量大，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，通常应用于复杂的动态报表系统上。...也就是说如果你需要关注整张表或者大部分数据，不是单独几列而且关注内容不需要聚集运算，推荐行式存储；如果你主要关注大量数据中某几列内容，或者要频繁聚集，然后对聚集后数据进行数据分析，推荐列式存储。...HBase和HDFS的区别HiveHive是FaceBook为解决海量数据的统计分析，开发的基于Hadoop的数据分析工具。Hive是没有存储能力的，只是使用数据的能力。...在早期Facebook依赖Hive做数据分析，Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析，时间可能需要分钟级到小时级别，不能满足交互式查询的数据分析场景。...综上，Presto是由Facebook2012年开发，基于内存、支持并行的分布式SQL交互式查询引擎，不是数据库，支持多种数据源，针对GB~PB数据查询可以达到秒级返回结果，主要用于秒级查询OLAP数据分析场景
Raw数据相关概念 什么是“RAW”？ 维基百科的字面解释是：原始图像文件包含从数码相机、扫描器或电影胶片扫描仪的图像传感器所处理数据。RAW文件包含创建一个可视图像所必须的相机传感器数据信息。...通俗讲就是摄像机、相机拍摄并记录下来的带有原始信息的视频或者图片，包含传感器元数据、传感器尺寸、颜色属性、配置文件等等信息，以方便后期对视频及图片做更大幅度的处理。...几乎未经压缩，也完全没进行各种处理，与记录拍摄时“用户的相机设置信息”数据被一同保存下来。...有损压缩表示在压缩处理过程中，部分图像数据将会被丢弃。但是抛弃这些信息后，能得到比无损压缩小得多的文件。...单反/无反相机上的 RAW 和手机上的 RAW,最大的区别在于描述明暗数据的位深不同。
Preface：本文将会讲述 BI/DW/DA 领域的一些常见概念，如：事实表、维度表、建模、多维分析、cube 等，但不涉及具体实例分析。...8、数据模型的定义 数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。...概念数据模型（Conceptual Data Model）简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题...概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。逻辑数据模型是业务抽象到DBMS中，物理数据模型是逻辑数据模型的具体实现。 数据仓库的物理模型较常见的操作型数据库的物理模型有很大不同。...交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念有点差异，如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。
今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。...现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。...例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。...浅谈大数据概念及大数据的运行与解析 大数据运行分析 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念...(2)抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？...，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯...而大数据平台几千台一个集群比比皆是。3）和新的分析方法和算法的结合上。传统数据仓库，还停留在统计，钻取这些传统的BI分析方法。大数据技术衍生出非常多的交互式，BI工具等。...相比传统数据仓库，大数据也有很多劣势：1）小数量下面，比传统的mpp差。大数据量下面，不能满足交互式分析秒级响应的需求。2）对SQL对支持不充分等。...本文先介绍数据仓库的基本概念，下一篇介绍大数据数据仓库的应用场景。
离线数据分析平台实战——040HDFS&JAVA API（熟悉基础概念跳过） HDFS结构介绍 HDFS是Hadoop提供的基于分布式的文件存储系统。...其中NameNode节点的主要功能是管理系统的元数据，负责管理文件系统的命令空间，记录文件数据块在DataNode节点上的位置和副本信息，协调客户端对文件系统的访问，以及记录命名空间的改动和本身属性的变动...HDFS设计思想 HDFS特性 HDFS优点： 高容错性 数据自动保存多个副本 副本丢失后，自动恢复 适合批处理 移动计算而非数据 数据位置暴露给计算框架（Block偏移量） 适合大数据处理 GB...、TB 、甚至PB 级数据 百万规模以上的文件数量 10K+ 节点 可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性 提供了容错和恢复 机制 HDFS缺点： 低延迟数据访问 比如毫秒级 低延迟与高吞吐率
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