1各组件简介 重点组件： HDFS：分布式文件系统 MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架 HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具 HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库 ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件 Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库 Oozie：工作流调度框架（Azakaba） Sqoop：数据导入导出工具 Flume：日志数据采集框架 2. 数据分析流程介绍
说起网络，作为seo的一员，我们想到的就是网站运营、网络推广等，那么网站运营、网络推广都需要数据分析作为支撑，所谓兵马未动，数据先行，因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。接下来，就让我们一起
在网页改版中通常只能通过主观审美调整来吸引观众，而提升的效果让人捉摸不定，但你是否想过通过数据“审美”后，调整一个按钮就可能多带来几十万的客户增长。如何合理优化流量到站后的目标转化，从而大幅提升你的网站收益，让网站运营事半功倍？近期的数据侠实验室线上分享活动中，DT君邀请了PTmind的解决方案总监吴越，分享了关于用数据进行网页优化的案例。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步，但如何在浩瀚的数据海洋中，明确自己的分析思路，知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案，也是非常头疼的问题，所以此时选好网站分析工具很重要99click作
随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了现代商业的重要组成部分。建设一个成功的电子商务网站需要一个全面的策划方案，以确保网站的顺利运营和业务的增长。本文将详细介绍电子商务网站建设的策划方案，包括目标设定、市场分析、网站设计、技术选择、运营推广等方面。
因为产品数据是在产品上线后收集到的，所以为了之后能够得到一系列全面合理的数据，需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。 不同的产品类型，所需要关注的KPI数据不一样 1.基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等； 2.社交产品：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？一、内容页面的关键词排名考核指标在内容营销中，原创内容是一个必不可少的元素，它是达成目标的一个基础手段，SEO专员会利用内容矩阵，进行有效的推广，其中，最为关键的就是对某一类长尾关键词的覆盖。为此，你需要利用SEO数据监控软件，对这部分关键词定期跟踪，确保关键词排名达到预期位置，获取原始的基础流量。seo关
网站优化的最终目的是为企业带来流量转化和提升品牌知名度。不管是自己做SEO优化，还是给公司或者客户提供SEO服务，良家佐言认为做一份详细的SEO方案，就能起到事半功倍的效果。
数据猿导读 对于没有“流量”和“红利”的小程序来说，开发者不需要再考虑如何通过小程序将微信用户红利引流到自身品牌，而是要考虑应该怎样运营自己的小程序、提供哪些场景服务才能黏住用户，提高使用频次。 记者
黄小龙 腾讯云高级工程师/腾讯云监控方案架构师，多年监控开发和应用经验，对业务监控、智能监控有深刻的理解，主导腾讯云 DevOps 可观测方案落地。 案例背景 随着各行业业务高速发展，系统架构日渐庞大和复杂。导致应用系统可用性下降、发生故障时，无法及时发现并定位问题。生产系统运维管理难度和重要性日渐凸显，对业务连续性要求和运维服务质量要求也不断提高，为保障系统业务连续性，业务可用性能监控已成为刚需。 方案介绍 1. 监测方法 通过腾讯云云拨测在全球各个地区不同运营商和类型的监测点对目标地址进行定时访问，可
企业做了外贸网站之后总担心没有效果。实际上如果企业做了网站之后不做优化，不做维护是很难有效果的。而不少企业没有自己专门的外贸网站优化人员，不知道优化从何入手。今天云程网络就为大家介绍一些关于谷歌seo网站运营知识。
善其事，关键在于搞明白产品经理相关的工作内容，针对工作，合理有效的利用软件，才能达到事半功倍的效果。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
路径分析的主要应用场景 漏斗模型可以看做是路径分析的特殊形式，相比而言，路径分析更加全面、更加丰富、更加基础 A: 用户典型、频繁的路径模式识别 B: 用户行为特征的识别 C: 网站产品设计和优化的依据和参考 D: 网站运营和产品运营的过程监控关于管理
在网站运营、网络推广等方面都需要数据分析作为支撑，所谓兵马未动，数据先行，因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。 1、没有明确分析数据的目的：要分析一个数据，首先要明确自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后，才能够把握好接下来应该收集哪些数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等。 2、没有合理安排时间：数据分析也要合理安排时间，一般有几个步骤，收集数据、整理数据、分析数据、美化表格。在做这些之前，要预估每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多
随着各行各业企业服务和产品越来越丰富多样，市场竞争也趋于白热化，想要吸引并留存用户，其难度和成本也在不断攀升，企业为了盈利和生存，需要更加严格地控制成本和预算，提升运营效率。
外贸跨境电商平台是在国家政策支持下由政府与跨境企业或者进出口电商企业与企业之间进行的建设和运营，在跨境电商网站运营过程中，政府部门在海关、检验检疫、税务、外汇等方面对出口跨境电商平台实施监管政务的服务作用。跨境电商平台也由此区分为跨境电商通关服务平台、公共服务平台、综合服务平台三大层面，跨境综合服务平台主要针对的发展对象就是企业。由此可见，外贸跨境出口电商发展蓬勃，离不开国家政策的支持，而国内经济水平经过改革开发40年的变化，整体从投资、进出口贸易为核心的增长向消费为主导转变。
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。
网站运营过程中，常常会出现移动端有排名，而PC端没有排名的现象。这种现象站长们会有两个疑问：PC端是否参考了移动端的排名？移动端的排名是天生就比PC端的要高？这两个问题反映了百度对于优化的演变过程。产生这种情况的原因是什么呢？
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电
前端指用户请求到达网站应用服务器之前经历的环节，通常不包含网站业务逻辑，不处理动态内容。
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析的行为归结于用户行为分析。用户行为分析可以让产品更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等产品营销环境存在的问题，有助于产品
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。
报告正文： 大家好，我是来自猎聘网的单艺，很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受，可能会偏虚一点，偏方法论述一些，希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景，数据分析的背景比较杂一点，有的是从工程上过来，有的是从数学统计，有的是从物理、心理学、社会学，他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘，也有比较多的工程经验，我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情，包括
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲，数据分析（非挖掘）的集中体现，往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
腾讯云 BI 是一款商业智能解决方案，提供数据接入、分析、可视化、门户搭建和权限管理等全流程服务。它支持敏捷自助设计，简化报表制作，并通过企业微信等渠道实现协作。产品分为个人版、基础版、专业版和私有化版，满足不同规模企业的需求，从个人学习到大型企业数字化转型，提供数据驱动的决策支持。
上面这些情形不管是在大公司还是小公司都是很常遇见的，如果你经常处于类似的工作状态下，那么一定时间后，你将失去两项核心竞争力：技术深度和业务深度。
需手动埋点、数据采集不全、核心业务数据无法保留、工程量繁重、可视化图表制作耗时漫长、业务人员无法自主按需分析、无法对用户行为进行实时深层分析，数据分析师产品常见的这七大痛点或许将成为历史。 12月8日，商业数据分析公司GrowingIO发布首款实时商业数据分析产品GrowingIO V1.0，该平台同时适用于Web页面、HTML5页面以及iOS/Android客户端的数据分析。 GrowingIO V1.0首次实现了无埋点数据采集、全面收集实时数据、一键出图、实时数据分析等功能，解开了数据的“镣铐”，大大提
领导说：“你去建材市场帮我买些配件。”你顶着烈日跑遍大小市场，但领导问你：“为何选这家？”你却答不上来。
数据可视化是数据分析中比较重要的一个技能，是为了将数据分析的结果表达的更形象化、专业化且突出重点。
随着互联网时代的不断发展，企业想要扩大宣传范围，就需要利用互联网来宣传自己，只有这样才能让更多的用户通过互联网了解到企业，从而获得更多的流量。而企业想要达到这种效果，就需要做SEO网站优化，把网站关键词优化到搜索引擎的首页，进而达到扩大企业宣传范围的目的。
众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。
1、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。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。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
数据分析对于网站运营人员是个非常重要的技能，日志分析是其中的一个。日志分析可以用专门的工具进行分析，也可以用原生的shell脚本执行，下面就随ytkah看看shell分析日志常用指令有哪些吧。（log_file表示所在路径，完整的路径像这样：/www/var/***.log）
在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发，真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI，想知道 Power BI 整个架构是怎样的，也方便给老板做介绍。
“大数据”时代，数据分析岗位需求逐步增多，薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。 不过从招聘网站上可以看出，高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格，尤其是字节、阿里等大厂。 15 年，会用个 Excel，会查数据库就能找到很好的工作； 17 年，你得会做BI可视化，能给老板做漂亮的动态报表，同时还得精通Python； 到了 2022 年的今天，除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此，我从网站上搜了不少学习资料和视频，但看完只能
数据分析/挖掘工作的疑惑 本人在读硕士一名，研二，理工科，所作工作于这两方面无关。但是，最近对这个方向特别感兴趣，真的很想从事这方面的工作。目前，正在自学中，以及找相关实习。但是，我看了一些东西之后，有些不解。问题如下： 1 数据挖掘与数据分析在实际工作中真的有很大不同甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做？分不清，分不开。 2 有些单位（互联网、软件）找数据方面的人会要求编程比如python，r，hadoo
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