今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位是实现这一过程的关键，因此需求量大。 2. 多行业应用：几乎所有行业，如金融、医疗、零售、教育、媒体等，都需要数据分析来优化业务、提高效率和增强竞争力。 3....技术发展：随着人工智能、机器学习和云计算等技术的发展，数据分析变得更加高效和智能，对数据分析专业人才的需求也相应增加。 4....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
，也可以通过Kibana展示、分析日志数据。...ELK日志管理系统不仅能够采集多种来源的日志数据，还可以集中存储数据，以界面化的方式实时检索和分析日志数据。...，要求运维人员有较深的技术背景，熟悉Elasticsearch，且需要通过高频查看日志来感知业务是否出现异常日志量过大时，容易发生数据堵塞需要在多个终端进行部署，且不支持批量部署，部署难度高，时间成本大如果想解决以上不足...嘉为蓝鲸-日志管理中心其实在国内已经有不少优秀的日志产品，它们会专精这一领域不断优化。...4）日志统计分析可灵活的构建可视化仪表盘，帮助用户实现业务日志数据统计分析。
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...这样的问题就不是拉拉数据就能解决的，因为它涉及到现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，最终给出一个基于数据发现的优化实施方案。如果没有闭环思维，东一榔头西一棒子，问题永远得不到解决。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...统计概率中的很多知识点都可以用到日常数据分析中，比如抽样、回归、检验、可视化等。科学的数据分析方法论有助于帮我们建立逻辑思维。 第二种比较重要的技术是数据模型，或者说思维模型。
所以结论是有问题！我依然还是不推荐用这个包做亚组分析哈~ 下面我的一些探索过程。 Publish包有一个subgroupAnalysis函数也可以实现亚组分析。...我在之前的推文中说这个函数有一些问题，所以不推荐使用。 今天来探索下它的问题。还是用之前的数据集，这里就不对这个数据集做介绍了，大家可以翻看之前的推文。...R语言亚组分析及森林图绘制 R语言亚组分析1行代码实现！...对数据取子集然后计算即可： fit0 <- coxph(Surv(time, status) ~ rx, data = df[df["sex"] == "male",]) summary(fit0) #...但是很明显是有问题的，因为它没分亚组，而且我也不太懂它的公式为什么这么复杂，也有可能是regressionTable进行了一些计算。 限于个人水平，难免出错，欢迎各位老师批评指正。
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...作为一个数据分析入门工具，Excel具有十分突出的优势，就算是初学者，通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。...对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。 现在很多企业的数据量大到用Excel打开会出现长时间卡顿的情况，更别说进行数据分析了。...设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
你有分析过自己单身的原因吗？ 需求背景 今天逛微博的时候发现一个有趣的话题#90后单身原因TOP3# 七夕之际，一份针对全国90后青年婚恋观进行抽样调查公布了结果。...猪哥觉得这三个原因都并不合理，难道单身的原因难道不是因为穷吗？ 功能描述 好奇这个调查是怎么来的？...技术方案 模拟登录微博 爬取话题 保存文件 数据清洗 数据分析 模拟登录 模拟登录之前讲爬取#周杰伦超话#的时候已经讲过了，这里就不再重复，直接贴出代码！ ?...数据分析 数据分析我们采用pyecharts库，这是一个非常好用的可视化分析库！ ? 先读取数据，然后使用jieba库进行分词和数据清洗，最后使用pyecharts库做展示！ ?...在我们数据分析得出的结果好像确实如此！
文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作：建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结...4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh...start-yarn.sh 查看是否启动 jps 2.导入数据 将数据上传到hadoop集群所在节点 创建hdfs目录 hadoop fs -mkdir -p /sx/cleandlog 将数据上传到...30 ; 使用Sqoop导入到MySQL以及可视化展示部分不再介绍，详细可参考 https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 总结 本文为网站日志分析案例的第...4部分，基于MR清洗后的数据导入HIVE中，然后进行统计分析。
BI就是数据分析吗？ 很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。...数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。...所以，BI并不完全等于数据分析，BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。 BI是怎么进行数据分析的？...运用BI做数据分析首先需要进行数据收集。目前的BI工具都支持连接多种类型的数据源，关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等。
在Excel中，有两个名字相似的功能，一个在“开始”选项卡，名字叫“分析数据”，如下图所示： 另一个在“数据”选项卡，名字叫“数据分析”： 这两个功能有什么不同呢？...1.开始选项卡下的分析数据 ---- 假设有以下销售数据，鼠标放在数据的任意区域，点击开始选项卡下的“分析数据”： 可以看到，Excel自动生成了一系列的分析图表，比如第一周销量的排名： 鞋子的销售比重大...2.数据选项卡下的数据分析 ---- 同样是这份数据，点击数据选项卡下的“数据分析”，可以看到里面是专业的统计分析方法。...以上操作可以得出一个结论，如果你想发散思维，使用“分析数据”功能，如果你想严肃分析，选择“数据分析”功能。二者可以配合使用。...“分析数据”上有一个放大镜，意味着探索，放大镜里面是个柱形图，意味着生成图表。而“数据分析”的图标意味着生成的还是数据。
#!/bin/bash /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:29:19,390 [views:111:ebitpost] [INF...
日志作为数据的载体，蕴含着丰富的信息，传统的日志分析方式低效而固化，无法应对数据体量大、格式不统一、增长速度快的现状，在交易出现异常及失败时，更难以满足实时处理、快速响应的需求。...本文讲述某支付公司采用日志易后，通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。...为了更好发挥移动支付的便捷，支付公司对时效性，可靠性的要求很高，而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因，日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求，在可靠性方面展现了产品的价值。...该公司原有的解决方案存在一定的局限性，比如：手动工作耗时量大、实时性差、人为造成失误、分析维度不能灵活变动及决策滞后等等。 支付公司有时会根据业务需要，对数据进行收集、清理，包括日志数据的清理等。...日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效
flowtest -o /home/nrms/thirdparty/mongodb/mongodb-linux-x86_64-3.6.13/bak > mongodump.log 2>&1 &同时可见，导出不压缩，数据量比源目录大了很多...，大约2倍，侧面说明了mongodb库本身的内部数据压缩效果不错：1.4G data2.8G bak233M bak.tar三、导入1个集合 history_task 到 testdb...--authenticationDatabase admin --db flowtest /home/mongod/bak/flowtest > mongorestore.log 2>&1 &五、导入日志分析确定还原的集合列表...，并读取各个集合的元数据：2022-11-18T09:59:51.909+0800 The --db and --collection flags are deprecated for this
1：大数据平台网站日志分析系统，项目技术架构图： 2：大数据平台网站日志分析系统，流程图解析，整体流程如下： ETL即hive查询的sql; 但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因而，流程中各环节所使用的技术则跟传统...BI完全不同: 1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME 2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群 3) 数据仓库技术：基于hadoop...之上的Hive 4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具 5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品 6) 整个过程的流程调度：hadoop...生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品 3：在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统...，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示： 4：采集网站的点击流数据分析项目流程图分析： 5：流式计算一般架构图： 待续......
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？...1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？ 2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。...2、企业情况：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么？ 3、岗位就业情况：只要你练好真本事，数据分析相关职业是个高薪职业，而且人才缺口较大。...基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。...高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。 4、工具。指掌握数据分析相关的常用工具。
这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。 财务分析 VS 数据分析 实际上，财务分析的出现，远早于近年来流行的“数据分析”概念。...一个企业即使啥数据都没有，也得把账务帐做出来，不但涉及内部资金管理，也涉及对工商税务等监管部门交差。既然有了帐本，自然可以对账本进行数据分析，这是财务分析最早来源。...炒股的同学们都知道，即使不了解企业的内部情况，通过财务分析，也能大概判断企业盈利能力，决定企业是否有投资价值。 当然，炒股的同学们更知道，财务数据是很容易被勾兑、造假、修饰的。...但是受制于数据采集的难度，很长一段时间内，普通的企业很难收集业务数据，导致可分析的数据很少。这极大制约了经营分析发挥作用。...因为这三个行业，有天生的便利性，可以采集到每个用户的数据。且用户使用银行卡、打电话发短信、坐飞机的行为，又能被这三个行业的大公司监控到。这样有了丰富的过程数据采集，就能让经营分析更深入。
分析Oracle数据库日志文件(1) 一、如何分析即LogMiner解释 从目前来看，分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行， Oracle数据库的所有更改都记录在日志中...通过对日志的分析我们可以实现下面的目的： 1、查明数据库的逻辑更改； 2、侦察并更正用户的误操作； 3、执行事后审计； 4、执行变化分析。...1、v$logmnr_dictionary，LogMiner可能使用的数据字典信息，因logmnr可以有多个字典文件，该视图用于显示这方面信息。...2、提取和使用数据字典的选项：现在数据字典不仅可以提取到一个外部文件中，还可以直接提取到重做日志流中，它在日志流中提供了操作当时的数据字典快照，这样就可以实现离线分析。...其中在v$logmnr_logs中可以看到我们当前分析的日志列表，如果数据库有两个实例（即OPS/RAC），在v$logmnr_logs中会有两个不同的THREAD_ID。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:...
初步想来，好像原因有两个：第一个原因是，我们的数据往往看起来不够“大”，导致我们似乎分析不出什么来。...对于业务中产生的数据，一般我们期望有几种用途：一是通过统计，用来做成分析报告，帮助人去思考解决业务问题；二是对一些筛选和统计后的数据，针对其变动进行自动监测，及时发现突发状况和问题；三是使用某些统计模型或者推算方法...所幸的是，现在“大数据”体系的实现手段，基本都已经开源化，我们完全可以利用这些知识和概念，去先构造我们最基础的数据系统，满足最基本的分析需求。 ?...但是这种做法有几个明显的缺点，第一是数据库里面会有大量的日志数据，很容易就突破存储的上限；第二是我们一般没有去预测SQL的内容，导致存放日志的表一般没有精心的去建立索引，这导致了统计查询运行往往会很慢；...虽然这种做法能解决很多问题，但是最终还是有一些缺陷：当我们产生的日志数据量很大，而且产生日志的程序很多，二者这些程序都部署在不同的服务器上的时候，要搜集和归并大量的日志文件，是一件不容易的事情，因为单一的一台服务器往往承受不住多台服务器产生的日志数据
好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用是实现公司目标完成、团队效能提升，然而传统的绩效管理方法（MBO，BSC，KPI）有一些问题，如：不利于团队的协作和成长...【12.12 】2015·北京OSC源创会年度盛典 本次源创会年度盛典，将直面一线开发者，关注开源，关注技术，关注创新，话题专注于软件技术本身的实现。...此次盛典为期一天，设置五个分会场，涵盖容器、移动开发、数据库存储、运维、其他综合各类开发技术，大会将邀请行业内各路精英，一起跟大家探讨他们的深入研究和见解，碰撞技术的火花。...【12.12-12.30 】2015·感恩极客开发者资源优惠反馈活动 好雨云携手国内优秀的企业级服务厂商连续三周为创业公司提供福利。...帮助创业者们度过寒冬，无论从基础的云服务，还是开发工具平台，又或者是企业应用软件，都将全面优惠回馈，优惠力度史上最低！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
