学习数据分析
社区干货
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建...
干货 | 嵌入式数据分析最佳实践
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/15c03905430644a7916e89c20e0dd28e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962849&x-signature=nPg0sF9D3DDRoPOVYigiCmuLYNE%3D)> > > 嵌入式> 数据> 分析,即在企业现有业务系统中按需集成各类数据分析能力。随着越来越多企业重视BI的部署和应用,在内部实现嵌入式数据分析也展现出强烈需求。本文将具体介绍字节...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。01 - 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时...
干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类...
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学习数据分析-优选内容
学习数据分析-相关内容
1. 学习概览
本章节通过以下“高消费老客群体的消费特点”的案例分析,旨在帮助新接触客户数据平台的用户了解产品使用流程,掌握产品常用功能,提高数据分析能力。 说明 本案例中所用到的数据均为模拟数据。 1. 案例介绍 背景介绍... 分析洞察(标签分析概览、标签分析详情、图表展示/筛选/联动、交叉分析) 接下来,本文将会按照下图中的菜单功能,逐步讲解操作流程,您也可以加入我们的学习课程,学习入门分析课。 需要注意,下文的讲解主要是为您的业...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充: 能同时查询聚合指标和明细数据; 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加; 可以高效地按ID过滤数据; 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。 ︱技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin等,通过分析用户需求后选择了ClickHouse: 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延; ClickHouse 既适合聚合查询...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。**技术选型**字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:* 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* C...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:- 能同时查询聚合指标和明细数据;- 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;- 可以高效地按 ID 过滤数据;- 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:- 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
该项目旨在利用大数据技术和机器学习算法,提升用户体验和转化率。作为该项目的成员之一,我参与到了以下几个方面的工作:- 数据采集:通过爬虫、接口、API 等方式,从多个渠道获取用户行为、商品属性、评价反馈等多维度的数据,并进行清洗、整合、标准化等预处理。- 数据分析:通过 Spark、Hadoop 等分布式计算框架,对海量数据进行实时或离线的分析处理,提取用户画像、商品特征、评价情感等有价值的信息,并进行可视化展示。- ...
大数据学习架构实践|社区征文
> “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。> 然而,大数据的真正提出却是源自2008.09.03 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# *...
数据分析常见问题
播放器观看和页面访问的统计逻辑差异是什么?播放器观看数据和页面访问数据的差异源自于观众访问观看页时播放器是否正在播放。 播放器观看:根据观众使用播放器观看直播、预告或回放的时长进行统计。 页面访问:根据观众停留在观看页的时长进行统计。无论播放器是否在播放,只要观众停留在观看页,即可统计在页面访问数据中。 观看人数/访问人数的统计逻辑是什么?使用相同设备(即设备 ID 相同)观看或访问观看页的观众被判定为同一人,...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
