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常用的数据分析模型

火山引擎 E-MapReduce 支持构建开源 Hadoop 生态的企业级大数据分析系统,完全兼容开源,提供 Hadoop、Spark、Hive、Flink 集成和管理,帮助用户轻松完成企业大数据平台的构建,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力

社区干货

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

基于大数据的业务分析与预测、基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程### 1.2 大数据的概念与特点* 概念:**大数据(Big data)**,指无法在一定时间范围内**用常规软件工具**进...

干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,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... 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...

干货 | 嵌入式数据分析最佳实践

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跳动内部嵌入式数据分析实践。> > > > ![... 王小红同学想要建立运营数据看板并分享给不同的地区经理,希望不同的地区经理只看到本地区数据。并且这些数据看板可以集成到地区经理最常用的CRM系统之中。小红发现Datawind能够满足制作数据看板的诉求,并且Da...

火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛

是社会学和经济学常用理论之一,通常指强者越强、弱者越弱的两极分化现象。如今, **这股效应也在国内企业级数据洞察市场蔓延:** 一方面,部分企业尚未意识到数据对于自身发展的价值,或者缺乏高效便捷的数... 务数据分析时,分析人员经常需要自定义一些分析维度。以往都需要强依赖分析人员人工编写代码逻辑,来实现分析维度的生成。 代码语言成为了大部分业务人员无法进行灵活、个性化分析的屏障。 **DataWind...

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常用的数据分析模型-优选内容

数据模型
基础数据模型包括事件+用户模型和分析模型,下面分别进行详细介绍。 事件+用户模型事件: 用户在访问网站、APP、小程序、公众号等触点时会发生一系列的行为交互,如网页浏览、商品的购买、客服咨询、按钮的点击……为了便于收集、整理、统计分析,我们把一种或者一类行为称之为“事件”。某短视频App事件举例:开始播放视频、收藏视频、分享视频、评论视频、关注账号、App启动、App退出等。 事件属性: 在事件触发时,可以采集到事件发...
数据模型
火山云基础数据模型包括事件+用户模型和分析模型,下面分别进行详细介绍。 事件+用户模型事件: 用户在访问网站、APP、小程序、公众号等触点时会发生一系列的行为交互,如网页浏览、商品的购买、客服咨询、按钮的点击……为了便于收集、整理、统计分析,我们把一种或者一类行为称之为“事件”。某短视频App事件举例:开始播放视频、收藏视频、分享视频、评论视频、关注账号、App启动、App退出等。 事件属性: 在事件触发时,可以采集到...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
基于大数据的业务分析与预测、基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程### 1.2 大数据的概念与特点* 概念:**大数据(Big data)**,指无法在一定时间范围内**用常规软件工具**进...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,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... 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...

常用的数据分析模型-相关内容

火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛

是社会学和经济学常用理论之一,通常指强者越强、弱者越弱的两极分化现象。如今, **这股效应也在国内企业级数据洞察市场蔓延:** 一方面,部分企业尚未意识到数据对于自身发展的价值,或者缺乏高效便捷的数... 务数据分析时,分析人员经常需要自定义一些分析维度。以往都需要强依赖分析人员人工编写代码逻辑,来实现分析维度的生成。 代码语言成为了大部分业务人员无法进行灵活、个性化分析的屏障。 **DataWind...

从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,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:...

从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

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,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错; 字节自研的ClickHouse 支持 Map 类型,支持动态变更的维度和指标,更加符合需求; BitSet 的过滤 Bloom Filter 是比较好...

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面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文

直接拖曳式分析即可。对于一些常用的监控项目或者指标,可以在系统中搭建好,后续可自动化更新。门槛的降低使得分析系统可以让很多业务自己用起来,降低了业务和分析之间的巨大沟通成本,业务创建的分析报告就更有针对性与业务价值。对于分析师而言,节省出来的时间,可以将更多的精力放在一些“高精尖”的项目上,集中精力攻克更难的问题。 商业智能发展至今,已经有丰富的BI分析模型供分析师或业务人员使用。在进行数据分析时通常需...

从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

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,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;- 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型,支持动态变更的维度和指标,更加符合需求;- BitSet 的过...

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... 是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更...

数据模型的优势

Bio-OS既然提供了存储桶用于存储和共享数据,为什么还要提供数据模型的方式在组织数据呢?尽管初始时制作数据表格需要符合一定规则,花费一些时间,但是数据模型的优势会随着数据量的增长而显现: 能够将上千上万例样本组织、展示和管理起来,方便追踪、浏览和整理 能够方便的进行向量化并行计算,通过选择数据模型数据实体可以轻松指定其作为工作流的输入,分析1例样本和分析1000例样本的工作流几乎是相同的,有非常好的扩展性 能够通...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

很清楚地说明需求方希望对一级类目的销售额进行统计分析,这里的一级类目即为一个维度 。类似的是,“上月”为另一个维度,而销售额明显是事实。### 事实表> **事实表是维度模型中的基本表,或者说核心表**事实上... 可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们加起来,而且是从各个角度和维度加起来...

观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?

OLAP产品的竞争日渐激烈,目前企业间流行的既有Impala、Greenplum等上一代较为成熟的数据分析产品,也有ClickHouse、Kylin、Druid、Doris、StarRocks等在不同场景各具特色的新一代分析引擎。这些产品各有胜场,用户在... ClickHouse支持数据统计分析各种场景:* 支持类SQL查询;* 支持繁多库函数(例如IP转化,URL分析等,预估计算/HyperLoglog等);* 支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure);* 支持数据库异地复制部署...

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