1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。...有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。...系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果...8.数据仓库主要解决了什么问题 数据仓库主要解决了企业想做数据分析，但是有数据孤岛问题以及数据量太大，所以做出一个系统解决了集中存储的问题以及解决了海量数据计算的问题，同时还能支持SQL最好。...是否有APP层则看是否需要将数据分析结果存储。 12.一共有多少个分析需求？ 一共有35个需求 13.列举几个你实现得需求?
大数据教育数仓之在线教育项目回顾 01：在线教育项目需求 目标：掌握在线教育项目需求 实施 常规的需求：通过对数据进行数据分析处理，得到一些指标，来反映一些事实，支撑运营决策 行业：在线教育行业...，来发现每个环节流失原因，解决问题，实现提高每一步转化率 需求2：持续化发展需要构建良好的产品口碑，把控学员学习质量：通过对考试、考勤、作业做管理和把控 考勤分析 小结 掌握在线教育项目需求...：部门、业务、需求 主题：每一个主题就面向最终的一个业务分析需求 在线教育中的需求主题 数据仓库：业务系统数据【客服系统、CRM系统、学员管理系统】 业务数据仓库：...03：数据来源 目标：掌握在线教育平台的数据来源 实施 访问分析主题、咨询分析主题 客服系统：客服系统数据库 需求：统计不同维度下的访问用户数、咨询用户数 指标：UV、PV、IP、Session...where和having使用 join中on和where使用 将大表过滤成为小表再join 设计优化 分区表：减少了MapReduce输入，避免不需要的过滤 分桶表：减少了比较次数，实现数据分类，大数据拆分
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
大数据分析能够帮助确定临床治疗、处方药剂以及公共卫生干预对于特定或广泛群体的效果，并对传统研究方式提供参考。...对学习的研究：大数据与教育 如今，上到大学，下至幼儿园，众多科技帮助并提升了学生在课内外的学习过程。...当局正致力于解决这些问题，并通过教育部加以实施，来使得所有的学生在享受大数据在教育与学习上带来的创新效益的同时免于受到其潜在威胁所带来的伤害。...这意味着必须确保学生的个人信息与在线活动不受到不恰当的使用，尤其当这些信息是在教育环境下被收集的。 大数据与隐私 以物联网为工具的大数据打破了许多私人空间。...： 联邦政府必须通过法规确保学生的数据恰当共享或使用，尤其针对几种在同一个教育环境下的数据 5 发展技术以阻止歧视： 联邦政府首席公民权利和消费者保护机构应当发展技术专长，识别通过大数据分析而对受保护阶层产生歧视性影响的做法和结果
大数据时代的来临，为高等教育研究的范式转变带来了机会。 如何能有效地将巨量的数据资源转化为丰硕的教育研究成果，应用于改善教育的决策与实践，对教育研究界来说意义重大。...期望在高等教育研究当中使用大数据，单纯投入数据显然是不够的，还需要匹配人力、物力和财力。 一方面，大数据时代最缺乏两类人才：数据科学家和跨学科的学者。...新一代的教育研究学人需与数据科学家和其他学科专家合作，抑或是自己及时补充此类知识，以便于继续有说服力的探寻教育相关事务的因果联系，丰富人类的教育认知。 另一方面，大数据的运用需要硬件设施的匹配。...大数据让科研（知识产品）生产更具科学性，它使实践者在先验中成长，使决策者在自信中完善，不仅拓展了教育服务的机会，也改善了教育服务的质量。...见光明日报：教育研究如何跟上大数据时代
概念、分类 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。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...一句话可以概括：你没有办法在最短的时间内向招聘者展示，你能够胜任数据分析这项工作。...保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。
与传统数据相比，大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、数据可重复利用、价值回报高等特点，为我们看待世界提供了一种全新的方法，即各种决策和行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验做出...大数据的运用，为教育改革和发展，尤其是教育督导的开展，提供了更为科学的依据。 ...应当注意的是，从大数据到实际应用，其间要经历一系列知识转换、科学分析。因此，如何利用大数据来服务教育督导，将大数据信息转化成工作成果，推进教育督导科学化，依然面临挑战。 ...因此教育督导必须运用大数据创新工作理念、推动教育督导适应信息时代形势，进一步强化“用数据说话”的思维习惯和工作理念，提高教育督导的前瞻性。...同时，要从制度框架方面推动督导大数据平台的建设，建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破数字鸿沟、信息孤岛等壁垒，形成各级各类教育、各级教育督导部门都能共享的教育督导大数据中心。
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。...用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。
国庆期间移动用户大数据分析，可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/...
一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark
一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。...大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。...必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。 二.用户画像 1....可视化分析系统提供系统监控，权限多级管理，多维数据分析，等等功能，还支持自服务式报表设计和数据分析。...很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。
2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行。...飚众科技的黄宋华先生特意为大家分享了在实际运营和学校的结合过程中的一些实际案例，以及我们的大数据分析能力如何在学校应用下去。...编辑 | 张宏 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行...飚众科技的黄宋华先生特意为大家分享了在实际运营和学校的结合过程中的一些实际案例，以及我们的大数据分析能力如何在学校应用下去。...大数据的精准教育 主要给学校和教育局以及家长提供可视化的、数据化的方案，因为现在很多学校，绝大部分学校都是使用传统的教育方法，从而提升学生的成绩。再就是最后一公里的线上、线下的落地服务。
1 数据分析 全部数据均来自豆瓣影评，主要是【‘口碑’，‘评论日期’，‘评论内容’】三方面数据。...csv.DictWriter(fb, header) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) 3 数据分析
重复数据处理： 5.2 缺失数据处理 5.3 数据抽取 ---- 一、什么是数据分析 数据分析是指数据分析师根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理与分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程...三、数据分析方法论 数据分析方法论与数据分析法的区别：数据分析方法论主要是用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如从哪些方面展开的数据分析，即从宏观角度来指导如何进行数据分析...微观经济环境主要指企业所在地区和所服务地区的消费者的收入水平等,构成经济环境的关键指标主要有：GDP增长率、进出口额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等等 社会环境：社会环境包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平...构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。...四、常用的数据分析工具 工欲善其事，必先利其器。熟练掌握一个数据分析工具可以事半功倍的解决问题。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。...如果您不熟悉大数据并希望了解更多信息，请务必在AdminTome在线培训中注册我的免费大数据入门课程。
大数据不仅带来了智慧学习，还带来了泛在学习。 泛在学习是在高度发达的计算机和网络技术之下，以大数据为支撑的一种学习方式，所有人都不受时间、地点的局限获取任意需要的信息。...大数据时代，教师可以对学生行为长期记录跟踪，对获得的信息进行整理分析，从而发现问题，总结规律，以提高教学质量。美国的“纵向教育系统”就是一个典型案例。...在线学习成为超越传统的新型教学模式 在线学习在大数据时代正成为一种潮流。...学习分析技术利用在线学习系统中的大数据来分析学习者的学习趋势和学习效果，找出教学活动规律，以提高教育教学质量。...大数据影响了世界教育发展趋势，改变了传统的教育目标、教学方法、教学评价和教学模式。在大数据时代，教育相关产业研究者应深入挖掘、整理和分析教学数据，从中探索总结教育/教学的发展规律和趋势。
tutorials/84 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/173 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 ---- 1.Spark是什么 学习或做大数据开发的同学...Apache Spark是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统。它使用内存中缓存和优化的查询执行方式，可针对任何规模的数据进行快速分析查询。...Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量的廉价硬件之上，形成集群。...Apache Spark 已经成为最受欢迎的大数据分布式处理框架之一。...由加州大学伯克利分校的AMPLabs开发，作为Berkeley Data Analytics Stack（BDAS）的一部分，当下由大数据公司Databricks保驾护航，更是Apache旗下的顶级项目
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
即时通信 IM
腾讯会议
