C6 数据分析(BI)介绍 v1.pptx

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针对目前缺少大型数据分析框架间的横向比较问题,使用有代表性的大数据工作负载,对Hadoop、Spark和Flink进行性能和可扩展性等因素的比较评价。此外,通过调整工作负载的一些主要参数,例如HDFS块大小、输入数据大小、互连网络或线程配置等,描述了这些框架的行为模式特征。实验结果分析表明,对于非排序的基准测试程序,使用Spark或Flink替代Hadoop,分别带来平均77%和70%执行时间的降低。整体上,Spark的性能结果最好;而Flink通过使用的显式迭代程序,极大提高了迭代算法的性能。

大数据概论 大数据概述及其数据分析案例全文共34页，当前为第1页。 目 录 1. 2. 3. 4. 大数据总述 大数据处理框架 大数据分析、挖掘 大数据可视化展示 5. 大数据应用案例 大数据概述及其数据分析案例全文共34页，当前为第2页。 大数据总述 大数据概述及其数据分析案例全文共34页，当前为第3页。 大数据概念 研究机构Gartner给出了这样的定义。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据指的是所涉及的数据规模大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到采集、存储、分析、并整理成为帮助企业更好地经营决策的资讯。 "大数据"这一概念的提出。。。。。。 全球知名咨询公司麦肯锡——《大数据：下一个创新、竞争和生产率前沿》提出：数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素。麦肯锡应该是比较早进行研究和应用大数据的公司，但并不是首次提出这个概念的。 DT 大数据概述及其数据分析案例全文共34页，当前为第4页。 大数据特点 多样性-Variety 快速性-Velocity 4V特征 真实

FLIM分析仪 用于分析荧光寿命成像显微镜（FLIM）数据的Python软件包。 要求： Python 3.7（或更高版本） 大熊猫 numpy的（1.18） matplotlib 海生的 火炬 scikit学习 xlsxwriter wxpython（4.0.7） pypubsub python.app（对于Mac OSX） Windows安装： 安装VS代码 安装： git clone https://github.com/uvaKCCI/flimanalyzer.git cd flimanalyzer conda env create -f environment.yml 这将创建一个Conda环境flimenv ，其中包含运行FLIM Analyzer应用程序所需的所有Python软件包。 运行应用程序 从命令行 在Windows和Linux上，运行此命令 conda

大数据时代的工商数据分析 作者：窦冬梅 来源：《环球市场信息导报》2016年第24期 随着科技的发展，世界已经进入了大数据时代，大数据时代的到来表明当前的 时代数据越发的复杂多样，需要进行一些特殊管理。管理的方面便包括工商数据的管理 ，此文将详细介绍大数据时代下工商数据的管理和分析。 之所以要引起对工商数据分析的关注，是因为近几年来，消费者和商家出现了 多重的消费矛盾，一些数据也较为直观地表现出了工商管理行业市场问题。为了及时改 善这些问题，解决矛盾，首先要做的便是对工商数据进行分析，从分析中选择最科学的 解决之道。如何进行科学分析，应该采用哪些辅助工具，本文会详细的描述和分析。 大数据 大数据的作用和意义。现代社会是一个高速运转、更新速度快并且以科技为主 要竞争力的时代，科技和信息的运用必不可少。大数据作为高科技的产物，有着巨大的 社会潜能。中国阿里巴巴集团创始人马云曾在一次演讲中谈到：未来的时代将不是IT时 代，而是DT时代，DT是DataTechnology的缩写。阿里巴巴集团作为中国的领先集团，可 见他们对大数据的重视。大数据下进行工商数据分析对企业的具体价值如下：工商企业 能

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基于大数据的数据分析 摘要 在当今世界的发展过程中，计算机信息技术的飞速发展使得数据的应用和扩展变得更加 容易。在今天的时代，可以说大数据的时代，无论是数据，存储，分析，在机遇的新时 代，处理，挖掘等仍然面临着机遇和挑战。在时代机遇背景下，大数据技术的快速发展 对于社会各方面事业以及科学技术的进步具有非常显著的促进作用，因此对于大数据其 所存在的价值，以及其在项目数据分析工作当中所发挥的作用，要进行真实有效的研究 。因此在文章中，笔者将从数据分析角度着手，对国内外相关研究工作进行分析，对大 数据项目数据分析工作进行论述。 关键词 大数据；项目；数据分析；价值 前言 近年来，业界和学术界都在进行大数据讨论，大数據时代已经一夜之间到来。大数据 为学术界带来了新的思潮。据预测，大数据将成为商业，政府，科研，教育和医疗等行 业面临的挑战。在大数据时代，数据分析和数据挖掘工作面临机遇和挑战。结合国内外 研究，试图回答大数据是什么以及如何处理大数据。 1 对大数据的有效认识 1.1 大数据的宗旨：经过分析的数据才有价值 必须分析大数据，这是由大数据的4V特性（大数据量，多种数据类型，快速处理速度

数据分析 郭现伟 大数据之数据分析全文共11页，当前为第1页。 数据分析知识点 大数据之数据分析全文共11页，当前为第2页。 监督学习和非监督学习 监督学习 监督学习针对有标签数据集，它通过学习出一个模型（其实就是一个函数）来拟合数据，按照模型（函数）的输出结果是否离散又可以分为两类，分别是：（1）输出结果为离散值，则为分类问题（常见的分类算法：KNN、贝叶斯分类器、决策树、SVM、神经网络、GBDT、随机森林等）；（2）输出结果为连续值，则为回归问题（有线性回归和逻辑回归两种）。 无监督学习 无监督学习针对没有标签的数据集，它将样本按照距离划分成类簇，使得类内相似性最大，类间相似性最小。通过观察聚类结果，我们可以得到数据集的分布情况，为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA。 如何选择有监督和无监督？ 1、是否有标签和训练数据 2、数据条件是否可改善 3、看样本是否独立分布 大数据之数据分析全文共11页，当前为第3页。 数据分析常用算法 大数据之数据分析全文共11页，当前为第4页。 数据分析算法 回归算法 回归分析是一种预测性的建模技术。 它研究的是