中国统计网

2019-11-15 18:40    2019-11-16 18:40

如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析?

R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。   以下为原文: 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章,都是从统计的角度,介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来,从计算机开发人员的角度,介绍如何让Hadoop结合R语言,能做统计分析的事情。  

傅志华:大数据发展时代的7个挑战和8大趋势

文 | 傅志华 原载于其个人公众号:傅志华 大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。  

美国数据分析师分享面试经验 已获Amazon offer

在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋,也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。面试通常包含三种初筛的一种,以及全天的现场面试。这些面试充满压力,因为不知道会被问到什么, 而且对方通常期待你大秀智力,数据科学家正常情况下不太会做这种事(至少不会脱离上下文,仅凭记忆在电话中大秀智力) 。 你需要时间 如果你在考虑跳槽(或进入这个行业),我能给出的最好建议是现在就开始准备。你需要给自己大量时间, 避免填鸭模式。花点时间确保你能用自己的语言解释核心概念。

数据挖掘从业人员工作分析/相关岗位/职业薪酬 等详细介绍

作者:宿痕 今天下半年计划把数据分析、数据挖掘、机器学习这些东西都撸一把,很可能以后就没有时间再来撸了。希望各位也能互相监督,看看今年过年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。还有个消息就是计划11月底会把《数据分析侠A的成长故事》截稿了,出版社已经联系了,而且提了很多宝贵的建议,这些我都接受了,到时候再扩充些内容,也欢迎大家多提提建议,不怕意见多。:D 好了,废话不多说,11月份、12月份重点会把数据挖掘和数据分析搞两个系列,重点介绍他们分别是什么,在职场是什么情况,需要掌握哪些知识点,常见的有哪些坑,以及在各行各业都有哪些案例应用。

数据挖掘应用开发中的辩证法

数据挖掘应用的开发流程见下图,因为数据挖掘应用整个开发流程是一个探索的过程,所以各个过程之间不是严格分开的。    1、问题与数据      数据挖掘应用,是数据驱动的应用,不同的用户,因诉求不同,观察同样的数据,理解也不尽相同。在浏览数据时,建议不断问自己:用户是谁?分析的对象是谁?要解决什么问题?只有不断的提醒自己,才能保证分析过程的始终有一条清晰的主轴,这是在分析传统应用时非常不同的地方。

2016春运来了,如何通过数据分析来抢票!

2016年春运图定列车的火车票自2015年11月26日起开始发售,其中互联网、手机客户端、电话订票渠道的预售期为60天,车站窗口、代售点、自动售票机渠道的预售期为58天。 一年一度的春运又开始啦!!!想在网上抢到热门车次的春运车票,基本得靠“鹰的眼睛”和“豹的速度”。如何能求得一票呢,小编决定认真钻研,用自己多年的数据分析来实现自己的“抢票计划”。   ·抢票第一步:整理思路 先把思路理成一张5W2H图。 (5W2H图) ·抢票第二步:界定问题 1、为什么要抢票(Why)? 小编用马洛斯需求层次理论思考了一晚上,发现这个问题是多余的,抢不到票过年咋回去?

数据可视化,我应从何开启?

我喜欢数据,并将它广为人知。 如果您最近和我参加聚会,我在您耳边说的都是有关数据可视化工具或者最近使用的酷R包,对此我在这向您表示歉意。 如果您和我玩范特西游戏,欢迎您来到图表世界,这里有很多的图表。 不要为越来越频繁地听到下面的问题感到惊讶:“Nick,我想走向数据分析和数据可视化,我应该从哪里开始?” 不幸的是,没有一个完美的答案适合所有的人–每一个人的需求不同且人们已经知道的东西相差很大。但令我高兴的是一件关于最近科技/教育/商业环境事情: 来自不同职业道路和背景的聪明人都对自己说:“我需要从数据中得到更多”。 但是,在很多初学者沟通后,发现了的共性。

数据科学家必须掌握的一种语言,不是R也不是Python!

当一个企业管理者去阅读和处理关于大数据的东西,他会发现相关内容太多了。 这个领域发展太快,几年前好多行业术语还不存在,现在只是列一个简短的编程语言就足以让领导们头晕: R, C, Python, Java, Julia, Scala, Ruby… 但是只有一种语言是每个数据从业者都该熟练掌握的,那就是业务! 作为招聘人员,我们会评估候选人的技术、能力,我们看他们在kaggle上完成的项目情况,我们可以做一个严格的技术测试来确定他们的专业水平——这些都是可衡量的。他们要么有相关知识和技术,要么就没有。 然而一个好的数据科学家之间的区别通常不是他们的技术能力和数学水平。

实用篇:如何建立落地型数据分析or数据挖掘流程?

数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目,无论是数据分析还是专项挖掘,项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析(挖掘)流程? 在做本篇介绍之前,有以下几个方向需要做一个界定,这些界定是做本篇的前提: 该项目流程是面向业务层的,直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同; 该项目的领导者是具有一定能力的数据分析师,需要具备业务常识、数据理解能力和专项分析挖掘能力,说白了,能接受问题并且能解决问题; 该项目是以业务落地为导向的,那些面向市场分析方向的战略项目等不在此列。

一个成功的数据分析团队:角色与职责

摘要:多年以来我和数百家企业打过交道,在这个过程中,我领悟了让数据分析项目成功的一些因素,也亲眼看着很多项目失败。  多年以来我和数百家企业打过交道,在这个过程中,我领悟了让数据分析项目成功的一些因素,也亲眼看着很多项目失败。 最常见的失败原因说出来可能会让你惊讶。并非是缺乏数据专业知识或者整合失误,而仅仅是因为企业没有让“利用数据”成为任何人员的职责。太多公司花费好几个月收集有趣的数据,然后让它们静静地躺在角落里积攒灰尘。这个现象驱使我来撰写本文,希望它能给你灵感,让你为下一个分析项目增加一些结构性。 对分析的应用,本应该成为你不断汲取的商业泉源。

如何有效地对数据进行可视化

如何才能做好大数据的可视化呢?今天,我们来回答一下整个问题。 整个设计流程中,数据是基础,如果仅仅是把数据置于孤立、静态的图形中,则会限制可视化能够回答的问题数量,让数据贯彻其中,把来龙去脉娓娓道来,成为数据可视化的核心所在。 数据可视化,并不意味着一定要使用很炫的图形,不同类型的数据需要的展现方式不同,即使是最朴实的展现方式也有适用的场合,可视化的最终目的是为了用直观、交互的方式传递数据中隐藏的信息,回答用户的问题。如果图形很绚丽,但是无法从图形中获取有价值的信息,这样的可视化是不可取的。

数据分析师:数据分析到底适合于哪些人才

到底哪些人适合于进行数据分析呢?毕竟数据分析不仅仅是写数据报表或者整理数据,而是需要对数据进行分析。对于互联网公司而言,其又需要招募怎样的人才作为数据分析师呢?且来听听业内人士的分析吧!   数据分析师并不要求对于数据或统计知识要求多高,最主要的工作就是数据挖掘。数据分析是通过对已有数据进行计算,分析数据的走势,然后再与实际的背景相结合,通过描述性的分析来得出数据分析结果,常用的统计模型经常会应用到数据分析过程中。   但是,目前数据挖掘或大数据变得热门起来,即使是简单的统计模型,数据挖掘师们也需要亲自操作。

如何用SPSS做联合分析

如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质、外形、容量、价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了。事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义。在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习。(1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选。以下是使用SPSS进行正交设计的程序及得出的一个正交设计方案:*正交设计.

就算不做数据分析师也要学会这8个IF函数

今天所讲的IF函数,包括excel中含有IF的系列函数,共有8个,每个函数列举最了常用的2~3个公式,希望能对同学们有用。   一、IF函数 作用:根据条件进行判断并返回不同的值。

微软收购大数据分析公司Metanautix

【网易科技消息】据外媒报道,微软于近日收购一家大数据分析初创公司Metanautix。具体的收购金额以及相关细节,微软并没有对外公布。不过,微软表示,Metanautix的技术将运用于旗下的关系型数据库管理系统SQL Server和数据分析云服务Cortana Analytics Suite。 据了解,Metanautix主要简化企业跨平台进行大数据分析步骤,由Google和Facebook前高管创办于2012年, 但直到2014年9月才正式推出相关服务。

“小数据”的统计学

译者:穆文杰 (ChrisMu,邮箱[email protected] 原文作者:Ahmed El Deeb。 一、小数据来自哪里? 科技公司的数据科学、关联性分析以及机器学习等方面的活动大多围绕着”大数据”,这些大型数据集包含文档、 用户、 文件、 查询、 歌曲、 图片等信息,规模数以千计,数十万、 数百万、 甚至数十亿。过去十年里,处理这类型数据集的基础设施、 工具和算法发展得非常迅速,并且得到了不断改善。

Taste Analytics创始人及CEO汪晓宇:产业化的大数据分析如何实现?

摘要:无论是大型企业还是中小企业,其面临的困境都大同小异:一是正确的认识大数据和分析,二是企业如何简便地参与进来。 尽管大数据已成为热门话题,但很多企业并不知道如何正确地步入大数据的怀抱,特别是对于很多中小企业,没有大笔资金以及人力的它们更是手足无措。与此同时,企业在谈到大数据和分析的时候,常常考虑的切实问题是如何从数据当中获得更多的价值,特别是对于拥有不同数据的行业客户而言,其最关心的是如何从数据中提取价值,并驱动其基于业务而非IT进行分析。

2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同

谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。   解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。

干货:贯穿整个产品生命周期的业务数据挖掘 运营靠分析 目标用户

作者:大嘴巴漫谈 大数据时代,数据的分析及挖掘在企业的经营过程及业务管理中,逐步发挥出越来越显著的作用。无论是在产品的构想、原型设计阶段,还是在测试、上市商用后,用户需求与市场竞争环境都在每时每刻地不断发生变化。在这种情况下,就要秉承以用户为中心的理念,综合技术、市场两种驱动能力,以科学严谨的方法,准确有效地收集并分析用户订购及使用产品的评价、动机及行为等信息,为产品运营、业务支撑和数据管理等相关人员的工作提供系统化的指导,进一步辅助企业管理人员解决经营决策中所面临的问题。

漫谈数据可视化

数据可视化,它是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。它的美丽令人向往,而它的繁杂又使其蒙上层神秘的面纱。本文将尝试从数据可视化的定义、意义、应用三个方面讲述和解释关于数据可视化的“what、why、how”的三个问题。   什么是数据可视化? 对数据可视化的定义,似乎存在有“两派”说法。对于研究大规模数据人员而言,数据可视化指综合运用计算机图形学、图像、人机交互等技术,将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像、视频或动画,并允许用户对数据进行交互分析的理论、方法和技术。

一行R代码来实现繁琐的可视化

ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图,大大地提高了工作的效率。

不养数据的企业将死在大数据的路上

月初写了一篇养数据的文章反响很大,说到了很多人的痛点,也让很多人第一次知道了“养数据”这个词和概念。今天对这篇文章进行适当的补充后重新呈献给大家。

调查了2000多名企业家,才总结出这20条未来数据分析发展的结论

价值要点:如今,我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示,企业平均分析到的数据只占其可用数据的不到1%。剩下那没有分析的99%会对公司造成什么样的影响?  

人物|退伍11年,他当上了阿里的霸道总裁

那是一段激情燃烧的岁月,如同一杯水,没有先前的预热,怎么能达到沸腾?无论走到哪里,我都不会忘记在部队服役的日子! 现代社会越来越少的人会终生做一个职业,特别是军人,大多数会面临多次就业。

数据分析方法论:有对比才有效果

摘要:处于大数据时代,如果只是一味埋头苦干,无法在大环境里站住脚跟,只有拥有大局观,才能让自己的电商之路走的更远,这种时候,学会数据分析对比法显得尤为重要。

干货:零售行业的数据挖掘七步走

对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言,每天都有很多客户通过会员卡进行购买,不断积累了很多销售数据,如何利用这些数据,从数据中挖掘金矿,很值得每个商家去思考。

数据分析5种入门方法,你get了么?

摘要:2015年,对于数据行业来说呈现出百花齐放的局面,而电子商务,这个对于数据反馈最快速最全面的行业,学会数据分析这个技能,可以让整个运营更加科学化、精准化。

用数据指导APP运营

文|张亮 数据问题一直是很多运营人员头疼的问题。之前的回答说了一些,但都没有展开说,我也不知道进阶篇能说到啥程度,但先说着吧。   1 数据的定义 数据,其实就是一堆数值。 但这些数值,是从用户的行为统计而来。

网站数据分析的十个要点

摘要:以下是一篇来自Search engine watch的文章,讲述网站细分分析的十个要点. 随着数据量的大量产生及很容易获取,许多网站分析人员通过与专家、社会媒体、同等进行交流讨论分析什么样的数据才能产生有意义/价值的信息。

实际工作中,如何做简单的数据分析?

有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的,分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定,我还是结合了自己写文章的心得,整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。

数据科学 怎样进行大数据的入门级学习?

数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1.

如何用数据来做渠道效果的分析

日前和几个 BD 朋友聊天,听到说“现在很多渠道投放的效果犹如雾里看花,点击很多,激活很少,留存更是骨感……”想到自己对当下的统计后台还算了解,所以想从数据角度讲下渠道效果分析的几点经验。

专访阿里数据大师:无线数据已经让第一波商家尝到甜头

阿里巴巴集团副总裁车品觉   他是阿里数据团队的“教练”。在他眼里,大数据不是高大上的事物,研究数据,一定要懂商业。  

张溪梦:数据分析师是怎样的一种人生?

导读:一个工作了5-6年的数据分析师,是如何改变比码农还惨的人生?谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬! 直到做数据分析师五、六年了,每每和家人朋友聊天,都还是会有人不懂我在做什么。

【干货】如何系统地学习数据挖掘?

来源:知乎 转自:大数据实验室 问题:如何系统地学习数据挖掘? 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,

震惊!大数据告诉你,电商会把假货发给谁?

网上购物的姑娘都是“女诸葛”,斗智斗勇,36计样样拿手。你不把电商玩疯,电商就把你玩儿疯。话说现在已进入“大数据”时代,电商陷阱越来越科幻,今天照妖镜再次揭露,网上奸商的新玩法。  

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