海量数据分析

Hive 是什么？ Hive 是一款由 Facebook 开源的数据仓库工具，用于分析海量结构化日志数据。 Hive 的工作原理 Hive 将结构化数据文件映射成数据库中的表，并支持类似 SQL 的查询功能。Hive 本质上是将 HQL（Hive Query Language）转换为 MapReduce 任务。其执行过程如下： 数据仓库通过 SQL 进行统计分析。 Hive 框架将 SQL 操作转换为对应的 MapReduce 模板。 MapReduce 任务运行，生成分析结果。 结果返回给客户端，用户根据业务需求进行解读。

聚集主题技术：高效应对海量数据分析挑战 BI@Report的聚集主题技术为海量数据分析提供了一种强有力的解决方案。通过减少维度或降低维度粒度，主题表的数据行数得以大幅缩减，例如，一个拥有数千万行的主题表可以精简至几十万行。这个过程被称为聚集，由此生成的主题被称为聚集主题。 在聚集主题上进行分析比在原始主题上分析更为高效。结合其它相关技术，BI@Report能够轻松处理海量数据的快速分析需求。 OLAP引擎：ROLAP数据仓库的强大查询引擎 BI@Report的OLAP引擎负责从ROLAP数据仓库中查询数据，并在查询过程中实现以下功能： 限制用户查询范围: 例如，市级单位用户只能查询自身或其下级的数据。此功能为BI@Report特有，可在多级用户环境中部署，为所有用户提供集中式分析引擎，并自动限制各级用户的查询权限。 识别主题间、主题与维表间链接关系: 多数分析涉及多个主题和维表，OLAP引擎能够识别它们之间的链接关系并执行联合查询。 处理统计方法运算: OLAP引擎可以处理取前期数据、增幅、增减额等统计方法的运算，并针对不同数据库采用最高效的查询方法。此外，OLAP引擎还支持用户自定义统计方法，如标准差、相关系数等。 空值和零值处理: 针对某些数据库中空值和零值处理的特殊情况，OLAP引擎根据用户设置返回期望值，避免异常情况发生。

这本书从理论到实践，由浅入深地介绍了Hadoop作为高性能海量数据处理和分析平台的全方位内容。全书共分为5个部分，包含24章。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

斯坦福大学 CS246 课程官方教材，探索海量数据集的挖掘技术。

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。