Facebook 数据分析

Facebook元数据

Facebook的数据库设计

Oracle 2 2024-07-28

Facebook数据科学面试指南

这份文件提供了关于Facebook数据科学面试的相关问题及其解答思路，涵盖了多个统计学和数据科学概念。内容包括广告投放策略分析、伯努利分布与正态分布的应用、广告评价模型的概率分析、数据分布理解、中心极限定理和置信区间、随机变量的分布问题、A/B测试的分析及概率问题的解决方法。

数据挖掘 0 2024-09-14

Facebook 任务统计

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

Hadoop 3 2024-04-30

CDR数据分析

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。

Access 2 2024-05-15

大数据分析

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

数据挖掘 0 2024-10-12

数据分析数据集

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。

算法与数据结构 7 2024-05-01

手机销售数据分析

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。

统计分析 9 2024-04-30

Python 数据分析概述

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

数据挖掘 4 2024-05-01

大数据分析代码

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。

spark 4 2024-05-13

解读数据分析

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。

算法与数据结构 3 2024-05-19