数据分析体系搭建和维护,hadoop平台搭建与数据分析

在设计之前，我们可以先看看基于现有数据决策平台的数据决策是什么样的。需要满足哪些核心需求？公司采购的零和商品系统建立在处理商品管理业务的基础上，构建了各工作节点的业务控制模型。虽然是完全为商品服务的体系，但商品的最终质量还是体现在零售端，所有的商品策略也是基于零售结果。

很多初学者对Da 数据分析的概念很困惑。Da 数据分析是什么，能做什么，学习时走什么路线，学习后往哪里发展？很多人对Da 数据分析感到不解。这种想法是错误的。其实师范大学数据分析是一个很高大上的职业。师大数据分析获取必要的数据，对这些数据进行分析，然后从数据中发现一些问题并提出自己的想法。这是一个师范大学数据分析老师的基本工作内容。

从数据上游到数据下游，大致可以分为:数据采集>数据清洗>数据存储>数据分析统计>数据可视化等等数据分析工作内容当然是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等。)或代码(Java、Scala等。)来实现以上几个方面。具体如下:1。数据采集业务系统的嵌入式代码在任何时刻都会产生一些分散的原始日志，这些分散的日志可以通过Flume进行监控和接收，实现分散日志的聚合，即采集。

数据分析应用范围非常广泛。一个典型的数据分析可能包括以下三个步骤:1 .探索性数据分析:刚得到数据时，可能杂乱无章，看不出规律性。通过画图、制表、拟合各种形式的方程、计算一些特征量等手段，探索规律性的可能形式，即在什么方向、以什么方式发现和揭示隐藏的。2.选型分析。在探索性分析的基础上，提出一个或几个可能的模式，然后通过进一步分析选择某个模式。

1.列表法是将实验数据按照一定的规则以列表的方式表达出来，记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清晰、简单明了，有利于发现相关量之间的物理关系；另外，要求在标题栏注明物理量的名称、符号、量级和单位；根据需要，还可以列出原始数据以外的计算列和统计列。最后需要填写表的名称，主要测量仪器的型号、量程和精度等级，以及温度、湿度等相关环境参数。

建立数据指标体系第一步:找到商家的主要目的；其实数据分析的目的是借助数据推动公司业务发展。对于不同的商家，主要目的会有所不同。快速找到最重要的目的方法，和同事、领导交流，注意高频词汇，根据自己对业务的理解总结出一个短句。在我看来，只有明确了主旨，才能不在分析的道路上误入歧途，更容易给出建议。