大数据分析架构图,数据分析系统的总体架构组成部分

人群视角(Crowd perspective)又称人群分析，是利用大数据的相关技术，根据用户的属性选取特定人群，探索数据背后的本质。常见的分析需求包括观察特定区域的购买转化率、指定分销渠道的新增用户数和转化率、业务活动留存率等等。我们先来看一个简单的例子。我们为昨天的活跃用户创建了一个指定的人群。产品人员想分析男性用户比例是否高于女性用户比例，利用相关分析技术得到分布图。

那你为什么要做人群透视？我先给你描述一个场景。看到这个数据后，我们应该马上找出是什么原因造成的。首先，运营商会对每个渠道的留存率进行确认(根据引流渠道划分人群)，发现某个渠道的新用户注册量快速增加，但留存率急剧下降；最后发现渠道投放人员针对特定人群设置广告，但这些用户因为产品本身无法带来满足感和愉悦感而放弃。

Hadoop在可扩展性、健壮性、计算性能、成本等方面具有不可替代的优势。实际上已经成为互联网企业的主流平台。本文主要介绍了一个基于Hadoop平台架构的多维分析与数据挖掘平台。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据分析领域真的是“被逼上梁山”了。多年来，在严峻的业务需求和数据压力下，我们尝试了几乎所有可能的方法，最终在Hadoop平台上落地。

根据数据分析的实时性，可分为实时数据分析和离线数据分析。实时数据分析一般用在金融、移动、互联网B2C等产品中，往往需要几秒钟内分析上亿行数据，以达到不影响用户体验的目的。要满足这种需求，我们可以使用设计良好的传统关系数据库组成并行处理集群，或者使用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这无疑需要很高的软硬件成本。

我是一名大数据技术人员，可以和题主分享一些经验:其实题主需要了解以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。要不要从个人学习成长的角度，搭建一个自学的平台？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在大数据技术领域，掌握英语是非常重要的，因为涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文，包括回答遇到的问题，所以还是很重要的。