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大数据分析的离线项目。

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简介：
该项目主要涉及运用大数据平台，对海量数据进行深入的分析，并将分析结果以直观、易懂的图形形式呈现出来，从而更有效地进行数据解读和可视化。

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  • 离线项目的数据分析与挖掘
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    本项目专注于离线数据环境下的深度数据分析和知识挖掘技术研究，旨在从海量历史记录中提取有价值的信息模式和预测模型。 本段落主要讲述一个利用大数据平台对数据进行分析并图形化展示的项目。
     
  • 基于Hadoop的离线大数据分析平台项目实践
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    本项目致力于构建一个基于Hadoop框架的高效能离线数据分析平台，旨在处理大规模数据集，并通过实际案例展示其在企业级应用中的价值与优势。 课程简介：本课程介绍的是某购物电商网站的数据分析平台，该平台分为数据收集、数据分析和数据展示三大层面。其中，数据分析主要基于大数据Hadoop生态系统中的常用组件进行处理，真实地展示了大数据在企业实际应用中的情况。 课程内容包括： 1. 文件收集框架 Flume - Flume的设计架构与原理（介绍其三个核心组件） - 初步使用Flume实时采集数据的方法 - 实际案例：利用Flume监控并实时存储到HDFS中 2. 大数据分析平台的构建和配置 - 详细介绍大数据分析平台中的三大模块，解释如何让技术产生价值 - 分析业务数据的过程及方法 - 如何根据需求进行大数据平台的技术选择、搭建与测试配置 3. 数据分析平台七大核心业务分析功能 - 针对不同类型的业务场景和相关数据分析的具体实施策略 - 将收集的数据存储于HDFS/Hive/HBase中，并利用MapReduce和Hive技术开展离线数据处理，涵盖地域、用户行为及外链等多方面的信息分析。 - 进一步深入探讨在实际应用中的MapReduce使用技巧 - 针对不同的问题，在进行数据分析时如何优化调整策略。
     
  • Hadoop项目实践：新闻离线数据分析
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    本项目通过Hadoop技术对大量新闻数据进行离线分析处理，旨在挖掘和提取有价值的信息与模式。 本课程是项目实战课，通过深入讲解理论知识并结合实际业务进行操作练习，使学员能够全面掌握大数据离线项目的各个环节。
     
  • 8天大数据实战项目：Spark电商离线与实时分析系统
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    本课程为8天高强度的大数据实战训练营，专注于利用Apache Spark构建和优化复杂的数据处理任务，涵盖电商行业离线数据分析及实时流式计算系统的开发。 项目一：Spark离线处理 本项目源自一家企业级电商网站的大数据统计分析平台的构建与实施。该平台以Spark框架为核心技术基础，用于处理并解析电商平台的日志信息，并进行离线及实时的数据分析。 此大数据分析系统对各类用户行为（包括但不限于访问、购物和广告点击等）进行全面评估，基于这些数据分析结果，为公司的产品经理(PM)、数据分析师以及管理层提供决策支持。通过深入了解现有产品的表现情况与市场反馈，持续优化产品设计，并适时调整公司战略及业务方向。 项目目标是利用大数据技术助力提升企业业绩、销售额增长并扩大市场份额。 在本项目的开发过程中，运用了Spark生态系统中最常用的技术框架：Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming，用于离线计算和实时数据处理。具体实现了四个核心模块的功能： 1. 用户访问会话分析 2. 页面间跳转转化率统计 3. 热门商品的离线数据分析 4. 广告流量的实时监控 通过将实际业务需求与这些技术框架相结合，项目全面覆盖了Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 的主要功能和知识点。这不仅提升了学员对Spark的技术掌握程度，还为他们提供了在实践中应用所学知识的机会。
     
  • 数据分析项目
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    本项目旨在通过收集和分析各类数据，挖掘潜在趋势与模式，为决策提供依据。涵盖市场调研、用户行为分析等多个领域，助力优化策略，提升效率。 在数据科学项目中应用机器学习来预测冠心病的特征选择采用的是Boruta算法。最终模型使用了随机森林、神经网络和支持向量机进行引导，达到了86.67%的准确度和95.01%的AUC值。
     
  • 数据项目分析
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    简介：本项目专注于通过数据分析技术来挖掘和解析复杂的数据集，旨在为企业提供有价值的战略信息及决策支持。通过对大量数据进行深入研究与模式识别，帮助客户发现潜在的增长机会、优化业务流程并提升运营效率。 Python中的数据分析项目 这是一个存储库，包含我用Python完成的一些数据分析项目。这些项目包括数据清理与准备、以及使用线性回归和逻辑回归等基本预测模型。 内容： 1. 心力衰竭：一个关于心脏健康的数据探索分析（EDA），数据来自Kaggle。 2. 预测患者死亡率及随访预约时间，采用线性和逻辑回归方法进行建模。 3. avocado_prediction.ipynb：“数据科学概论”课程中的作业项目。该项目的目标是清理和准备用于输入Logistic回归模型的数据，并建立一个预测鳄梨价格的模型。
     
  • 超市零售数据的大数据分析项目.pdf
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    本项目专注于通过大数据分析技术深入挖掘和解析超市零售数据，旨在优化库存管理、提升销售预测精度及增强顾客购物体验。 超市零售数据分析-大数据项目 本实验使用的数据来源于国内某家超市2012年8月1日至2013年8月1日一年内的交易记录，包括了总计812,847笔交易、涉及的商品数量为2,893,385件以及活跃顾客人数达20,154名。该数据集包含了三个独立的数据集合。 **一、交易概况** 此数据集存储在HDFS（分布式文件系统）上，路径为/data/13/2/sales_head/sales_head.csv，各字段以制表符分隔；同时也在Hive数据库中存放了相同内容的表格, 表名为 bigdata_cases.retail_sales_head。以下是各个字段的具体定义： - `BillId`：交易标识符 - `CustId`：顾客会员身份编号（非会员则为空） - `Quantity`：每笔交易中的商品种类数量 - `TransTime`：交易发生的时间点 - `OrigTotalPrice`：原始总价，可能包括分币单位的精确值。 - `Pay` ：支付金额 - `Change`: 改变量（即找零部分） - `ActualTotalPrice`: 实际结算价，仅保留到角位。 数据集样本前5行如下： ``` 00034121002436593 600120168 3 2012-08-01 07:46:10 8.84 10 1.2 8.8 ``` **二、交易明细** 该数据集合同样存储在HDFS上，路径为/data/13/2/sales_detail/sales_detail.csv；同时也在Hive数据库中以 bigdata_cases.retail_sales_detail 的形式存在。以下是各字段的定义： - `BillId`: 代表每笔交易的独特标识符 - `RowNo`：在该笔交易中的位置编号，从1开始计数。 - `TransTime` : 精确到秒的交易时间记录 - `GoodId`: 商品唯一识别码 - `Barcode`: 条形码信息 - `GoodName`: 商品名称 - `Unit`: 记录商品单位（如斤、个等） - `Quantity`：购买数量 - `OrigUnitPrice`, `OrigTotalPrice`, `ActualUnitPrice`, 和`ActualTotalPrice`: 分别代表原始单价，总价以及实际结算价。 数据集样本前5行如下： ``` 00034121002436593 1 2012-08-01 07:45:38 5440483 苦瓜（一级） 公斤 ``` **三、商品信息** 此数据集在HDFS上的路径为/data/13/2/good/good.csv，同时也在Hive数据库中以 bigdata_cases.retail_good 的形式存在。以下是各字段的定义： - `GoodId`：商品唯一标识符 - `Category1Name`: 商品所属的大类名称 - `Category2Name`, `Category3Name`, 和`Category4Name`: 分别代表更细分类别的名称。 - `BrandName`: 品牌名称 - `GoodName`: 产品全称 数据集样本前5行如下： ``` 5110698 红枣味 酸奶（红枣） 盒 光明酸牛奶(红枣) ```
     
  • 大数据实战小项目——基于YouTube的数据分析
    优质
    本书通过一系列基于YouTube的真实数据的小项目，帮助读者掌握大数据分析的基本技能与实践方法。 大数据练手项目——使用YouTube数据源进行实践操作。
     
  • 数据分析项目_by_BIGBOSS.zip
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    该压缩文件数据分析项目_by_BIGBOSS.zip包含了由BIGBOSS完成的数据分析项目的全部内容，包括数据集、代码及报告。 《数据分析项目by_BIGBOSS.zip》是一个全面的数据分析资源包，涵盖了数据获取、处理、分析以及最终展示与答辩的全过程。该项目利用了MapReduce技术进行大规模数据处理，并通过网络爬虫收集原始数据。 一、MapReduce MapReduce是Google提出的一种分布式计算框架，用于大数据处理。它将复杂任务拆解为两个阶段：映射（Map）和规约（Reduce）。在映射阶段，原始数据被切分成小块并分发到多台机器上进行并行处理；在规约阶段，这些结果会被聚合以生成最终输出。这种框架简化了大数据的编程模型，使非专业人员也能高效地管理大规模的数据集。 二、数据分析 数据分析是通过收集、清洗、转换和建模数据来提取有用信息的过程，并用于模式发现与假设验证以及决策支持。本项目可能涉及统计方法及机器学习算法如回归分析、聚类等。通常的步骤包括：预处理（去除噪声，填补缺失值）、特征工程、模型构建及评估。 三、网络爬虫 网络爬虫是自动抓取互联网信息的程序，它遍历网页并提取所需数据。在本项目中可能使用Python中的Scrapy框架或BeautifulSoup库编写爬虫来获取特定网站的数据作为分析基础。这涉及到URL管理、网页解析和存储技术，并需考虑反制措施如设置延时访问。 四、项目结构 一个完整的数据分析项目通常包括： 1. 数据收集：通过网络爬虫或其他方式获得原始数据。 2. 预处理：清洗数据，处理缺失值与异常值；进行转换及标准化等操作。 3. 探索性数据分析（EDA）: 对数据可视化和统计分析以了解其特性及相关关系。 4. 特征工程：创建新的有意义的特征来提升模型的表现力。 5. 模型构建：选择适合的数据算法建立预测或分类模型。 6. 训练与评估：使用训练集进行模型训练，并通过交叉验证等方法评价性能。 7. 结果解释: 根据预测结果提供业务解读。 8. 展示成果: 制作PPT或其他形式的报告，清晰展示分析过程和结论。 9. 准备答辩: 整理项目文档并准备应对可能的问题或质疑。 此资源包包含了上述所有环节，在学习与实践数据分析流程方面具有很高的价值。通过实际操作可以提高数据处理能力、加深对MapReduce及网络爬虫技术的理解，同时锻炼数据分析思维和报告制作技巧。