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银行职员 ：掌握技能，开拓思维
游戏动作：生活中发生的大多数事情都有迹可循，而大多数规律都来源于数据分析
通信行业 ：学习数据分析是为了数据驱动业务增长、数据驱动决策效率
GIS数据分析师：为了转行（已转）
电商行业项目经理：挖掘业务痛点，提升客户满意并驱动业务增长
企业员工：掌握技能，为转行做准备
影院投资公司 ：公司需要在数据可视化方面吸纳市场先进经验，而我恰好能帮一点忙
互联网 ：从职业发展的角度，数据分析是决策的基础；个人兴趣角度，数据分析是门艺术，有意思
新材料及技术研发：开拓视野，掌握可视化工具@梦回唐朝
供应链管理：数据分析为管理插上翅膀，使你站的更高，看的更远！
产品经理：未来产品经理将会更多的变为业务，数据，运营三位一体的融合角色。因此数据分析变为一项核心竞争力
互联网：用户观察和探索世界
数据分析师：学习数据分析是为了增加技能，拓展视野，提升高度，实现数据驱动业务增长，为管理提供决策支持
爬虫工程师：因为用数据的人特别帅
车企销售部员工：快速洞察数据，发掘背后真相
产品经理：通过数据分析，认识和了解事物运作的规律
数据运营 ：希望通过数据分析发现商业规律
运营分析：通过数据寻找理性和智慧
数创中心：公司是tableau的代理商 需要我拿下银牌资质
信贷经理 ：学习技能，转投互联网
财务分析师 ：新的风口，时代的召唤
中医药行业从业人员（离职中）：想做到自己负责的事物任何时候都心中有数，并且能一目了然的对别人进行输出
数据分析师：从繁杂的数据中提炼出价值，需要的是超越平凡的洞察力。这是很酷的能力
数据支持：学习数据分析，是想创造价值。做一个燃烧的小太阳@王王月 节目测试和受众调研：对于人们想听什么想看什么感到好奇，内容创造过程看似主观，但我相信其中有规律可循，而数据分析是让我抵达这些洞察的武器
数据分析：对未知的好奇，由浅入深，更系统更专业@Epsilon
运维工程师：起因是数据分析是现在十分热门的一个方向，几乎什么东西都会或多或少与之有所联系，当然希望自己也能对此稍有了解。后来看到大神们通过数据分析可以解释结果背后的一些真实原因，希望自己通过学习也可以具有部分这样的能力
BI Reporter：跳出本行业，接触其他行业是怎么处理分析数据的。希望学到知识再运用本职工作中。简单说来，为了动手实践，真真实实开眼界@于经文 大数据工程师：手里有点儿数据，却只会count，是一个很尴尬的事情 学生：数据分析无处不在，不完全是工具，更像是一种思维，能让自己更加全面的看待问题、了解世界！ 外贸：主动拥抱改变，实现数据梦想 全职妈妈：学习是为了做一个不被时代淘汰不断进步的妈妈 开发：数据展现和解读是以后的必备技能、这是趋势我们应该迎上去 产品经理： 君子之言信有征，心中有数行无疆 财务：会计数据分析很酷，想酷赞同 13739 条评论分享收藏感谢收起章鱼大数据实验室助力高校开展大数据本科教学章鱼大数据实验室助力高校开展大数据本科教学章鱼大数据百家号1、平台介绍优选创新（北京）科技有限公司的大数据教学平台由“大数据实训管理系统”，“大数据教学云平台”、“大数据实验实践教学平台”构成，建设的主要目的是立足于当前大数据的时代背景，集教学、实验、培训于一体的大数据实训平台，集成业界最前沿的大数据应用，提供简单易用的管理功能，并针对教学实训的场景量身定制了实验开发调试环境、实验运行管理以及教学管理等功能，同时结合一线的实战项目，提供多行业多门类具有很强实践性的教学课程和实验课程。将实际企业大数据应用项目引入到课堂，实现学生走出校门企业可用的目标。平台设计引入“云”的理念，使学生的学习、老师的授课不在依赖传统的教室课堂模式，随时随地进行学习实验。为学校搭建和完善大数据应用和开发的课程体系和教学实训环境。并可以此为基础帮助高校建设集培训中心、科研中心、体验中心三种功能为一体的高等级大数据教学实验中心。整个平台从功能上可分为“管理与控制系统”、“分布式计算模块”、“大数据实训平台”、“云端实验平台”、“考试系统”、“教学资源包”等部分组成，实为学生提供多梯度、层次式的系列实验，助力学生知识点掌握和基础技能培养；为教师和学生提供毕业设计、课程设计以及科研的基础支撑，为教师学生提供良好的大数据演练环境；1.1、技术优势1）基于容器技术的云实验机基于容器的轻量级虚拟化技术，相比传统KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)，具有巨大的优势。本技术可以在有限的物理资源上创建多个虚拟化的实验机环境，学生可以快速启动专享的实验机。2）基于B/S的远程桌面交互技术Y-DesktopY-Desktop是一种HTML5和JS的Web应用程序，可使用远程桌面协议（如VNC或RDP）访问桌面环境。 同时提供了一个驱动它的API。该API可用于为其他类似的应用程序或服务提供服务。此Web应用程序是提供协议无关的远程桌面网关的一部分。作为API，Y-Desktop提供了一种通过使用HTTP或WebSocket的基于JavaScript的隧道流式传输文本数据的通用和有效的方法，以及支持Y-Desktop协议的客户端实现，并将远程显示与Y-Desktop协议流隧道。Y-Desktop使用JavaScript及HTML5和其他标准，只需要一个主流的浏览器或启用Web的设备，就可以访问所提供的任何桌面。1.2、产品优势1）一站式解决方案学生可以在平台中学习、实践，以及进行评价与考核，获取专业证书，并向企业推荐，得到就业机会。2）实验+实战=就业能力实训系统提供的基于浏览器的桌面及虚拟化技术，让学生可以随时随地学习、验证，通过真实项目的实战，达到同等互联网公司1~2年的工作经验。3）学习行为分析实训系统全程记录、追踪学生的学习行为，通过学习行为分析，提供个性化的学习内容。4）远程陪练提供云解答专区，在浏览器中实现桌面分享、共享的功能，助教可以远程协助、陪练。5）充分支撑科研工作实战平台提供行业数据及案例解剖，用于课题研究、项目实施，同时提供数据更新接口，为科研工作提供海量的行业数据支撑。如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 2、系统功能说明2.1、系统构成与平台功能描述大数据实验实践教学及科研平台，主要由“实训系统”与“科研与实战平台”组成，平台包括高清视频课程、实验任务、实训操作及项目实战等模块；提供数量大、覆盖知识面广的实验任务，实现在线教学、实训操作、项目实战完美结合；平台提供大数据集群管理功能，包含Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Spark等节点部属及管理，提供实时监控集群的CPU、内存、硬盘等使用率及相关信息，可以对管理节点、计算节点进行启动、停止等操作管理。提供覆盖多个行业的大数据实战案例以及数据，通过对这些行业案例的深入剖析，快速提升学生的大数据实战能力。2.1.1、系统管理模块1.
软件为整个系统提供管理功能，管理系统各软件，可对各软件进行开关机，恢复实验初始状态等功能。1）图形展示各软件运行状况：2）软件系统的启动与关闭：2.
软件提供云计算平台配置功能，包括配置存储限额、作业调度方式等。3.
软件提供云计算工具，包括Hive、Spark、Pig的配置功能，配置Spark的作业调度方式和内存管理方式。4.
软件可以监控整个云计算平台的运行状况，包括可用资源和已用资源、作业的排队状况、正常和异常的作业运行状况，并提供干预功能，及时释放异常占用资源和终止异常作业。5.
支持大数据查询及分析功能，如聚集查询、连接查询、选择操作、嵌套查询、Like查询等功能。6.
对执行的工作任务运行状况、进度、流程，进行实时图形展示，使得各项指标一目了然：2.1.2、教学管理模块提供学生的权限、课程计划、学习记录、学习成绩、实验报告等管理功能，主要功能如下：2.1.2.1、专业管理提供对专业信息的增加、删除、修改、查询功能。2.1.2.2、班级管理提供对专业下属班级的增加、删除、修改、查询功能。2.1.2.3、学生管理提供对班级内学生的管理，学生内容包含姓名、学号、所属班级、所属专业、联系手机、登录次数等内容。2.1.2.4、交流日志查阅对实验机分享交流的内容进行查询，包含交流IP、相关学员、相关老师、实验机编号、交流内容等内容。2.1.2.5、成绩管理对于学习中心在线学习的学习考核成绩进行管理，包含查询及删除等功能。2.1.2.6、学习记录提供每个学生在学习中心平台内学习课程的学习记录，包含日期、计划、课程、章节、学习IP等。2.1.2.7、学习行为报表对所有学生的课程学习记录进行统计，包含个体统计、班级统计、全体统计等。2.1.2.8、课程管理对学习课程进行查询、修改、删除等操作。2.1.2.9、开通课程计划对于学习开课计划的字段内容包含计划名称、授课讲师、授课时间段、开通状态、允许申请周期，允许申请人数等，功能提供绑定课程计划相关实训平台课程、授课助教、云实验机绑定、实验任务绑定等功能。2.1.2.10、课程测验习题管理提供对课程相关的习题管理，题型包含单选、多选、判断题等类型，对习题进行增、册、改、查操作。2.1.2.11、分级权限功能系统分为总管理员、助教等二级管理角色，总管理员进行管理所有的功能点，助教可以进行班级管理、学生管理、开课计划制作、实验机远程协助等。2.1.2.12、实训系统管理提供学生根据姓名、学号、密码登录系统进行实训操作，学生只需安装浏览即可进行实验任务操作；提供实训课程在线学习功能、实验机在线操作、实验报告提交、实验机界面截图、记录课程学习时长等。2.1.2.13、实验机桌面管理可管理系统提供的实验机桌面分享功能，如学生在学习、操作云实验机的过程中，有问题可以向老师发起协助请求，助教在收到请求时，可以远程访问学生的实验机，并指导如何操作【教学管理系统界面】2.1.3、实训教学模块【实训系统首页】实训平台是集教学管理、课程学习、在线实验操作的一个综合平台，系统基于B/S架构，扩展性好，并发能力强，在很有限的硬件资源下，轻松支持上千名学生同时学习、实验。主要特点如下：2.1.3.1、用户登录打开浏览器，在地址栏中输入学生端网址，通过注册帐号、学生学号等方式授权进入实训系统主页，如下图所示：登录成功，进入实训系统学生界面，如下图所示：2.1.3.2、申请学习功能描述：学生通过本功能申请参加由主讲老师计划开通的某些课程。学生点击左边的功能菜单“申请学习”，打开申请学习界面，功能界面如下图：此界面列出了所有允许申请参加学习的开课计划，在列表中可查看授课开始日期、授课结束日期，申请状态等，选中需要参加课程开课计划，点击“查看详细”链接，可以查看开课计划的详细介绍。2.1.3.3、我的课程功能描述：学生通过本功能可以在线学习已经开通的大数据实训课程。如图示：主要功能：1）
效果切换：视频播放效果提供标清、高清以及超清三种，为不同的网络带宽服务。2）
章节目录：列出本课程已经开通的章节，可以根据学习进度，选择章节进行学习。3）
学习记录：可以查询本课程每个章节的学习完成情况。4）
学习笔记：提供学生在学习过程中，在线记录学习笔记，笔记可以多次保存。5）
打开实验机：学习在线视频过程中直接打开与本课程配套的实验机。2.1.3.4、实验任务功能描述：实验任务操作界面，学生在此界面上完成大数据相关作业实验。系统列出所有要求完成的实验任务内容及简要介绍，功能如下图所示：1、 实验任务的要求，包含实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤等内容。2、实验任务配套的实验机，实验机提供本次实验所需的所有环境。3、实验报告编辑功能，如下图所示：3、实验过程载图功能，如下图所示：2.1.3.5、实验训练功能描述：学生通过实验训练，可以直接进入实验机。如下图所示：2.1.3.6、集群安装功能描述：学生通过本功能及任务要求，完成大数据集群的搭建。集群安装实训平台提供三台实验机，一台作为主节点，二台作为从节点，按照实验步骤将三台实验机安装成为Hadoop完全分布式集群。功能如下图所示：在完成主节点安装任务后，依次完成二台从节点的任务要求，最终达到集群安装成功。2.1.3.7、学习记录功能描述：学生通过本功能，可以实时查询自己所有课程学习情况。学习记录功能，列出学生所有已经开通的课程列表，可以查询所有课程总学习时长、第一次学习时间、最后学习时间等，功能如下图所示：还可根据需要，查询某一课程详细学习情况。2.1.3.8、选修课程功能描述：学生通过本功能可以自学一些大数据相关的课程，提供视频及配套实验环境。2.1.3.9、在线习题测验提供对课程相关的习题，题型包含单选、多选、判断题等类型等，并根据课程进度，可以进行单元练习，完成课程后，系统会进行综合性的测验。2.1.3.10、在线的代码判断系统（OJ）学生可以在线提交程序多种程序源代码，系统对源代码进行编译和执行，并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性。支持Java、Python等语言。 2.1.3、实验教学模块优选创新（北京）科技有限公司的“大数据实验实践教学及科研平台”完全满足大数据实验、科研、教学的平台支撑需求。2.1.3.1、实验机支撑系统1）、包含 HDFS、 Yarn、 Spark、 Hive、 Hbase、 Zookeeper、 Storm、 Kafka、Solr 等常见的大数据生态组件。2）、采用新一代资源管理框架，允许多个应用同时高效地运行在一个物理集群上。3）、灵活的资源管理和调度机制，支持可拔插式的资源调度策略，调度策略支持 FIFO、 Capacity Scheduler、 Fair Scheduler 和 Label BasedScheduler 等多种策略4）、系统架构具备高度的弹性，可满足实验运行平台所需要的高度扩展性，一旦有新的需求出现，即可向现有平台上迅速加入新的服务对象。5）、分布式批处理框架，将输入的数据集划分为块后并行处理、排序、再归集，可处理 PB 级别的数据。6）、系统中无单点故障，任何一个角色故障后都应有备份机器承担原失效节点工作，并在监控页面上对错误状态进行显示标识。7）、系统的存储容量能够动态不停机扩容，扩容时现有系统可以不间断正常运行，不受扩容影响。扩容时无需迁移数据，无需要求用户对数据进行重新分区,避免硬盘和数据损坏。8）、发生硬件故障时，系统能够自动检测错误并修复数据，无需人工干预，即使机器未修复，系统仍然能够不间断正常运行。 9）、实验初始化、关停、删除等功能： 2.1.3.2、云实验模块1）基于B/S的Web实验机可视化操作实验机界面采用HTML5显示，操作终端无需安装其它开发软件即可进行实验操作，同时将实验任务指导书与实验机进行同步显示，提供Web在线代码复制粘贴功能。2）云实验机集群管理功能提供云实验机集群管理，对实验机所属服务器进行新增、删除等操作，对云实验机可以根据学生编号、实验任务和环境要求自动创建，无需管理人员参与实验机创建操作过程。管理平台对云实验机可以进行停止、销毁操作。3）云实验机类型包含:Hadoop实验机、Hive实验机、HBase实验机、R语言实验机、Scala实验机、Spark实验机、Kafka实验机、Sqoop实验机、Flume实验机、Storm实验机、SPSS实验机、可视化实验机、Mongodb等实验机等。4）实验任务指导书提供类全面，数量庞大的实验任务指导书，内容需要包含：Hadoop集群安装及开发、MapReduce数据采集与分析、Hive数据仓库、Zookeeper资源分配与运维、HBase高性能分布式数据库、Sqoop数据导入导出、Flume数据日志采集分析、Kafka数据分析、Spark集群安装及程序部属、Spark SQL & Streaming 、Mongodb数据库、数据建模与数据挖掘分析、数据可视化等。5)、实验机运行监控系统系统提供对实验集群运行的所有实验机进行监控，可以查询编号、所属服务器、创建时间、运行状态、开放端口等内容。6)、实验任务管理功能提供对实验任务内容的管理，包含任务课程、绑定实验机、设定任务成绩总分，排序值等。7)、实验报告审阅功能在实验任务过程中学生上交的任务报告进行审阅评分，提供按照学生、实验任务等字段进行检索功能。8)、云实验机桌面分享系统提供实验机桌面基于浏览器的分享功能，允许学生与学生、学生与老师同步操作实验机桌面系统，提供基于浏览器的交流功能。 9）、语音交互功能平台提供基于浏览器的实验机桌面分享功能的同时，支持学生与学生、学生与老师同通过语音进行交互。2.1.4、考试系统提供以c、Java、Python语言等主要程序设计语言以及计算机基础等非计算机专业公共基础课具有丰富的试题库， 能支持1000人并发。支持在线考试、在线练习、在线自动评分等功能；支持教师管理、学生管理等管理功能。支持C、java、python等语言的练习和考试。教师可以按照课程开通计划及课程内容进行考试习题的组卷，学生通过Web在线考试平台答题，答题过程如遇系统问题可以保证再次提交成功，教师可以在后台查询考试成绩。2.2.4.1、考场管理 2.1.2、科研及实战平台科研与实战平台是真正的大数据集群系统，用户通过B/S进行对接，扩展性好，计算、存储节点可以随时增加、撤除，并发处理能力非常强，在硬件容许的情况下，可支持1000个以上的科研作业同时运行，也可支持1000名以上的学生进行数据分析实验、竞赛。主要特点如下：1）、集群管理基于分布式集群管理系统，提供大数据集群管理系统，功能包含Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Spark等节点部属及管理，提供实时监控集群的CPU、内存、硬盘等使用率及相关信息，可以对管理节点、计算节点进行启动、停止等操作管理。2）、大数据作业管理提供基于B/S的分析、计算任务作业的上传、部属、流程管理等功能：（1）基于 Web 的任务调度；（2）兼容Hadoop、Spark主流版本；（3）简单的 Web 和 HTTP 工作流上传；（4）项目工作空间；（5）模块化和插件化；（6）支持认证和授权；（7）可跟踪用户行为；（8）失败任务的重试。3）、提供典型行业分析案例提供典型行业大数据实战案例，提供包含海量网站日志分析案例、租房及二手房大数据分析案例、电商商品交易大数据挖掘、搜索引擎关键词分析算法案例、汽车销售数据分析案例等案例，同时提供案例视频讲解。4）、提供行业数据包提供10多个行业，包括搜索引擎、互联网新闻、房地产、电子商务、医药健康、旅游出行、汽车销售、农产品、物流、法律咨讯、金融、计算机、人文类、交通类的行业数据和应用案例，数据总容量超过20TB。部分内容如下：（1）地区房产数据（2）全国汽车数据（3）法律咨询数据（4）疾病咨询数据（5）股票基金交易数据（6）天气、气象数据（7）人脸图像数据（8）电商评价数据（9）生鲜食品价格数据（10）搜索引擎访问日志数据（11）海量网站访问日志数据5）系统监控（1）监控大数据各个组件(HDFS、 Yarn、 Spark、 Storm、 Zookeeper、 Kafka、Hive、 HBase 等)的服务状态，并提供服务停止、运行、重启等功能；（2）支持集群服务器状态监控，支持集群组件服务状态监控，任务运行状态监控；（3）提供服务器详细状态监控视图，分类展示该节点的静态信息和运行状态。（4）支持热力图方式集中展现集群中所有服务器的关键指标，如 CPU 利用率、内存利用率、网络可用性、电源状态、温度等，支持指标快速切换。 2.2、教学资源包为大数据教学实训提供所需要的教学资源，包含教学课件、 教学视频、实验手册、实验参考代码、实验数据包等。2.2.1、培训课程提供涵盖不同层次的大数据授课讲义课件；提供视频教程。课程包括以下：2.2.1.1、基础型1)大数据时代宏观背景2)大数据行业应用介绍3)大数据基础技术介绍4)Linux 系统基础5)Shell编程基础6)Hadoop系统7)分布式文件系统 HDFS 原理8)MapReduce 算法原理9)ETL 基本理论及常用工具10)数据可视化基本理论11)数据可视化的表现形式12)数据可视化应用及开发工具13)数据挖掘算法库介绍14)R语言开发基础2.2.1.2、增强型1)Python语言2)Java大数据开发基础3)ZooKeeper 基本概念和体系架构4)Yarn 系统架构5)HBase 基础6)Hive基础及开发7)HiveServer2 编程8)kafka 编程9)Sqoop使用10)flume简介-基础知识11)流计算软件介绍13)Spark 功能与架构及生态圈介绍14)Spark计算模式15)Spark SQL基础16)Spark ML编程2.2.2、实验任务提供实验任务指导书（含PPT），不少于120个以上的实验任务指导书，内容需要包含：Hadoop集群安装及开发、MapReduce数据采集与分析、Hive数据仓库、Zookeeper资源分配与运维、HBase高性能分布式数据库、Sqoop数据导入导出、Flume数据日志采集分析、Kafka数据分析、Spark集群安装及程序部属、Spark SQL & Streaming 、MogoDB数据库、数据建模与数据挖掘分析、数据可视化等。教师可根据上课需求，灵活删减和编辑。【实验任务管理界面】提供实验任务超过120个，详细包含如下：2.2.2.1、环境准备类（1）、集群搭建之主节点（2）、集群搭建之从节点1（3）、集群搭建之从节点2（4）、Hadoop伪分布模式安装（5）、Hadoop完全分布模式安装（6）、Hadoop开发插件安装（7）、Hive安装部署（8）、ZooKeeper安装（9）、ZooKeeper集群模式安装（10）、HBase安装（11）、Sqoop安装（12）、Flume安装部署（13）、Flume配置：Source、Channel、Sink（14）、Flume自定义来源（15）、Flume传输数据给Kafka（16）、Spark Local模式安装（17）、Spark Standalone伪分布模式安装（18）、Scala开发插件安装（19）、Spark Standalone集群模式安装（20）、MongoDB简介及安装（21）、MongoDB 配置用户的访问控制（22）、Storm 单机模式安装（23）、Sparklyr安装2.2.2.2、机器学习类（24）、Spark MLlib 基本数据类型（25）、Spark MLib 基本数据统计（26）、Spark MLib 朴素贝叶斯分类（27）、Spark MLib 决策树（28）、Spark MLib
协同过滤（ALS）（29）、Spark MLib 聚类（k-means）（30）、Spark MLib
特征提取（TF-IDF）（31）、Spark MLib 频繁模式挖掘（FP-Growth）2.2.2.3、实时计算类（32）、Storm Shell 基本操作（33）、Storm WorldCount（34）、Storm 实战项目-日志处理（35）、Storm Trident 之Filter（36）、Storm Trident之Function（37）、Storm Trident之Aggregate（38）、Storm Trident之WordCount（39）、利用Spark进行实时数据分析（上）（40）、利用Spark进行实时数据分析（下）2.2.2.4、数据采集类（41）、爬虫正则表达式基础（42）、Python爬取百度贴吧图片（43）、Scrapy框架的安装与简介（44）、Scrapy爬取博客文章（45）、Scrapy爬取豆瓣电影信息（46）、爬取中国热门城市空气质量信息（47）、WebMagic之网页采集（48）、采集电商网站交易及评论数据2.2.2.5、数据分析类（49）、Mapreduce实例——排序（50）、Mapreduce实例——求平均值（51）、Mapreduce实例——Map端join（52）、Mapreduce实例——Reduce端join（53）、Mapreduce实例——单表join（54）、Mapreduce实例——二次排序（55）、Mapreduce实例——倒排索引（56）、Mapreduce实例——ChainMapReduce（57）、Mapreduce实例——MapReduce自定义输入格式（58）、Mapreduce实例——MapReduce自定义输出格式（59）、综合案例—MapReduce读取HBase（60）、综合案例—Mapreduce写入HBase（61）、综合案例—MapReduce读取HBase并写入HBase（62）、Sqoop数据导入导出（Mysql，HDFS，Hive，HBase）（63）、Sqoop增量数据导入（64）、Flume多source，多sink组合框架搭建（65）、Kafka安装及测试（66）、Kafka Java API（67）、Spark Shell操作（68）、Spark Java API&Spark Scala API操作（69）、SparkSQL，创建表，查询数据（70）、SparkSQL，加载文件，处理文件，存储文件（71）、Spark Streaming WordCount演示（72）、Kafka传输数据到Spark Streaming 操作（73）、综合案例—大数据平台（74）、Hive UDF 程序开发（75）、MongoDB 查询（76）、MongoDB 索引（77）、MongoDB 聚合（78）、MongoDB 性能优化（79）、MongoDB Java操作（80）、利用HiveSQL语句离线分析评论数据（81）、分词统计（82）、利用Sqoop导出Hive数据到MySQL库2.2.2.6、数据可视化类（83）、ECharts 实例—雷达图（84）、ECharts 实例—地图（85）、ECharts 实例—关系图（86）、ECharts 实例—仪表盘（87）、ECharts 实例—漏斗图（88）、ECharts 实例—柱状图（89）、ECharts 实例—折线图（90）、ECharts 实例—饼状图（91）、ECharts 实例—热力图（92）、利用JavaWeb+Echarts完成数据图表展示过程2.2.2.7、数据清洗类（93）、HDFS JAVA API（94）、Mapreduce实例——WordCount（95）、Mapreduce实例——去重（96）、Hive基本操作（97）、Hive查询（98）、Hive 分组排序（99）、HBase JAVA API（100）、HBase的过滤器（101）、MongoDB shell操作（102）、利用mapreduce抓取页面字段（103）、WebMagic之爬取各网站首页并存储到HBase（104）、电商评论数据清洗2.2.2.8、数据挖掘类（105）、Spss 描述性统计分析（106）、SPSS 参数检验（107）、SPSS 方差分析（108）、SPSS 非参数检验（109）、SPSS 相关分析（110）、SPSS 回归分析（111）、SPSS 聚类分析（112）、SPSS 因子分析（113）、Sparklyr-Spark DataFrame读写操作（114）、Sparklyr-dplyr包基本操作（115）、Sparklyr-线性回归分析（116）、Sparklyr-K-means聚类（117）、Sparklyr-逻辑回归（118）、Sparklyr-主成分分析（119）、Sparklyr-因子分析（120）、Sparklyr-分类算法（121）、Sparklyr-方差分析（122）、Python航空公司客户价值分析2.2.3、实战案例2.2.3.1、数据分析案例2.2.3.1.1、航空公司客户价值分析1、数据探索性分析（发现数据中缺失值，票价最小值为0、折扣率最小值为0、总飞行公里数大于0的记录）2、数据清洗3、属性规约4、数据变换5、模型构建（K-Means聚类算法对客户数据进行客户分群，聚成5类）2.2.3.1.2、糖尿病人预测是否患癌症1、导入数据及预处理数据2、模型训练（对训练数据线性回归实现）3、模型评估（ 残差平方和、系数、方差）4、模型优化（增加了斜率、 截距的计算，同时增加了点图到线性方程的距离）5、可视化（将预测结果与真实结果显示）2.2.3.1.3、集成学习算法对iris数据进行分类1、加载数据2、构建ensembl算法模型方法3、特征提取4、训练模型5、模型可视化2.2.3.1.4、汽车行业偷漏税行为预测1、数据探索分析（销售类型分布情况、销售模式分布情况、数值变量统计描述）2、数据预处理（类别型特征转换成数值型特征、销售类型和销售模式进行重编码处理）3、使用scikit_learn交叉验证随机将数据集划分为训练集与测试集4、使用Keras库构建LM神经网络模型，并对LM神经网络模型构建混淆矩阵可视图5、使用scikit-learn库构建CART决策树模型，并对模型构建混淆矩阵可视图6、采用ROC线评估模型（画出LM神经网络和CART决策树在测试集下的ROC曲线，优秀的分类器所对应的ROC曲线应该经历靠近左上角）2.2.3.1.5、财政收入影响因素分析及预测1、描述分析（计算出数据的最小值、最大值、平均值、标准差）2、相关性分析（使用原始数据求解Pearson的相关系数，初步判断因变量与解释变量之间是否具有线性相关性）3、建立灰色预测模型预测市财政收入4、使用Keras库对影响财政收入的因素建立神经网络预测模型5、对影响增值税的因素建立灰色预测模型，得出后验差比值、预测精度等级6、对影响增值税的因素建立神经网络预测模型7、对影响营业.税的因素建立灰色预测模型，得出后验差比值、预测精度等级8、对影响营业税的因素建立神经网络预测模型9、对影响企业所得税的因素建立灰色预测模型10、对影响企业所得税因素建立神经网络模型11、对影响个人所得税的因素建立神经网络预测模型12、利用灰色预测模型对2007年至2013年的政府性基金收入进行预测2.2.3.1.6、旧金山犯罪分类预测1、导入旧金山犯罪数据2、特征预处理（用LabelEncoder**对犯罪类型做编号**、处理时间、对街区，星期几，时间点用get_dummies()因子化、将上述三个feature拼在一起再因子化）3、用scikit-learn中的train_test_split函数拿到训练集和交叉验证集4、用朴素贝叶斯和逻辑回归建立模型5、用multi-class log_loss评估模型（这个值越小，表示最后的效果越好）6、优化模型（考虑到犯罪类型可能和犯罪事件发生的小时时间点相关，我们加入小时时间点特征再次建模）2.2.3.1.7、泰坦尼克之灾人员获救预测1、数据探索分析（数值描述统计、利用matplotlib包里的pyplot作图来分析乘客各属性分布情况、利用matplotlib包里的pyplot作图来进行属性与获救结果的关联统计）2、数据预处理（用scikit-learn中的RandomForest算法来拟合年龄的缺失数据、类别型的特征进行因子化、用scikit-learn里面的preprocessing模块对Age和Fare两个特征做一个归一化）3、用scikit-learn中的train_test_split函数拿到训练集和交叉验证集4、建立逻辑回归模型5、模型评估（评估5个交叉验证集的预测结果与真实结果对比得分）6、用模型对测试数据进行预测，并将预测结果保存2.2.3.1.8、影评与观影者情感判定1、数据预处理（提取数据，将reviews中的文本内容去掉HTML标签、去掉标点符号、将内容全部转化为小写，将文本内容切割成单词的形式）2、特征工程（用scikit-learn中TFIDF向量化方法将每一个电影评论最后转化成一个TF-IDF向量）3、建立朴素贝叶斯，并计算求交叉验证的平均得分4、建立逻辑回归模型，并计算求交叉验证的平均得分2.2.3.1.9、笔迹识别1、提取数据，并将数据分为train与test两部分2、对数据进行预处理（由于纬度较高，通过PCA对数据降维）3、用sklearn库中的KNN算法建立字体识别模型4、模型评估，评估模型准确率与训练时间5、数据可视化（随机显示4个训练数据的图像与4个预测数据的图像）2.2.3.1.10、Scikit-learn分类算法综合1、提取数据，并将数据分为训练集train与测试集test2、构建各种分类模型（NB、KNN、LR、RF、DT、SVM、SVMCV、GBDT）函数3、用训练集数据训练各种分类器4、用个分类器对测试数据进行预测5、模型评估，评估各个模型的运行时间与准确率2.2.3.1.11、TF-IDF算法对文本进行统计词频1、自定义文本2、将文本中的词语转换为词频矩阵3、统计每个词语的tf-idf权值4、获取词袋模型(vectorizer)中的所有词语5、将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重2.2.3.1.12、K-means算法对iris数据聚类1、导入数据，并解析（查看数据的类型及缺失值情况）2、探索分析及可视化展现数据的分布情况3、特征提取（提取训练数据及标签）4、建立K-means模型5、模型评估（评估模型的准确率）2.2.3.1.13、决策树算法分析天气、周末和促销活动对销量的影响1、导入数据2、数据预处理（将类型特征转化为数据特征）3、用sklearn包中的DecisionTreeClassifier算法建立决策树模型4、模型可视化（展现构建的决策树）2.2.3.1.14、Apriori算法提取客户购买商品的关联规则1、自行编写Apriori算法2、导入数据3、数据预处理（将原始数据转化为0-1矩阵）4、使用Apriori算法挖掘商品订单关联规则5、保存关联规则数据2.2.3.1.15、支持向量机算法对数据进行人脸识别1、导入数据2、特征提取3、建立SVM分类模型4、模型预测及评估5、预测结果可视化2.2.3.1.16、神经网络对语料库进行文本分类1、载入数据2、数据预处理（提取词频大于1000的词，将词序列化）3、特征提取4、建立神经网络模型5、训练，交叉验证2.2.3.1.17、利用FP-Growth算法从新闻站点点击流中挖掘热门新闻报道1、用Python自行编写FP-Growth算法2、数据集导入，将数据集加载到列表3、对数据预处理（初始数据格式化）4、构建FP树，从中寻找那些至少被10万人浏览过的新闻报道5、创建空列表，保存频繁项集2.2.3.2、综合项目案例2.2.3.2.1、电子商务实战案例本案例实施步骤如下：1、采集电商网站交易及评论数据2、开发MR对电商网站评论数据清洗3、利用HiveSql语句离线分析评论数据4、利用Sqoop导出Hive数据到MySQL库5、开发JavaWeb+ECharts完成数据图表展示过程6、利用Spark进行实时数据分析（上）7、利用Spark进行实时数据分析（下）8、利用IKAnalyzer分词&词频统计算法（TF-IDF）分析电商评论关键词并进行可视化展示。2.2.3.2.2、网络爬虫分享通过自已实现的爬虫抓XXX城市二手房数据的项目。本次分享分为两部分，第一部分介绍如何使用scrapy抓取二手房数据，第二部分将抓下来的数据进行了一些简单的分析和可视化。1、目标1）、抓取链家网，获取二手房、出租房的各项信息2）、将信息清洗并打印，循环输出3）、设计程序，使可以选择抓取的页面范围4）、将每一页的信息保存到文本2、开发环境python 2.7.13IDE:PyCharm采用库：re、requests、time3、实现步骤1）、获取源码2）、正则匹配4）、数据清洗5）、文本保存6）、获取多页4、可视化展示1）、XXX市二手房数据的简单分析2）、对房屋关注度、性价比进行可视化展现2.2.3.2.3、海量网站访问日志分析统计本案例培养学员独立完成项目的能力。Web日志由Web服务器产生，可能是Nginx, Apache, Tomcat等。一般中大型的网站，每天会产生GB甚至TB级的Web日志文件。对于这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析最适合。项目技术架构体系：Hives+hbase+kafka+flume+echarts1) flume实时采集日志2) kafka缓冲队列3) 实时处理4) Hbase dao存储处理结果5) 前端Web实时展示报表2.2.3.2.4、新闻推荐系统使用数据来自某互联网新闻网站，项目目标通过机器学习所学知识挖掘平台用户喜好，给用户准确推送关注的新闻及信息，类似今日头条的推荐功能。项目技术架构体系：1) 分布式平台 HDFS，Spark2) 数据清洗 Spark SQL3) 数据分析 Python4) 推荐服务 Dubbox5) 规则过滤 Drools6) 机器学习 MLlib 推荐算法2.2.3.2.5、车辆GPS位置大数据分析案例本实战案例所用数据为XXX市出租车的GPS位置数据。实战要求：用Hive做数据分析和数据准备，所有代码在大数据计算集群上执行，用R语言做数据可视化。1、 用Hive做数据分析和数据准备统计每小时出租车的载客情况统计每小时载客出租车的平均车速统计每小时载客出租车的利用率统计出租车在3时、8时和13时的瞬时载客情况统计各载客出租车在3时、8时和13时的瞬时速度2、数据可视化图形展示每小时出租车的平均速度和利用率图形展示3时、8时和13时出租车载客情况的地理信息图图形展示3时、8时和13时载客出租车瞬时速度的地理信息图2.2.4、行业数据提供各个多个行业真实数据，包括搜索引擎、互联网新闻、房地产、电子商务、医药健康、旅游出行、汽车销售、农产品、物流、法律咨讯、金融、计算机、人文类、交通类的行业数据和应用案例，数据总容量超过20TB。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。章鱼大数据百家号最近更新：简介:一家主要从事大数据教育的互联网企业。作者最新文章相关文章