下城区it大数据采集分析文档介绍内容

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• 2、it大数据分析工作内容
• 3、大数据下的数据采集和分析浅谈
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1、it大数据采集分析文档介绍内容

大数据分析工具有很多，例如：

1、思迈特软件Smartbi产品特点：从最终用户角度：管理层：KPI监控、风险预警、绩效考核、大屏展示，移动分析，实现经营管理主题（财务、销售、人事、绩效等）的直观监控，为经营管理提供决策支持，2、分析人员：拖拽式的自助分析、一键生成月季年等周期性分析报告、快速获取数据，3、一线员工：报表浏览、移动端数据浏览、数据采集上报。

2、apidMiner功能和特点：免费提供数据挖掘技术和库，100%用Java代码(可运行在操作系统)，数据挖掘过程简单，强大和直观，内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程。

3、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

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我推荐一些常用的大数据分析工具
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 本回答被网友采纳
数据分析再怎么说也是一个专业的领域，没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑，对于我们这些市场、业务的人员来说，难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌，我们基本试用了一个遍，总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大，所有的数据分析工具无论宣传怎样，都有一定的学习成本，尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。

最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。不过没有宣传也是有原因的，系统整体配套的介绍、操作说明的完善性上还有待提升。 本回答被网友采纳
强烈推荐楼主下载FineBI！从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

2、it大数据分析工作内容

首先，在中国这么一个人口众多的国家，尤其是在下城区、下城区这种一线城市，如何脱颖而出很重要，本科学历，四级证书已经成了最基本的标志（这里没有任何歧视意义，但是如果没有学历，很多垃圾公司会连面试的机会都不给），不用给我讲个例说有些人高中没毕业也能很成功，是，我身边就有一个实例，我曾经面试过一个90后的小男孩，高中都没毕业就不喜欢上学，只是酷爱系统运维（注意，我写的是酷爱）。第一次面试就让我感觉其非常有潜力，于是将他介绍给我前公司的老板，现在，差不多半年的时间，他的薪水已经由3.5K上升到了13K，远远高于我在公司时的薪资水平，呵呵，为什么，因为他玩命到疯狂的地步，每天没有任何的生活空间，坚持每晚2-3点才睡觉，疯狂的学习Linux系统运维的一切知识，诸君，如果你没有这份坚持与执着，那就认真去考个学历，并且把英语搞好，我不是说有了这两样东西就会成功，你同样需要努力，但是相比之下，机遇更多一些～
其次，我们应该有一个良好的职业发展方向，我周围有很多朋友，也见过很多人，包括应届毕业生和工作了两三年的朋友，甚至有的朋友都工作了快5年的时间，仍然拿很低的薪水，勉强维持生计，聊天的时候会感觉自己很迷茫，不知道能做什么，也不知道该做什么，这里，熊熊希望提醒大家，IT已经不是曾经的泡沫经济时代了，希望理性对待，如果你不是那块料（我的导师曾经说过一句话，IT人的成功是拿钱和命堆起来的，所谓钱就是疯狂的买书，看资料，命当然就是玩命学习了），那么在你还没有进入这行之前，请三思。如果你已经选择了IT这个行业，那么恭喜你，虽然这个行业现在人数众多，但是90%还都停留在最初级的IT民工层次，只要你肯付出努力，你就会站在金字塔尖～
至于IT发展方向，我本不想多说，每个人的想法不一样，但是我还是希望唠叨几句，算是个建议吧，首先，大家可以去各大招聘网站浏览，热门的职位，如项目经理、技术总监甚至CTO等，还是以软件开发为主，毕竟，我们要考虑一个公司的组成架构（不考虑人力行政及财务后勤等职能部门），对于一个大型互联网企业来说，拳头部门是他的产品与研发部门，这两个部门支撑着整个网站乃至整个公司的核心，没有产品没有平台谈其他的都没有任何意义。至于收益部门，肯定是销售和市场这两个部门，不管在哪个公司，只要你有成熟的产品，这两个部门的精英们就会想尽一切办法将其变为收益；再次是售前售后支持部门，一个好的产品并不是卖出去就算成功了，更重要的是客户的良好反馈，百年老店靠的是什么——口碑！最后，才轮到系统运维部门，做好了，是公司信息化部门，做不好，就会沦落成网管部门，任何其他部门的小鱼小虾都会踩你一脚，老板还不会向着你，因为，在老板的眼里，你只是为其维护硬件，适应的节约成本罢了（而且，在他眼里，你每次节约成本会带来更多的成本投入，比如我们的数据库经常需要升级内存 ^_^），所以，能不能做好，如何规划好，很重要～
对于软件开发方向，熊熊强烈建议学习C++或者C这种语言，相比其他语言，这两种语言囊括了所有能做的事情，而且用这两种语言的薪水，一般都是其他语言的2倍以上；第二类，建议.NET平台下的C#语言，也许会有人认为微软平台的产品很垃圾，我想说的是，存在即合理，Linux如果有那么多人去测试，去攻击，一样会撑不住，而且，用得起微软的，都是有钱的公司，这样的公司，薪水也不会低吧，呵呵；第三类，LAMP，这里，好像不是纯开发了，其实，我想说的是，如果你选择PHP，就必须深入理解LAMP，我见过很多号称PHP很好的开发，只是用Zend等成熟的框架进行编码开发，并不深入理解PHP与MySQL的架构，更不理解Linux架构，那样的话，你的薪水怎么可能上的去；第四类，本人非下城区悉但一直不想说的Java，好像是从01年开始，Java这种语言迅速占领了我们的视线，学习Java的热潮使得熊熊也一度迷茫过，Java语言的培训学校也如同雨后春笋一般层出不穷，然后，近十年以后的今天，Java语言走到什么程度了呢，那就是，一个应届毕业生甚至可以号称自己精通Java语言，我承认我身边有很多真正的Java高手，他们的薪水不低，但是对比我认识的其他语言的高手，还是差了一大截，如果非要选择Java，我希望你能够有机会去一个大型公司做ERP（比如国内的用友、金蝶、浪潮通软），否则就深入研究一下嵌入式吧（J2ME），这也是未来的发展方向，至于用JSP做网站，我劝还是算了，除非你能牛到成为架构师（不是PM，是真正的架构师），不然真的是在浪费青春，充其量只是代码民工罢了～
对于系统运维来说，这是熊熊最熟悉的职业了，但是也是熊熊最深恶痛绝的一个职业之一，运维的程度不一样，决定运维的水平良莠不齐，而且，做运维最重要在于是否有足够的权限，没有权限的SA是痛苦的，是郁闷的，而且学习不到任何东西，如果你做一个运维，感觉每天很清闲，那么恭喜你，只能说明两件事，不是你的水平真的高到了一定层度，就是你运维的环境实在太小，作为一个合格的SA，良好的日志记录与系统规划能力非常重要，谦虚谨慎，戒骄戒躁～
再来说说数据库，DBA是熊熊最向往之而且希望为其奋斗一生的职位之一，数据的魅力无处不在，在当今社会，任何一个稍具规模的公司（手工作坊就算了），无论是否与IT行业有关，数据都是其必不可少的组成部分，各种各样的数据均需要数据库来承载与维护（无论是大型的数据仓库，如DB；还是流行的Oracle、MS SQL、MySQL、Sybase等；甚至是微型的VF、Access等），一个好的DBA的作用显得极为重要，不仅需要能够进行日常维护，对于数据库本身的优化（包括数据库系统架构优化与SQL优化）及数据库整体架构设计，更是锻炼DBA的一个重要工作，重要的开发工作（核心部分存储过程）也要由DBA来完成，没有人比DBA更了解数据库中各个库与表的合理架构，再高级的数据挖掘和BI等，那就是超级DBA的职责范围了～
最后谈谈系统集成职位，这个职位是熊熊刚刚接触不久，但是又深有感触的职位，想做好这个职位，不在于你的技术水平要有多高，但是对各种技术一定要非常了解，就是要做个博采众长的人，而且，重点是你的文档能力与沟通演讲能力（文档能力决定你上可以向领导有所交代，下可以向客户有所演示），这也是为什么很多技术很好的人做不好系统集成高级职位的原因，深入理解需求，并能将其准确的用书面和语言表达出来，这才是重中之重，当今社会需要复合型人才，闷头苦干一辈子只能做个高级工程师（建议看看唐骏自传）～
各位在下城区或下城区这种一线城市打拼的兄弟们，如果你们今年已经到25岁，还没有到27岁，请一定要努力，相信我，只要你肯努力，你的薪水能够在2年内达到6K以上（最保守数字），如果你到27岁的时候，还不能达到月薪8K，或者说完全没有这个潜力（潜力的保守值是你已经最少拿到6K的月薪），那么我只能对你说很遗憾，你会被社会淘汰了，这是很残酷却又很现实的存在，设想一下，我们现在本科毕业后，一般的年龄都在22岁左右，到27岁已经有了5年的工作经验，在下城区或下城区这种绝对一线城市，如果你拿不到这个数，你如何养家糊口，如何给你爱的人幸福，现在的女孩子都是现实的，没房没车的生活不是每个女孩子都愿意跟你过的（已经有女友的不要拍砖，那我只能祝贺你小子很幸运，而且，好好善待你女友吧，毕竟，没有面包的爱情是不牢靠的，人家肯跟你，你就要加倍努力回报），做IT人一定要有一个良好的职业规划，知道我一年后应该达到什么水平，三年后应该达到什么层度，五年后应该达到什么地位，这样下去才不会迷茫～

3、大数据下的数据采集和分析浅谈

数据采集阶段进行数据验证：数据填报功能可对报表进行数据回填设置，对缺失的数据进行补录，也可以制作全新的填报表单用于录入数据，真正的实现了数据分析填报一体化。

格式性的验证首先写验证逻辑，如果符合进行下一步，不符合return结束方法例： if (gwmc.length >= 200) { showAlertDialog("岗位名称不能超过100个字符！", null, null); return; } if (gwlx == "") 。

原理：

在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际采集时，噪声也可能带来一些麻烦。数据采集时，有一些基本原理要注意，还有更多的实际的问题要解决。

假设对一个模拟信号x(t）每隔Δt时间采样一次。时间间隔Δt被称为采样间隔或者采样周期。它的倒数1/Δt被称为采样频率，单位是采样数/每秒。t=0，Δt,2Δt,3Δt……等等，x(t）的数值就被称为采样值。所有x(0),xΔt),x（2Δt）都是采样值。

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