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Clickhouse

UDW Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),支持向量化执行引擎,具有良好的可扩展性,支持单节点与分布式部署,查询、写入数据速度非常快,特别适用应用分析、用户行为分析、日志分析等场景。UDW Cli...

sas数据统计分析问答精选

如何零基础自学SAS?

回答:/*有人提到看sas帮助文档,我的看法是学习如何看SAS文档非常必要,但用HELP入门是件很低效的事情,因为完全是按工具书用途来设计,是使用时用来查询而不是阅读的*/入门学习一件东西,只需要:0. 掌握必要的知识基础1. 一本易读的入门书籍2. 一门好懂的入门课程3. 一些易得的练习机会4. 一个坚持下去的动机其中0和4是必要的,123只要有1种或以上,入门并不难。0. 知识基础如果只是学习SAS...

MRZYD | 875人阅读

数据分析师需要懂编程吗?

回答:谢谢邀请!数据分析师通常分成两种,一种是应用级数据分析师,另一种是研发级数据分析师,区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具,把业务模型映射到数据分析工具上,从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多,比如Excel就是一个传统的数据分析工具,另外还有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...

txgcwm | 1090人阅读

数据分析师用哪个数据库比较好?

回答:作为一个数据分析师来回答一下:我做这行两年多了,刚开始的时候用的多是MySQL数据库,当然,Oracle数据库也会用到,尤其是在金融行业或者国企都用Oracle,一般的公司使用MySQL数据库,可能是因为MySQL数据库免费吧。另外,在一家互联网公司,我遇到了mongodb,目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多,这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师,可能对数据库的使用一般是存取数据...

陈江龙 | 773人阅读

如何学习数据分析?

回答:优秀的数据分析师并不能速成,但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》,没错,七周。第一周:Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜,可以略过这一周。但很多人并不会vlookup,所以有必要讲下。了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。excel的各类函数很多,完全不...

zhigoo | 366人阅读

如何准备数据分析师的面试?

回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫:Python或R数据存储:Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗:数据缺失处理等数据分析:线性回归等数据可视化:Python或R的可视化包进阶级数据分析师:统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥?Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...

qianfeng | 895人阅读

如何做好大数据关联分析?

回答:大数据的技术大数据技术包括:1)数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2)数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。3)基础架构: 云存储、分布式文件存储等。4)数据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language Processin...

X_AirDu | 733人阅读

sas数据统计分析精品文章

  • python与R(对比SAS),我该选择哪种工具?

    ...虽然我们将讨论有关语言的全球趋势,但我也将添加印度分析行业的相关具体信息(处于不同的发展水平) 好了,闲话少说,让我们开始讨论吧! 背景 下面是一些关于这三个生态系统的简要说明: SAS:SAS一直是商业分析领域...

    BDEEFE 评论0 收藏0
  • 初窥SAS云计算

    ...算。它利用集群技术,将许多SAS服务器连结在一起处理和分析数据,再将结果由总服务器拼装,最后传到本地展现。这较大限度提高了软硬件的利用率。由于这属于多进程多线程技术,所以集群的方式较为复杂,并且对运行速度...

    focusj 评论0 收藏0
  • 对Hadoop目前使用情况的调查和采访

    ...已经开始收集并产生大量的数据,他们也开始认识到数据分析的优势,但是他们也必须奋力地管理自己所拥有大量的信息。据Alistair Croll所说: 拥有大量数据但是没有大量线索的公司将会被虽然拥有更少的数据但是有更多线索...

    fyber 评论0 收藏0
  • 智能运维实践:硬盘失效预测技术

    ...于35时,硬盘失效率上涨很多。所以,有理由相信,通过分析和利用硬盘的SMART数据,我们有可能训练出满足评价指标的SATA HDD失效预测模型。 如何训练模型?虽然SMART 5 和 SMART 187等指标对于SATA HDD的失效预测非常重要,但是基...

    shiina 评论0 收藏0
  • 最常见的7 种 Hadoop 和 Spark 项目案例

    ...,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源 (实时或批处理) 并且把它们存储在 hadoop 中。有时,这是成为一个 数据驱动的公司 的第一步; 有时,或许你仅仅需要一份...

    yeyan1996 评论0 收藏0
  • R+Hadoop大数据方案有哪些坑?

    ...包括Oracle,Netezza,Teradata,SAP HANA等)提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。 同样的,SAS和IBM SPSS也做到了一部分高效实施能力,他们没有的是R独有的庞大cran packages群。但相似的一点是,R的package群也把它的用户惯坏了,...

    Dean 评论0 收藏0
  • 希捷云计算时代来临 剑指“大数据

    在大数据时代的今天,不仅热播剧加入了数据分析元素,各行各业也都在纷纷引入,希望能帮助他们确定发展方向和提升业务。而全球领先的存储解决方案提供商希捷近日赞助IDC推出的白皮书《数据时代2025》,就很好地说明了...

    xorpay 评论0 收藏0
  • 2014年大数据市场趋势十大预测

    ...服务整合。例如云计算服务商Gainsight已经开始采用大数据分析技术向其SaaS客户提供客户成功管理服务。Gainsight认为2014年所有的云计算服务提供商的后台基础设施都将提供大数据分析功能。 预测二、Hadoop从实验到生产。云...

    BicycleWarrior 评论0 收藏0
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    shiguibiao 评论0 收藏0
  • 菜鸟入门:了解网络存储基本常识

    ...理信息的能力产生了新的需求。当应用需求逐步转向面向数据应用时,尽管服务器、网络设备仍然是基础体系结构的重要组成部分,但越来越多的实例表明:对数据应用系统基础体系结构进行设计和规划的重点,已从传统的以服...

    Imfan 评论0 收藏0
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    ...的优势。 数据科学和今天的颠覆 我们现在获取、存储和分析数据的能力已经彻底改变了当今行业的运作方式。当人们从床上醒来的那一刻,智能手机上的应用程序已经开始尽可能多地捕获数据,并利用这些数据为他们带来好处...

    Carbs 评论0 收藏0
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    kelvinlee 评论0 收藏0
  • 服务器系统优化

    ... 设置long_query_time = 1记录那些执行较慢的SQL,用于后续的分析排查; 根据业务实际需要,适当调整max_connection(最大连接数max_connection_error (最大错误数,建议设置为10万以上,而open_files_limit、innodb_open_files、 table_open_cache、table_...

    CoderBear 评论0 收藏0
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