大数据交通案例
案例介绍:高速公路ETC交易数据,数据采集时间段为201X年一个季度的数据
技能涉及:1.所有的数据都导入到大数据平台上,使用hive进行数据的分布式存储 2.使用spark程序统计出每天的交易金额 3.分析每天交易金额的变化 4.综合考虑入口、出口、车型等综合因素,编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因 5.以每天的数据为单位,将每天收费的环比增长率作为因变量,每个入口环比增长率为自变
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01、Excel数据处理技巧和高效方法;02、Excel数据收集、整合、规范化;03、Excel公式、函数、数组及数据分析;04、Excel可视化数据分析(排序、筛选、透视表等);05、Excel图表化数据呈现
01、数据库简介;02、MySQL 增删改语句;03、MySQL select查询语句;04、MySQL综合案例;
05、SQLserver应用-线上;06、Oracle应用-线上;
01、Power Query基本功能介绍 ;02、Power Query进行数据导入;03、Power Query横向合并与纵向合并数据;04、Power Query M函数与数据预处理;
05、Power Pivot数据导入功能;06、Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视 ;07、Power Pivot创建层次结构及KPI
01、Tableau公司和产品介绍;02、使用Tableau连接多源数据;03、Tableau可视化界面介绍;
04、Tabelau数据分析P1:排序、筛选、计算字段、分层结构;05、Tableau数据分析P2:集和参数、趋势线、预测区间
01、python基础语法;02、python基本数据类型;03、python的运算符:python字符串、列表、元组等;
04、python条件控制05、python循环语句;06、python函数、类、模块;07、 python文件操作、异常处理
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CDA数据分析研究院负责人
CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长,曾就职于电子科技大学大数据中心,从事医疗大数据分析相关工作,拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验,拥有算法专利若干,主要研究方向为机器学习和深度学习。
CDA数据分析研究院讲师
北京邮电大学管理科学与工程硕士现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
普通的数据分析师具有一定的数理统计基础,熟悉业务逻辑,能熟练地操作传统的数据分析软件,能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取,他们具有数据分析师的理论素养和业务能力,面对大数据,他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案,而且这个方案**终的目标是为数据分析服务,他们具有大数据分析的利器,如Hadoop、Spark等软件。
Hadoop架构基于java程序设计,因此大批的IT人士在大数据时代找到了自己的职业锚,而且**快的进入了这个行业,成为了**先的大数据分析师。但IT人士的宿命就在于他们太IT了,他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计,而忽略了大数据分析的本意,为企业带来商业价值,因此他们只能是大数据分析工程师,而正真的大数据分析师应当了解和熟悉hadoop技术架构和算法设计,但不必成为一个优秀的JAVA程序员。
参加《CDA大数据分析师》证书每年6月和12月考试,过关者即可获得;培训后申请工信部《数据分析师》证书。
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智能测评系统,学习管理