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CDA持证人阿涛哥
如何使用Sqoop将Hive中的标签数据迁移到MySQL中?
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互迁移 的 工 具 。 它 可 以 将 一 个 关 系 型 数 据 库 （ 如 MySQL 、 Oracle 、 PostgreSQL等）中的数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS 中的数据导入关系型数据库中。 下面通过一个案例来讲解如何使用Sqoop将Hive中的标签数据迁移到MySQL中。 电商、保险、金融等公司的客服部门的
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CDA持证人阿涛哥
元数据管理时多使用那种数据库？
元数据管理 Hive适合于大数据量的批处理作业，对于量级较小的元数据， MySQL具有更快的读写速度。Web端产品读写MySQL数据库会有更快的速度，方便标签的定义、管理。对于元数据的录入和查询功能，可将相应的元数据存储在MySQL中实现。这里给出平台标签视图（如图3-11所示）和元数据管理页面（如图3-12所示）。图3-11 平台标签视图 图3-12 标签编辑管理 平台标签视图中的标签元数据可以
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CDA持证人阿涛哥
ID-MAP是什么？
ID-MAP 开发用户标签的时候，有项非常重要的内容——ID-MApping，即把用户不同来源的身份标识通过数据手段识别为同一个主体。用户的属性、行为相关数据分散在不同的数据来源中，通过ID-MApping能够 把用户在不同场景下的行为串联起来，消除数据孤岛。图3-7展示了用 户与设备间的多对多关系。图3-8展示了同一用户在不同平台间的行为 示意图。 图3-7 用户和设备间的多对多关系图3-8 串
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CyanLeo
Excel常用函数
记录一些容易忘记或者略复杂的操作1. 条件格式可以通过公式自定义。2. 函数可以通过查看文档理解工作原理进行自主学习。3. 常用查询函数：MATCH函数：在数组或单元格区域搜索指定项，然后返回该项的相对位置。OFFSET函数：返回相对参考单元格n行m列的区域的值。INDEX函数：返回参考区域的值。可以组合使用实现反向查询。4. NETWORKDAYS函数：返回两个日期之间的完整工作日数。
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CDA持证人阿涛哥
用户标签的分区存储与汇聚是什么？
分区存储 如果将用户标签开发成一张大的宽表，在这张宽表下放几十种类型标签，那么每天该用户画像宽表的ETL作业将会花费很长时间，而且不便于向这张宽表中新增标签类型。 要解决这种ETL花费时间较长的问题，可以从以下几个方面着手： ·将数据分区存储，分别执行作业；·标签脚本性能调优；·基于一些标签共同的数据来源开发中间表。 下面介绍一种用户标签分表、分区存储的解决方案。 根据标签指标体系的人口属性、行为
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CyanLeo
认识数据分析
1.1 什么是数据分析根据方法论的指导，使用数据分析软件实现数据价值发现；数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。它的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息，集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。1.2 为什么需要数据分析？记录业务轨迹，为未来业务决策提供参考及思考。1.3 职位划分纯数据数
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CDA116563
day3
指标设计、体系、可视化分析报表与分析报告方法——考勤评估案例笔记day3.docx
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CDA持证人阿涛哥
用户画像用的Hive数据仓库是什么样的？
建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的 SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相关数据。 “ 数 据 仓 库 之 父 ”W.H.Inmon 在 《 Building the Data Warehouse》一书中定义数据仓库是“一个面向主题的、集成
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CDA持证人阿涛哥
​标签命名方式有什么参考规则?
标签命名方式有什么参考规则? 为了便于对诸多标签进行集中管理，需要对每个标签对应的标签 id 进 行 命 名 。 例 如 ， 对 性 别 为 “ 男 ” 的 用 户 打 上 标 签 “ATTRITUBE_U_01_001” ， 性 别 为 “ 女 ” 的 用 户 打 上 标 签“ATTRITUBE_U_01_002”。下面我们详细介绍如何建立起这套标签命名方式。 对于一个标签，可以从标签主题、刻画
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申宗康
excel课堂笔记！
sumif函数的参数如下：第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。第三个参数：Sum_range 为实际求和区域，需要求和的单元格、区域或引用。当省略第三个参数时，则条件区域就是实际求和区域。SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_
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CDA117556
笔记更新
第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、一、岗位分类介绍1、纯数据：数据维护：数据准确性，偏工具，数据库重要；实时生产产生的数据。数据治理：数据架构理解，需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。数据分析师：Bi开发工程师：可视化看板BI工具，搭建平台展现出信息，执行数据更新，保证数据能够准确完整呈现，底层逻辑数据开发工
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CDA117556
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第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、一、岗位分类介绍1、纯数据：数据维护：数据准确性，偏工具，数据库重要；实时生产产生的数据。数据治理：数据架构理解，需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。数据分析师：Bi开发工程师：可视化看板BI工具，搭建平台展现出信息，执行数据更新，保证数据能够准确完整呈现，底层逻辑数据开发工
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CDA持证人阿涛哥
​社交属性维度是什么？
社交属性维度是什么？ 社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活跃程度等方面，通过这些信息可以更好地为用户提供个性化服务。 表2-5是常用的社交属性维度标签示例。在日常使用社交软件时，我们可以发现社交软件中的信息流广告会结合我们的社交特征进行个性化推送。如图2-2所示，结合我所在城 市、经常活跃地段及近期收藏的电脑相关文章，在微信朋友圈给我推送了相关电脑营销的广告。如图2-3所示，
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CDA持证人阿涛哥
​用户消费维度如何建设?
用户消费维度如何建设?对于用户消费维度指标体系的建设，可从用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品对应的品类入手，品类越细越精确，给用户推荐或营销商品的准确性越高。如图2-1所示，根据用户相关行为对应商品品类建设指标体系，本案例精确到商品三级品类。 表2-3 用户消费维度标签示例这里通过一个场景来介绍构建用户消费维度的标签的应用。某女装大促活动期间，渠道运营人员需要筛选出平台上的优质用户，并通过短信、
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CDA持证人阿涛哥
​用户行为维度是什么?
用户行为维度是什么?用户行为维度是另一种刻画用户的常见维度，通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见用户行为维度指标（见表2-2）包括：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。 表2-2 用户行为维度标签示例
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CDA持证人阿涛哥
​关于用户画像3种类型的标签的区别。
1.统计类标签 这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用 户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天 数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据 中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。2.规则类标签 该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像 的过程中，由于
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CDA持证人阿涛哥
​用户画像是什么 ?
在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来 了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企 业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业 务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数 据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着 大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大 数据来为精细化运营
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CDA持证人阿涛哥
按不同日期形式汇总求和
按不同日期形式汇总求和 - Jupyter Notebook.pdf1, 读取数据filepath_01 = r"C:\Users\Administrator\Desktop\Excel表格\测试数据.xlsx"df1=pd.read_excel(filepath_01,sheet_name = 'Sheet1')df12,转换数据类型import datetime#df['date'] = p
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CDA117539
转行数据分析师学习路线和资料
基础篇(适用于初级数据分析师)1）excel关键知识点：excel基本函数(sumif,countif,left,rand等)、lookup(vlookup/hlookup)，数据透视表学习资源：《Excel高效办公：数据处理与分析》2） sql关键知识点：增删改查，特别是条件查询(where, group by, order by等)学习资源：《SQL基础教程》3）python关键知识点：num
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CDA持证人阿涛哥
python给Anaconda的jupyter notebook安装目录插件
安装Jupyter Notebook目录插件命令语句.txt安装Jupyter Notebook目录插件最后勾选截图.png在Anaconda prompt 执行如下语句第一步：更新pip:python -m pip install --upgrade pip第二步：更新Jupyter :pip install --upgrade jupyter第三步：安装 jupyter_contrib_nbe
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