mongodb百億數(shù)據(jù)查詢性能？mongodb復(fù)雜查詢?cè)?/h1>
夕逆IT- 前端設(shè)計(jì)
- 2023-09-16
- 276
大家好，今天來為大家解答mongodb百億數(shù)據(jù)查詢性能這個(gè)問題的一些問題點(diǎn)，包括mongodb復(fù)雜查詢?cè)硪惨粯雍芏嗳诉€不知道，因此呢，今天就來為大家分析分析，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！如果解決了您的問題，還望您關(guān)注下本站哦，謝謝~
有哪些好用的數(shù)據(jù)分析工具類軟件
做數(shù)據(jù)分析，大體需要掌握
1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的概念和數(shù)據(jù)庫(kù)語言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式，數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)常用于個(gè)人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)對(duì)于部門級(jí)或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用是必要的，這個(gè)時(shí)候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力。
SQLServer2005或更高版本，對(duì)中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以采用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，其實(shí)這個(gè)時(shí)候本身除了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，也包括了數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)分析了，甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)都是大型數(shù)據(jù)庫(kù)了，主要是企業(yè)級(jí)，特別是大型企業(yè)或者對(duì)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)需求的就是必須的了，一般大型數(shù)據(jù)庫(kù)公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺(tái)。
BI級(jí)別，實(shí)際上這個(gè)不是數(shù)據(jù)庫(kù)，而是建立在前面數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上的，企業(yè)級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。DataWarehouse，建立在DW機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本上都是商業(yè)智能平臺(tái)，整合了各種數(shù)據(jù)分析，報(bào)表、分析和展現(xiàn)！BI級(jí)別的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)合BI產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢(shì)。
2、報(bào)表層
企業(yè)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)需要讀取，需要展現(xiàn)，報(bào)表工具是最普遍應(yīng)用的工具，尤其是在國(guó)內(nèi)。傳統(tǒng)報(bào)表解決的是展現(xiàn)問題，目前國(guó)內(nèi)的帆軟報(bào)表FineReport已經(jīng)算在業(yè)內(nèi)做到頂尖，是帶著數(shù)據(jù)分析思想的報(bào)表，因其優(yōu)異的接口開放功能、填報(bào)、表單功能，能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出，涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報(bào)表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。FineBI和Tableau同屬于近年來非常棒的軟件，可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件，我常用FineBI從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對(duì)而言，可視化Tableau更優(yōu)，但FineBI又有另一種身份——商業(yè)智能，所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。
3、數(shù)據(jù)分析層
這個(gè)層其實(shí)有很多分析工具，當(dāng)然我們最常用的就是Excel，我經(jīng)常用的就是統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘工具；Excel軟件，首先版本越高越好用這是肯定的；當(dāng)然對(duì)excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強(qiáng)大，甚至可以完成所有的統(tǒng)計(jì)分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統(tǒng)計(jì)工具不如專門學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)軟件；SPSS軟件：當(dāng)前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我從3.0開始Dos環(huán)境下編程分析，到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出SPSS社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包的變化，從重視醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開始越來越重視商業(yè)分析，現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測(cè)分析軟件；SAS軟件：SAS相對(duì)SPSS其實(shí)功能更強(qiáng)大，SAS是平臺(tái)化的，EM挖掘模塊平臺(tái)整合，相對(duì)來講，SAS比較難學(xué)些，但如果掌握了SAS會(huì)更有價(jià)值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等還是SAS比較好用，另外，SAS的學(xué)習(xí)材料比較多，也公開，會(huì)有收獲的！JMP分析：SAS的一個(gè)分析分支XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統(tǒng)計(jì)分析功能
4、表現(xiàn)層
表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點(diǎn)展現(xiàn)功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實(shí)，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：辦公常用，用來寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告；
Xmind&百度腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的層次；
Xcelsius軟件：Dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報(bào)表工具，可以直接讀取數(shù)據(jù)庫(kù)，在Excel里建模，互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn)，最大特色還是可以在PPT中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)報(bào)表。
最后，需要說明的是，這樣的分類并不是區(qū)分軟件，只是想說明軟件的應(yīng)用。有時(shí)候我們把數(shù)據(jù)庫(kù)就用來進(jìn)行報(bào)表分析，有時(shí)候報(bào)表就是分析，有時(shí)候分析就是展現(xiàn)；當(dāng)然有時(shí)候展現(xiàn)就是分析，分析也是報(bào)表，報(bào)表就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)了！
零基礎(chǔ)參加python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)多久
Python是一種代表簡(jiǎn)單主義思想的語言。同樣一個(gè)程序,使用C可能需要1000行代碼,使用Java需要100行代碼,而使用Python則只需要20行代碼。
可能有同學(xué)要問了，Python那么簡(jiǎn)單，那零基礎(chǔ)參加python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)多久?今天我們就一起來看看這個(gè)問題。
現(xiàn)在的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，一般Python的培訓(xùn)時(shí)間都在五個(gè)月左右，一般會(huì)用五周左右的時(shí)間學(xué)習(xí)Python核心編程，通過Python語言基礎(chǔ)知識(shí)以及Linux相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)，了解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，掌握Python的基礎(chǔ)內(nèi)容。
第二階段會(huì)用五周左右的時(shí)間學(xué)習(xí)全棧開發(fā)的內(nèi)容，并通過幾個(gè)項(xiàng)目將學(xué)員之前階段所學(xué)習(xí)的大多數(shù)知識(shí)點(diǎn)融入到項(xiàng)目中復(fù)習(xí)，并且配合項(xiàng)目講解新的內(nèi)容，用真實(shí)的企業(yè)項(xiàng)目，使學(xué)員掌握真正的開發(fā)流程和技術(shù)。
第三階段是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的學(xué)習(xí)，一般是3周左右，學(xué)習(xí)爬蟲的工作原理和設(shè)計(jì)思想以及使用Scrapy框架和MongoDB實(shí)現(xiàn)百萬量數(shù)據(jù)的爬取，學(xué)完這一階段，基本可以勝任Python爬蟲工程師的職位。
第四階段就是重頭戲人工智能的學(xué)習(xí)了，這一階段是花費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng)的，在六周左右，學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域中的圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)行業(yè)中流行的數(shù)據(jù)模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)，深入理解算法原理與實(shí)現(xiàn)步驟。
最后就是5周左右的就業(yè)指導(dǎo)，根據(jù)學(xué)員具體情況，指導(dǎo)學(xué)員修改簡(jiǎn)歷、項(xiàng)目，多方面提供就業(yè)服務(wù)。
python數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些
python支持常見的數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL，SQLServer，Oracle，Postgresql，Redis，Memcaced，MongoDB等。
數(shù)據(jù)庫(kù)是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。它的存儲(chǔ)空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫(kù)并不是隨意地將數(shù)據(jù)進(jìn)行存放，是有一定的規(guī)則的，否則查詢的效率會(huì)很低。當(dāng)今世界是一個(gè)充滿著數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)世界，充斥著大量的數(shù)據(jù)。即這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)世界就是數(shù)據(jù)世界。
大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容有什么要求和條件
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握以下內(nèi)容：
數(shù)據(jù)處理和管理：了解數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、清洗、轉(zhuǎn)換和管理方法，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)管道等。大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具：熟悉大數(shù)據(jù)處理和分析的技術(shù)和工具，如Hadoop生態(tài)系統(tǒng)（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB、Cassandra）等。數(shù)據(jù)分析和挖掘：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和挖掘的基本概念、技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等。分布式計(jì)算和并行處理：了解分布式計(jì)算的原理和并行處理的技術(shù)，能夠進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算和分布式存儲(chǔ)。編程和數(shù)據(jù)編程語言：熟悉至少一種編程語言，如Python、Java或Scala，能夠使用編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：了解數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的基本原則和方法，掌握數(shù)據(jù)脫敏、加密和權(quán)限控制等技術(shù)。要求和條件可能會(huì)因個(gè)人學(xué)習(xí)目標(biāo)和就業(yè)需求而有所不同，但以下是一些常見的要求和條件：
基礎(chǔ)知識(shí)：具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。編程能力：具備良好的編程能力，能夠熟練使用至少一種編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的開發(fā)。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)：具備一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，能夠理解和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。學(xué)習(xí)能力和自主學(xué)習(xí)能力：大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展迅速，要求具備良好的學(xué)習(xí)能力和自主學(xué)習(xí)能力，能夠不斷跟進(jìn)最新的技術(shù)和方法。團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常需要與團(tuán)隊(duì)合作，因此具備良好的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力是必要的。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：具備一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，通過參與項(xiàng)目或?qū)嶋H應(yīng)用來提升自己在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的能力。需要注意的是，大數(shù)據(jù)是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，具體的要求和條件會(huì)根據(jù)不同的職位和工作角色而有所差異。因此，根據(jù)自身的興趣和職業(yè)目標(biāo)，可以進(jìn)一步了解和學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè)知識(shí)和技能。
哪款大數(shù)據(jù)分析軟件比較好
1、spss
是一款用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品；包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類。操作簡(jiǎn)單，編程方便，數(shù)據(jù)接口。
2、tabelau
程序很容易上手，各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫布”上，轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表；不需任何編程。
3、SAS
是一個(gè)模塊化、集成化的大型應(yīng)用軟件系統(tǒng)；SAS提供了從基本統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算到各種試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析，相關(guān)回歸分析以及多變數(shù)分析的多種統(tǒng)計(jì)分析過程。
4、PythonPandas
正如它的網(wǎng)站所述，Pandas是一個(gè)開源的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)，目前由專注于Python數(shù)據(jù)包開發(fā)的PyData開發(fā)團(tuán)隊(duì)繼續(xù)開發(fā)和維護(hù)，屬于PyData項(xiàng)目的一部分。Pandas最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此，pandas為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。
5、Paxata
Paxata是少數(shù)幾家專注于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的組織之一，是一個(gè)易于使用的MSExcel類應(yīng)用程序。它還提供了可視化的指導(dǎo)，可以輕松地將數(shù)據(jù)匯集在一起，查找并修復(fù)數(shù)據(jù)中混雜的噪音或缺失，以及在團(tuán)隊(duì)之間共享和重復(fù)使用數(shù)據(jù)項(xiàng)目。與本文中提到的其他工具一樣，Paxata取消了編碼或腳本，從而克服了處理數(shù)據(jù)所涉及的技術(shù)障礙。
相關(guān)：
數(shù)據(jù)分析算法與軟件概覽：https://www.toutiao.com/i6558003166816764423/
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：19個(gè)超贊的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具
https://www.toutiao.com/i6585379544813797901/
大數(shù)據(jù)是什么
采集記錄足夠多的數(shù)據(jù)，使工作更加針對(duì)化和精準(zhǔn)化，這是大數(shù)據(jù)嗎？這不是大數(shù)據(jù)而只是數(shù)據(jù)化。
什么是大數(shù)據(jù)呢？例如洛杉磯警方曾對(duì)以往的刑事案件做了統(tǒng)計(jì)，通過算法得出了第二天的高概率犯罪地點(diǎn)，然后有針對(duì)性的派警察去該處巡邏，從而使得當(dāng)?shù)氐姆缸铿F(xiàn)象下降20%。這是大數(shù)據(jù)。
再比如，經(jīng)濟(jì)學(xué)家都認(rèn)為股票無法預(yù)測(cè)，而一位劍橋大學(xué)畢業(yè)的博士搞了個(gè)公司，對(duì)有史以來幾乎所有的證券交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，然后通過算法進(jìn)行分析。
他對(duì)什么國(guó)家政策、公司業(yè)績(jī)、行業(yè)走向等等一眼都不看，100%地排除主觀意志的，只根據(jù)計(jì)算結(jié)果來進(jìn)行投資，最后賺了大錢。這是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的精髓并不在于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)和數(shù)量，而在于對(duì)內(nèi)在規(guī)律的挖掘和對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。其思路是：一個(gè)結(jié)果是有很多原因的，原因作用的強(qiáng)度可能是隨機(jī)的，我們對(duì)其中作用的機(jī)理并不清楚。
我們難以找出規(guī)律性，但知道規(guī)律性就蘊(yùn)含在結(jié)果數(shù)據(jù)之中，如果我們能建設(shè)合適的模型，寫出好的算法，就有可能把這個(gè)規(guī)律性提煉出來，從而能科學(xué)地發(fā)現(xiàn)真相和預(yù)測(cè)未來。
今天上午在貴州省大數(shù)據(jù)中心看到了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的事例。
金潤(rùn)建設(shè)和鵬潤(rùn)達(dá)這兩家企業(yè)分別投標(biāo)200多次，一次也沒中過，依然積極地投。投標(biāo)是要成本的，這兩家公司那里來的動(dòng)力？
通過大數(shù)據(jù)的知識(shí)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了它們總是陪著固定的一家公司一同招標(biāo)，最后總是那家公司中標(biāo)。圍標(biāo)、串標(biāo)、陪標(biāo)的秘密被大數(shù)據(jù)挖掘出來了??
數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著無窮的價(jià)值，大數(shù)據(jù)就是“鉆石礦”，但必須善于挖掘。
關(guān)于mongodb百億數(shù)據(jù)查詢性能，mongodb復(fù)雜查詢?cè)淼慕榻B到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。
- 夕逆IT
- 前端設(shè)計(jì)
- 2023-09-16
- 276
大家好，今天來為大家解答mongodb百億數(shù)據(jù)查詢性能這個(gè)問題的一些問題點(diǎn)，包括mongodb復(fù)雜查詢?cè)硪惨粯雍芏嗳诉€不知道，因此呢，今天就來為大家分析分析，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！如果解決了您的問題，還望您關(guān)注下本站哦，謝謝~
有哪些好用的數(shù)據(jù)分析工具類軟件
做數(shù)據(jù)分析，大體需要掌握
1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的概念和數(shù)據(jù)庫(kù)語言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式，數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)常用于個(gè)人或部分基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)對(duì)于部門級(jí)或者互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用是必要的，這個(gè)時(shí)候關(guān)鍵掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力。
SQLServer2005或更高版本，對(duì)中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以采用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，其實(shí)這個(gè)時(shí)候本身除了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，也包括了數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)分析了，甚至數(shù)據(jù)挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)都是大型數(shù)據(jù)庫(kù)了，主要是企業(yè)級(jí)，特別是大型企業(yè)或者對(duì)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)需求的就是必須的了，一般大型數(shù)據(jù)庫(kù)公司都提供非常好的數(shù)據(jù)整合應(yīng)用平臺(tái)。
BI級(jí)別，實(shí)際上這個(gè)不是數(shù)據(jù)庫(kù)，而是建立在前面數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上的，企業(yè)級(jí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。DataWarehouse，建立在DW機(jī)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本上都是商業(yè)智能平臺(tái)，整合了各種數(shù)據(jù)分析，報(bào)表、分析和展現(xiàn)！BI級(jí)別的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)合BI產(chǎn)品也是近幾年的大趨勢(shì)。
2、報(bào)表層
企業(yè)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)需要讀取，需要展現(xiàn)，報(bào)表工具是最普遍應(yīng)用的工具，尤其是在國(guó)內(nèi)。傳統(tǒng)報(bào)表解決的是展現(xiàn)問題，目前國(guó)內(nèi)的帆軟報(bào)表FineReport已經(jīng)算在業(yè)內(nèi)做到頂尖，是帶著數(shù)據(jù)分析思想的報(bào)表，因其優(yōu)異的接口開放功能、填報(bào)、表單功能，能夠做到打通數(shù)據(jù)的進(jìn)出，涵蓋了早期商業(yè)智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報(bào)表層也可分為數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。FineBI和Tableau同屬于近年來非常棒的軟件，可作為可視化數(shù)據(jù)分析軟件，我常用FineBI從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)進(jìn)行報(bào)表和可視化分析。相對(duì)而言，可視化Tableau更優(yōu)，但FineBI又有另一種身份——商業(yè)智能，所以在大數(shù)據(jù)處理方面的能力更勝一籌。
3、數(shù)據(jù)分析層
這個(gè)層其實(shí)有很多分析工具，當(dāng)然我們最常用的就是Excel，我經(jīng)常用的就是統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘工具；Excel軟件，首先版本越高越好用這是肯定的；當(dāng)然對(duì)excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強(qiáng)大，甚至可以完成所有的統(tǒng)計(jì)分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統(tǒng)計(jì)工具不如專門學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)軟件；SPSS軟件：當(dāng)前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我從3.0開始Dos環(huán)境下編程分析，到現(xiàn)在版本的變遷也可以看出SPSS社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包的變化，從重視醫(yī)學(xué)、化學(xué)等開始越來越重視商業(yè)分析，現(xiàn)在已經(jīng)成為了預(yù)測(cè)分析軟件；SAS軟件：SAS相對(duì)SPSS其實(shí)功能更強(qiáng)大，SAS是平臺(tái)化的，EM挖掘模塊平臺(tái)整合，相對(duì)來講，SAS比較難學(xué)些，但如果掌握了SAS會(huì)更有價(jià)值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等還是SAS比較好用，另外，SAS的學(xué)習(xí)材料比較多，也公開，會(huì)有收獲的！JMP分析：SAS的一個(gè)分析分支XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統(tǒng)計(jì)分析功能
4、表現(xiàn)層
表現(xiàn)層也叫數(shù)據(jù)可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點(diǎn)展現(xiàn)功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實(shí)，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。
PPT：辦公常用，用來寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告；
Xmind&百度腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的層次；
Xcelsius軟件：Dashboard制作和數(shù)據(jù)可視化報(bào)表工具，可以直接讀取數(shù)據(jù)庫(kù)，在Excel里建模，互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn)，最大特色還是可以在PPT中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)報(bào)表。
最后，需要說明的是，這樣的分類并不是區(qū)分軟件，只是想說明軟件的應(yīng)用。有時(shí)候我們把數(shù)據(jù)庫(kù)就用來進(jìn)行報(bào)表分析，有時(shí)候報(bào)表就是分析，有時(shí)候分析就是展現(xiàn)；當(dāng)然有時(shí)候展現(xiàn)就是分析，分析也是報(bào)表，報(bào)表就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)了！
零基礎(chǔ)參加python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)多久
Python是一種代表簡(jiǎn)單主義思想的語言。同樣一個(gè)程序,使用C可能需要1000行代碼,使用Java需要100行代碼,而使用Python則只需要20行代碼。
可能有同學(xué)要問了，Python那么簡(jiǎn)單，那零基礎(chǔ)參加python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)多久?今天我們就一起來看看這個(gè)問題。
現(xiàn)在的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，一般Python的培訓(xùn)時(shí)間都在五個(gè)月左右，一般會(huì)用五周左右的時(shí)間學(xué)習(xí)Python核心編程，通過Python語言基礎(chǔ)知識(shí)以及Linux相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)，了解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，掌握Python的基礎(chǔ)內(nèi)容。
第二階段會(huì)用五周左右的時(shí)間學(xué)習(xí)全棧開發(fā)的內(nèi)容，并通過幾個(gè)項(xiàng)目將學(xué)員之前階段所學(xué)習(xí)的大多數(shù)知識(shí)點(diǎn)融入到項(xiàng)目中復(fù)習(xí)，并且配合項(xiàng)目講解新的內(nèi)容，用真實(shí)的企業(yè)項(xiàng)目，使學(xué)員掌握真正的開發(fā)流程和技術(shù)。
第三階段是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的學(xué)習(xí)，一般是3周左右，學(xué)習(xí)爬蟲的工作原理和設(shè)計(jì)思想以及使用Scrapy框架和MongoDB實(shí)現(xiàn)百萬量數(shù)據(jù)的爬取，學(xué)完這一階段，基本可以勝任Python爬蟲工程師的職位。
第四階段就是重頭戲人工智能的學(xué)習(xí)了，這一階段是花費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng)的，在六周左右，學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域中的圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)行業(yè)中流行的數(shù)據(jù)模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)，深入理解算法原理與實(shí)現(xiàn)步驟。
最后就是5周左右的就業(yè)指導(dǎo)，根據(jù)學(xué)員具體情況，指導(dǎo)學(xué)員修改簡(jiǎn)歷、項(xiàng)目，多方面提供就業(yè)服務(wù)。
python數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些
python支持常見的數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL，SQLServer，Oracle，Postgresql，Redis，Memcaced，MongoDB等。
數(shù)據(jù)庫(kù)是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。它的存儲(chǔ)空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫(kù)并不是隨意地將數(shù)據(jù)進(jìn)行存放，是有一定的規(guī)則的，否則查詢的效率會(huì)很低。當(dāng)今世界是一個(gè)充滿著數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)世界，充斥著大量的數(shù)據(jù)。即這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)世界就是數(shù)據(jù)世界。
大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容有什么要求和條件
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握以下內(nèi)容：
數(shù)據(jù)處理和管理：了解數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、清洗、轉(zhuǎn)換和管理方法，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)管道等。大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具：熟悉大數(shù)據(jù)處理和分析的技術(shù)和工具，如Hadoop生態(tài)系統(tǒng)（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB、Cassandra）等。數(shù)據(jù)分析和挖掘：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和挖掘的基本概念、技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等。分布式計(jì)算和并行處理：了解分布式計(jì)算的原理和并行處理的技術(shù)，能夠進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算和分布式存儲(chǔ)。編程和數(shù)據(jù)編程語言：熟悉至少一種編程語言，如Python、Java或Scala，能夠使用編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：了解數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的基本原則和方法，掌握數(shù)據(jù)脫敏、加密和權(quán)限控制等技術(shù)。要求和條件可能會(huì)因個(gè)人學(xué)習(xí)目標(biāo)和就業(yè)需求而有所不同，但以下是一些常見的要求和條件：
基礎(chǔ)知識(shí)：具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。編程能力：具備良好的編程能力，能夠熟練使用至少一種編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的開發(fā)。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)：具備一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，能夠理解和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。學(xué)習(xí)能力和自主學(xué)習(xí)能力：大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展迅速，要求具備良好的學(xué)習(xí)能力和自主學(xué)習(xí)能力，能夠不斷跟進(jìn)最新的技術(shù)和方法。團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常需要與團(tuán)隊(duì)合作，因此具備良好的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力是必要的。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：具備一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，通過參與項(xiàng)目或?qū)嶋H應(yīng)用來提升自己在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的能力。需要注意的是，大數(shù)據(jù)是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，具體的要求和條件會(huì)根據(jù)不同的職位和工作角色而有所差異。因此，根據(jù)自身的興趣和職業(yè)目標(biāo)，可以進(jìn)一步了解和學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè)知識(shí)和技能。
哪款大數(shù)據(jù)分析軟件比較好
1、spss
是一款用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品；包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類。操作簡(jiǎn)單，編程方便，數(shù)據(jù)接口。
2、tabelau
程序很容易上手，各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫布”上，轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表；不需任何編程。
3、SAS
是一個(gè)模塊化、集成化的大型應(yīng)用軟件系統(tǒng)；SAS提供了從基本統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算到各種試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析，相關(guān)回歸分析以及多變數(shù)分析的多種統(tǒng)計(jì)分析過程。
4、PythonPandas
正如它的網(wǎng)站所述，Pandas是一個(gè)開源的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)，目前由專注于Python數(shù)據(jù)包開發(fā)的PyData開發(fā)團(tuán)隊(duì)繼續(xù)開發(fā)和維護(hù)，屬于PyData項(xiàng)目的一部分。Pandas最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此，pandas為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。
5、Paxata
Paxata是少數(shù)幾家專注于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的組織之一，是一個(gè)易于使用的MSExcel類應(yīng)用程序。它還提供了可視化的指導(dǎo)，可以輕松地將數(shù)據(jù)匯集在一起，查找并修復(fù)數(shù)據(jù)中混雜的噪音或缺失，以及在團(tuán)隊(duì)之間共享和重復(fù)使用數(shù)據(jù)項(xiàng)目。與本文中提到的其他工具一樣，Paxata取消了編碼或腳本，從而克服了處理數(shù)據(jù)所涉及的技術(shù)障礙。
相關(guān)：
數(shù)據(jù)分析算法與軟件概覽：https://www.toutiao.com/i6558003166816764423/
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：19個(gè)超贊的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具
https://www.toutiao.com/i6585379544813797901/
大數(shù)據(jù)是什么
采集記錄足夠多的數(shù)據(jù)，使工作更加針對(duì)化和精準(zhǔn)化，這是大數(shù)據(jù)嗎？這不是大數(shù)據(jù)而只是數(shù)據(jù)化。
什么是大數(shù)據(jù)呢？例如洛杉磯警方曾對(duì)以往的刑事案件做了統(tǒng)計(jì)，通過算法得出了第二天的高概率犯罪地點(diǎn)，然后有針對(duì)性的派警察去該處巡邏，從而使得當(dāng)?shù)氐姆缸铿F(xiàn)象下降20%。這是大數(shù)據(jù)。
再比如，經(jīng)濟(jì)學(xué)家都認(rèn)為股票無法預(yù)測(cè)，而一位劍橋大學(xué)畢業(yè)的博士搞了個(gè)公司，對(duì)有史以來幾乎所有的證券交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，然后通過算法進(jìn)行分析。
他對(duì)什么國(guó)家政策、公司業(yè)績(jī)、行業(yè)走向等等一眼都不看，100%地排除主觀意志的，只根據(jù)計(jì)算結(jié)果來進(jìn)行投資，最后賺了大錢。這是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的精髓并不在于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)和數(shù)量，而在于對(duì)內(nèi)在規(guī)律的挖掘和對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。其思路是：一個(gè)結(jié)果是有很多原因的，原因作用的強(qiáng)度可能是隨機(jī)的，我們對(duì)其中作用的機(jī)理并不清楚。
我們難以找出規(guī)律性，但知道規(guī)律性就蘊(yùn)含在結(jié)果數(shù)據(jù)之中，如果我們能建設(shè)合適的模型，寫出好的算法，就有可能把這個(gè)規(guī)律性提煉出來，從而能科學(xué)地發(fā)現(xiàn)真相和預(yù)測(cè)未來。
今天上午在貴州省大數(shù)據(jù)中心看到了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的事例。
金潤(rùn)建設(shè)和鵬潤(rùn)達(dá)這兩家企業(yè)分別投標(biāo)200多次，一次也沒中過，依然積極地投。投標(biāo)是要成本的，這兩家公司那里來的動(dòng)力？
通過大數(shù)據(jù)的知識(shí)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了它們總是陪著固定的一家公司一同招標(biāo)，最后總是那家公司中標(biāo)。圍標(biāo)、串標(biāo)、陪標(biāo)的秘密被大數(shù)據(jù)挖掘出來了??
數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著無窮的價(jià)值，大數(shù)據(jù)就是“鉆石礦”，但必須善于挖掘。
關(guān)于mongodb百億數(shù)據(jù)查詢性能，mongodb復(fù)雜查詢?cè)淼慕榻B到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。
本文鏈接：http://xinin56.com/qianduan/24790.html