（1）Python爬虫进行数据爬取； （2）搭建Hadoop分布式集群； （3）Hive数仓存储原始数据； （4）Spark整合Hive完成数据分析，结果存入MySQL； （5）Spring Boot+ECharts进行数据可视化。

在本项目中，我们主要探讨的是如何利用Apache Spark进行大规模咖啡销售数据的分析与可视化。Apache Spark是一个分布式计算框架，以其高效、易用和适用于大数据处理的特性而广受欢迎。SparkRDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构，它提供了一种抽象的数据并行计算模型。 我们要理解Spark的工作原理。Spark采用内存计算，相比于Hadoop MapReduce的磁盘存储，大大提高了数据处理速度。SparkRDD是Spark对数据的基本抽象，它将数据分布在集群的各个节点上，可以执行各种并行操作。在我们的案例中，SparkRDD将用于处理咖啡销售数据，如统计销售额、销量等关键指标。 项目环境搭建方面，IDEA是一个流行的Java集成开发环境，用于编写Spark程序；Hadoop作为大数据处理的基础平台，提供了分布式文件系统HDFS，用于存储咖啡销售数据；而Python则是Spark常用的一种编程语言，用于编写数据处理逻辑。 在数据处理阶段，我们将首先使用Python读取Hadoop HDFS上的咖啡销售数据，然后通过SparkContext创建SparkRDD。接着，我们可以运用一系列的转换和行动操作，例如`map`、`filter`、`reduceByKey`等，对数据进行预处理，提取出我们需要的信息，比如按地区、按时间、按咖啡种类等维度进行分类统计。 数据分析完成后，我们将进入可视化阶段。这可能涉及使用Python的matplotlib、seaborn或者pandas库，生成图表以直观展示分析结果。例如，我们可以创建条形图来展示各地区的销售排名，使用折线图展示销售趋势，或者使用热力图分析不同时间段的销售情况。可视化可以帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势，从而为业务决策提供依据。 此外，项目提供的源码和文档是学习的关键。源码能让我们看到具体的实现过程，了解如何在实际项目中应用Spark进行数据处理。文档则会解释代码的逻辑和功能，帮助初学者理解各个步骤的意图，快速掌握Spark数据分析的技巧。 总结来说，这个项目涵盖了大数据处理的基础架构（Idea、Hadoop、Spark），重点在于使用SparkRDD进行数据处理和分析，以及使用Python进行数据可视化。对于想要提升大数据处理能力，尤其是熟悉Spark的开发者，这是一个很好的实践案例。通过深入学习和实践，你可以进一步理解大数据分析的流程，提升自己在大数据领域的专业技能。

基于Matlab中的App Designer 进行数据分析及图形绘制的软件，含设计界面及代码

IBM SPSS AMOS 24 是一款强大的结构方程建模（SEM）工具，专为社会科学、医学和其他人文科学领域的研究人员设计。它提供了一个直观的图形用户界面，使得复杂的统计模型构建变得简单易行，包括确认性因子分析（CFA）、探索性因子分析（EFA）以及多种多变量关系的建模。 结构方程建模是一种统计方法，用于检验理论假设，它结合了多元回归、因子分析和其他相关统计技术。AMOS 允许用户通过图形化建模来设定变量之间的关系，然后通过最大似然估计或其他优化算法来估计模型参数。这一过程有助于理解和验证变量间的因果关系，尤其是在理论框架无法直接观察的情况下。 CFA（确认性因子分析）是AMOS中的核心功能之一，它用于测试理论模型中因子结构的有效性。在CFA中，研究人员可以验证测量指标是否确实反映了预期的潜在因子，从而对量表的信度和效度进行评估。通过比较模型拟合指数，如RMSEA（根均方误差近似）、CFI（比较适合指数）和TLI（调和近似适合指数），可以判断模型是否与数据匹配良好。 AMOS还支持路径分析，这是一种扩展的回归分析，可以同时考虑多个因变量和自变量之间的直接和间接效应。这在探究变量间复杂因果关系时非常有用。此外，它还可以处理潜变量交互效应，进一步增强了模型的灵活性和解释性。 在AMOS 24中，有一些显著的改进和新特性，比如增强的图形用户界面，使得模型构建更加直观；更新的统计计算引擎，提高了模型估计的效率和精度；以及更丰富的后验概率分布估计选项，如贝叶斯分析，这为研究者提供了更多的分析选择。 对于社会科学和医学研究者来说，AMOS 提供了一种高效的数据分析途径，可以帮助他们深入理解数据背后的关系，并验证理论假设。其直观的拖放式建模，配合详尽的统计报告，使得非统计背景的研究人员也能轻松上手。结合IBM SPSS的其他模块，如主成分分析、多元回归等，可以实现全方位的数据分析流程。 IBM SPSS AMOS 24 是一款强大而全面的SEM工具，对于人文社科和医学研究者来说，它能够提供深度的洞察力，支持严谨的科学研究。通过使用AMOS，研究人员可以更准确地解析复杂的数据集，建立和验证理论模型，从而推动其领域的知识进步。

【数据分析】 在天津贝壳数据分析试题中，主要涵盖了两个方面的知识点：SQL查询和数据分析。下面将分别对这两个主题进行深入解析。 1. SQL 查询 SQL（Structured Query Language）是用于管理和处理关系数据库的标准语言。试题中的SQL题目涉及了数据筛选、聚合函数以及连接操作。 第一题： 需求是从房源表（house）中筛选出录入时间为'2019-03-11'，且委托类型为'买卖'的房源，并输出房源编号（housedel_id）、维护门店（hold_shop_name）、楼盘名称（resblock_name）和面积（floor_area）。这涉及到`SELECT`、`FROM`、`WHERE`子句的使用： ```sql Select housedel_id as 房源编号, hold_shop_name as 维护门店, resblock_name as 楼盘名称, floor_area as 面积 from house where typing_time = ’2019-03-11’ and del_type=’买卖’; ``` 第二题： 此题要求统计带看日期在'2019-01-01'之后，各个带看人门店的带看房源量，同时要求委托类型为'买卖'。这里需要用到`COUNT()`聚合函数和`GROUP BY`子句来计算每个门店的带看量： ```sql Select agent_shop_name as 带看人门店, count(*) as 带看量 from showing where showing_start_time >’2019-01-01’ and del_type =’买卖’ group by agent_shop_name; ``` 第三题： 此题涉及到了左连接（LEFT JOIN）操作，需要筛选出委托类型为'买卖'且面积超过100平米的房源，同时统计这些房源的带看量。输出字段包括房源编号（housedel_id）、面积（floor_area）和带看量： ```sql Select s.housedel_id as 房源编号, h.floor_area as 面积, count(s.showing_id) as 带看量 from showing s left join house h on s.housedel_id=h.housedel_id where s.del_type = ’买卖’ and h.floor_area>100 group by s.housedel_id; ``` 2. 数据分析 数据分析题旨在考察对品牌和价格结构的理解以及数据洞察力。题目给出的数据表明，2018年11月和12月，不同品牌在不同总价档位的成交量。分析这样的数据可以了解市场分布、品牌偏好以及总价段的销售趋势。分析步骤可能包括： - **数据清洗**：检查数据的完整性和一致性，处理缺失值或异常值。 - **描述性统计**：计算每个品牌每个总价档位的平均成交量、中位数、标准差等，以了解各档位的集中程度和波动情况。 - **比较分析**：对比不同品牌在同一总价档位的表现，识别哪些品牌在特定价位段表现突出。 - **趋势分析**：分析各总价档位成交量的时间变化，判断是否呈现上升、下降或季节性波动。 - **市场占有率**：计算每个品牌在所有总价档位的总成交量占市场份额的比例，揭示品牌的总体市场地位。 - **关联分析**：研究总价与成交量之间的关系，看是否存在价格与销量的正相关、负相关还是无关联。 通过以上分析，可以为决策者提供关于品牌策略、定价策略以及市场趋势的重要洞察。 总结，此试题旨在考察应聘者对SQL查询语言的掌握程度以及数据分析的基本能力。SQL部分涉及了基础查询、聚合函数和连接操作；数据分析部分则需要对市场数据进行深度挖掘和解读。通过解决这些问题，能有效地评估候选人在实际工作中处理数据和解决问题的能力。

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Mathematica是一款强大的数学计算软件，广泛应用于数据分析、数值模拟、图形绘制等领域。在数据分析方面，Mathematica提供了丰富的命令和函数，使得用户能够方便地进行各种数学运算和数据处理。 1. 内部常数： - Pi: 圆周率π，用于涉及圆和圆周率相关的计算。 - E: 自然对数的底数e，常用于指数函数和自然对数。 - I: 虚数单位i，用于复数运算。 - Infinity: 无穷大，表示不受限制的数值。 - Degree: 度，用于角度单位的转换。 2. 常用数学函数： - Exp[x]: 指数函数，以e为底数。 - Log[x]: 自然对数，以e为底数。 - Log[a, x]: 以a为底数的对数。 - Sqrt[x]: 平方根函数，返回x的非负平方根。 - Abs[x]: 绝对值函数，返回x的绝对值。 - Sin[x], Cos[x], Tan[x]: 正弦、余弦、正切函数，用于三角运算。 - ArcSin[x], ArcCos[x], ArcTan[x]: 反正弦、反余弦、反正切函数，返回对应三角函数的逆运算结果。 - 双曲函数如Sinh[x], Cosh[x], Tanh[x]等，用于双曲三角运算。 3. 数论函数： - GCD[a, b, c, ...]: 最大公约数函数，返回一组数的最大公约数。 - LCM[a, b, c, ...]: 最小公倍数函数，返回一组数的最小公倍数。 - Mod[m, n]: 求余函数，返回m除以n的余数。 - Quotient[m, n]: 求商函数，返回m除以n的商。 - Divisors[n]: 返回所有能整除n的整数。 - FactorInteger[n]: 因数分解，将整数n分解为质数的乘积。 - Prime[n]: 返回第n个质数。 - PrimeQ[n]: 判断n是否为质数，返回True或False。 4. 随机数与组合函数： - Random[Integer, {m, n}]: 生成m到n之间的一个随机整数。 - Factorial[n]: 计算n的阶乘，n!。 - Permutations[n]: 返回n的所有可能排列。 - Combinations[n, k]: 返回n个不同元素中取k个元素的所有组合。 5. 复数运算： - Re[z]: 复数z的实部。 - Im[z]: 复数z的虚部。 - Arg[z]: 复数z的辐角。 - Abs[z]: 复数z的模长。 - Conjugate[z]: 复数z的共轭复数。 - Exp[z]: 复数指数函数。 6. 数值计算与格式化： - N[num]: 将精确数num转化为浮点数。 - N[num, n]: 将精确数num转化为具有n个有效数字的浮点数。 - NumberForm[num, n]: 格式化num，保留n位有效数字。 - Rationalize[float]: 将浮点数转化为分数形式。 - Rationalize[float, dx]: 将浮点数转化为近似分数，误差小于dx。 7. 符号运算： - a + b, a - b, a * b, a / b, a^b: 加、减、乘、除、乘方运算。 - Sign[x]: 返回x的符号，1表示正，-1表示负，0表示零。 8. 多项式运算： - PolynomialGCD[p1, p2, ...]: 求多项式p1, p2, ...的最大公因式。 - PolynomialLCM[p1, p2, ...]: 求多项式p1, p2, ...的最小公倍式。 9. 整数运算： - GCD[p1, p2, ...]: 求整数p1, p2, ...的最大公约数。 - LCM[p1, p2, ...]: 求整数p1, p2, ...的最小公倍数。 这些命令和函数构成了Mathematica数据分析的基础，通过它们，用户可以进行各种复杂的数据处理、统计分析和数值计算，实现对数据的深入理解和可视化。无论是简单的数据操作还是复杂的数学模型，Mathematica都能提供高效而准确的解决方案。

数据分析实例(共30张PPT).rar

《R 语言数据分析教程及案例》是一本针对初学者的详细指南，旨在帮助读者掌握R语言的基本知识和技能，从而能够有效地进行数据分析。本教程由李东风编著，于2023年4月26日发布，内容涵盖R语言的各个方面。 在介绍部分，作者首先阐述了R语言的历史和特点。R语言起源于1990年代，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发，现已成为统计分析和图形绘制的主流工具。其主要特点是开源、免费、拥有庞大的社区支持，以及丰富的统计分析和数据可视化功能。 关于R语言的下载与安装，教程指出，用户可以从CRAN（Comprehensive R Archive Network）官方网站获取最新版本的R软件，并提供了详细的安装步骤。同时，教程还讲解了如何管理R的扩展软件包，这些包极大地丰富了R的功能，如数据处理、机器学习等。 在基础R软件的用法部分，教程介绍了R的命令行界面，包括基本的输入和输出操作。此外，RStudio作为一款强大的集成开发环境（IDE），它的使用方法也在教程中得到详解，它提供了一种更高效的工作环境，包括代码编辑、调试、项目管理等功能。 Qmd文件是教程中提到的一种文档格式，通常与Quarto或Markdown相关，用于编写具有混合内容（文本、代码和结果）的文档。学习Qmd文件的使用，可以帮助用户更好地组织和展示R代码及分析结果。 在R语言入门部分，教程通过运行样例来教授基本概念。这包括在命令行界面执行计算、使用数学函数、创建自定义函数，以及理解和操作向量。向量是R语言中的基本数据结构，用于存储同类型的数据。此外，教程还介绍了工作空间的概念，它是R保存所有变量和对象的地方，以及如何管理这些对象。 绘图是R语言的一大强项，教程提供了绘图示例，教读者如何利用R制作统计图表，这对于数据分析的可视化至关重要。同时，教程还展示了如何进行简单的统计汇总，如平均值、中位数、标准差等，这些都是数据分析的基础步骤。 教程介绍了如何运行源程序文件，这意味着用户可以编写完整的R脚本，保存并重复执行，这在处理复杂任务时非常有用。附录中的数据提供了实践操作的素材，让读者有机会将所学应用到实际数据上。 《R 语言数据分析教程及案例》为学习者提供了一个全面的学习路径，从安装R和RStudio，到掌握基本语法、向量操作、绘图、统计分析等，一步步引导读者深入理解R语言，以便在数据分析领域游刃有余。

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