导读：企业的精细化运营、数据驱动都是基于大数据分析来进行的。在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。在这些数据的指导下可以不断优化产品设计、运营模式从而促进转化率的提高和营收的增长。基于用户行为分

本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景CobarCobar是阿里开源的数据库中间件，关于它的介绍这里不再赘述，可以参考之前的文章SQLSQL是一种领域语言（编程语言），常用于关系型数据库，方便管理结构化数据。数据库执行SQL时先对SQL进行词法分析、语法分析、语义分析生成抽象语法树（

描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行

↑关注星标  有趣的不像个技术号每晚九点，我们准时相约  我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通

 　　大型网站遇到性能瓶颈或发生故障时，分析日志往往是发现问题根源最有效的手段。传统的日志分析手段不外乎以下几类:1\.运维人员用脚本grep，分析再汇总2\.通过流式计算引擎,storm/spark实时产生汇总数据，供监控分析3\.将数据堆放到HDFS，之后通过map/reduce定期做批量分析一个完整的集中式日志系统，需要包

<?php/\\ \数据分析引擎 \分析向量的元素必须和基准向量的元素一致，取最大个数，分析向量不足元素以0填补。 \求出分析向量与基准向量的余弦值 \@author(http://my.oschina.net/arthor)Foyon \//\\ \获得向量的模 \

十年前写的，从今天看起来之前的想法还是比较幼稚的。从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A\X\\2B\XC0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。从分析的出发点看，数据分析

随着《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，各类型数据呈现出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级，企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，如何从数据中获取价值显得尤为重要，也是大数据相关

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