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基于Quick BI的用户分布分析

Quick BI的气泡地图功能能非常直观得体现全国各区域的数据情况。这里从网上搜了一份某社交网站的用户数据,数据量就五六万条,而且只包含这些用户的公开信息(省的自己还要去爬)。 数据预处理 数据包含的字段为uid、location、gender、followersnum、friendsnum,分别是用户id、所在区域、性别、关注人数、好友人数。里面的location这个字段是中文的,看到为“浙江”这样的就写了省的,也有是“浙江 杭州”这样到省、市的,而且中间用空格分割。另外还有一些写的是“海外”或“其他”。 先用个SQL对数据进行处理,整理出一个所在省的字段 create table wbuser2 AS select b.* from( select a.uid, a.`location`, a.`gender`, a.`follo

MaxCompute 学习计划(二)

MaxCompute SQL 在这一课,我们开始学习MaxCompute SQL。希望通过这一课的学习,能基本掌握MaxCompute SQL的写法,清楚MaxCompute SQL和标准SQL的区别,还要能熟悉系统内建函数。 数据集 刚开始使用MaxCompute建议到这里免费体验。中间的账号注册、实名认证、数据上传一类的这里不再赘言。 进去后到脚本开发里创建一个自己的脚本。然后就可以开始写SQL执行了。 参考资料 可能需要参考MaxCompute关于SQL部分的文档,比如DML部分和内建函数。 常见错误 如果使用了Group by,那Select的部分要么是分组项,要么就得是聚合函数。 Order by后面必须加Limit n。 Select表达式里不能用子查询,可以用Join改写。 Join不支持笛卡尔积,以及MapJoin的用法和使用场景。 Un

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