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产品经理如何了解高深莫测的大数据?

去年下半年,我开始负责公司的用户画像工作,经历了公司用户画像从0到1的搭建过程。从一个大数据小白,开始慢慢了解神秘的大数据是,与数据同事通力合作进行画像标签的清洗输出,设计用户画像分析工具和可视化产品。 本文不是对大数据千篇一律的感悟,而是我一年内工作积累的干货,希望对各位产品经理有帮助。 一、大数据是什么? 大数据,big data,《大数据》一书对大数据这么定义,大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。 这句话至少传递两种信息: 1、大数据是海量的数据 2、大数据处理无捷径,对分析处理技术提出了更高的要求 二、大数据的处理流程 下图是数据处理流程: 1、底层是数以千亿计的数据源,数据源可以是SCM(供应链数据),4PL(物流数据),CRM(客户数据),网站日志以及其他的数据 2、第二层是数据加工层,数据工程师对数据源按照标准的统计口径和指标对数据进行抽取、清洗、转化、装载(整个过程简称ELT) 3、第三层是数据仓库,加工后的数据流入数据仓库,进行整合和存储,形成一个又一个数据集市。 数据集市,指分类存储数据的集合,即按照不同部门或用户的需求存储数...

《Mahout算法解析与案例实战》一一导读

Preface?前 言 为什么要写这本书2010年以后,世界快速进入了大数据时代,Hadoop成为大数据分析的首选平台和开发标准,无数数据分析软件纷纷向Hadoop靠拢。在Hadoop原有技术基础之上,涌现了Hadoop家族产品,它们正在配合“大数据”概念不断创新,推动科技进步。因此,新一代IT精英也必须顺应潮流,抓住机遇,随着Hadoop一起发展和成长!简而言之,Hadoop是由Apache基金会开发的一个优秀的云计算技术框架,用户在其基础上即使不了解分布式底层细节,也可以开发分布式程序。Hadoop家族成员中的诸多成员进一步利用了这一优势,拓展了云计算的应用领域,降低了相应的软件开发门槛,而Mahout就是其中最难掌握,也是最有竞争力且最值得学习的项目之一。Mahout是一个基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架,

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