大数据驱动客户满意度提升

尿不湿旁边的啤酒柜，是大数据干的好事。大数据的妙处就在这儿——不告诉你该干啥，而是悄悄告诉你客户想要啥。讲真，这种发现隐藏需求的能力，才是数据最香的地方。像这个案例就挺经典的，超市抓住了“下班男人+奶爸”这个场景，顺手一摆，销售额直接翻倍，顾客满意度也跟着起飞。你说值不值？ 嗯，说到底就是从大量数据里找到用户行为的“潜规则”。你想提升满意度，不是喊口号，是得用数据说话。比如用SQL统计购物频次、用Python跑个用户行为模型、甚至简单地把数据可视化一搞，多本来想不到的点子都能冒出来。还挺有意思的。 顺带分享几个我觉得还不错的参考： 企业经营大数据案例的满意度调查：案例不少，实操感强

spark 0 2025-06-15

Apache Spark分布式计算框架剖析

Apache Spark 的源码文章，结构清晰、内容扎实，挺适合对分布式计算有兴趣的你深入学习一下。文章从 Spark 的整体架构讲起，聊到了核心组件和关键机制，比如RDD、DAGScheduler、TaskScheduler、Executor这些，讲得还挺透。Spark Core 的调度机制比较复杂，但源码部分讲得还算容易理解，尤其是任务怎么拆分、怎么调度这块。像DAGScheduler负责把任务拆成TaskSet，交给TaskScheduler发到各个Executor上跑，文章里也有。Spark SQL和Streaming的源码剖析也蛮实用。比如DStream怎么转成RDD、结构化查询怎么

spark 0 2025-06-15

大数据用户画像商业应用

用户画像的大数据应用，挺适合做商业的。用户在网上点的每一次、搜的每一个词、看过的页面，其实都在无声地“说话”。企业收集这些行为数据后，如果能建个靠谱的用户模型，那你就能从海量数据里挖出不少金矿。 数据拥有者的用户行为数据可不少，什么搜索记录、浏览路径、购买记录都一应俱全。你要做的，就是把这些碎片信息拼成一个完整画像。别怕难，核心思路其实就是：行为 → 特征 → 价值。 比如你做一个百货商场项目，可以参考百货商场会员用户画像；要是你在搭平台，像大数据平台用户行为这种例子还挺有用。 用户画像这块内容，技术上离不开Hive、标签系统、数据清洗这几个关键词，数据质量过硬了，建模才靠谱。你可以看看Hiv

spark 0 2025-06-15

大数据ETL测试设计与实现

大数据 ETL 工具的测试方案，王冬敏这篇文章还挺实用的，尤其是你想搭个稳定测试框架的时候。里面从测试用例设计、自动化脚本实现到性能验证，都讲得比较细，而且不少点子真的能直接拿来用。结合你手头的 ETL 流程改一改，效率会提升蛮多。

spark 0 2025-06-15

Learning Spark+图解Spark核心技术与案例实战

英文的《Learning Spark》和中文的《图解 Spark 核心技术与案例实战》是我推荐的两本 Spark 学习资料，一个系统、一个直观，搭配起来效果挺不错的。《Learning Spark》的内容比较系统，讲得也细，尤其适合刚入门或者想打好基础的你。像RDD、DataFrame、Dataset这些概念，它讲得蛮清楚的，代码例子也多，看着就想敲两行试试。另外，它还把Spark SQL、MLlib、Spark Streaming这些模块都讲了一遍，内容覆盖面比较广，适合你从全局理解 Spark 的玩法。响应也快，代码也好上手。《图解 Spark 核心技术与案例实战》走的是图文结合+实战路线

spark 0 2025-06-15

High Performance Spark高效调优实践指南

性能调优的干货书，《High Performance Spark》算一本蛮实用的。讲得挺细，关键还不啰嗦，属于那种你一边看一边就能立马在项目里动手试试的类型。尤其是大规模数据时，资源分配、内存管理、算子选择这些怎么做更高效，书里都有实际建议。 优化Spark的时候，常常会卡在shuffle太多、join太慢这种点上。书里有不少这类的场景，像怎么调executor memory，怎么用persist()稳住缓存，这些都有。嗯，节省成本的同时还能提速，谁不想？ 你要是经常和YARN打交道，建议一起看看YARN Essentials 资源管理优化指南，资源分配那块搭配着用，效果更好。还有这篇Spar

spark 0 2025-06-15

TREC2006中英文邮件数据集

TREC2006 的中英文邮件数据集，挺适合用来练手垃圾邮件分类。数据量不算小，格式也比较规整。你用 Python 或者 MATLAB 搞机器学习都挺方便。嗯，尤其是做贝叶斯分类、SVM 啥的，拿它做实验刚刚好。顺带说一句，数据本身就来自国际比赛，质量还不错。

spark 0 2025-06-15

Spark ML Pipeline决策树分类交叉验证

Spark ML 的交叉验证用起来还挺顺手，是搭配决策树分类这种直观的模型，效果和效率都不错。文档里写得清楚，从参数怎么配，到怎么搭 pipeline，基本一步步照着来就能跑通，代码也不复杂。 交叉验证的numFolds设成 5 是个比较稳的选择，数据分得够细，又不至于太耗时。还有像maxDepths和maxBins这种调参，配合ParamGridBuilder就能快速测试多个组合，训练完还能直接评估准确率，省心。 整体 pipeline 结构也蛮清晰：先用VectorAssembler组特征，再用StandardScaler做归一化，套个DecisionTreeClassifier，全丢进P

spark 0 2025-06-15

DataCleaner数据清洗工具

数据质量的老朋友 DataCleaner，用过的都说好。它不是那种花哨复杂的工具，图形界面清清爽爽，操作起来挺直观。拿来跑数据比较、验证，甚至做数据监控都不在话下，尤其适合做 Excel 或数据库清洗那类活儿。 DataCleaner的图形界面比较省事，点几下就能搞定字段、重复数据检测之类的操作，响应也快。你如果常和一堆表格打交道，这玩意儿挺省时间的，是做初步清洗的时候。 除了基本的字段，DataCleaner还能对不同数据源做比对——比如 Excel、CSV 和数据库里的数据对得挺好。也能做规则校验，比如设个条件，数据不合规就提示错误。 要做数据监控？它还有一个Web 监控界面，可以配置周期

spark 0 2025-06-15

Azure Databricks示例数据集

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

spark 0 2025-06-15