SQL数据分析项目实战

分布式 SQL 引擎的 Inceptor 配合 Waterdrop 用起来还挺顺手的，尤其适合搞数据和实时计算的同学。课程第 11 讲的这个实验内容，主要围绕 Inceptor SQL 的基本用法、事务机制，还有 ORC 表、分区分桶这些概念来展开，挺系统的。你只要安装好Waterdrop，用上Inceptor SDK，再加个JDK，环境就差不多了。嗯，目录结构也帮你规划好了，本地用/mnt/disk1/{student_name}，HDFS 走/tmp那一套，清晰明了。

这是一个使用R语言进行数据分析的项目，包含完整的代码和数据，可用于学习和实践数据分析技能。

电影数据的项目里，TMDB 的数据集真的是蛮值得一试的。它的数据量大、字段也挺全，像导演、演员、预算、票房这些，全都给你列出来了，适合拿来练手做数据或者机器学习项目。 图表方面你可以整点饼图、条形图、折线图来票房和类型的关系，搭配 matplotlib 和 seaborn 用起来还蛮顺手的。像 plt.bar()、sns.lineplot() 这些方法都能直接上手，效果也直观。 数据预这块也别马虎，先用 dropna() 缺失值，再把类型转一转，比如上映日期转成时间格式，用 pd.to_datetime() 就行，方便后面画趋势图。 逻辑上，建议你先看 电影类型 跟 票房、利润 的关系，用 c

在本Hive实战项目中，重点在于分析和优化YouTube视频网站的各项数据指标，包括观看次数排名、类别热度、视频关联性等。这些数据对于了解用户行为、优化用户体验和制定商业策略至关重要。项目要求包括统计TopN的视频观看次数和类别热度，以及分析用户上传量和视频关联类别排名。

深入探索数据分析在商业领域的应用，学习如何利用数据驱动业务决策，提升商业价值。本周课程将涵盖： 商业指标体系构建： 探索关键业务指标，学习如何建立有效的指标体系，衡量业务表现。 用户行为分析： 深入了解用户行为模式，掌握用户细分、留存分析等方法，优化产品体验。 市场分析与竞争情报： 学习市场调研方法，分析竞争格局，制定有效的市场策略。 商业决策案例分析： 通过实际案例，学习如何运用数据分析解决商业问题，提升决策效率。

金融数据的世界挺有趣，是用Python来挖掘数据，你做各种决策。比如信用卡评分，背后其实是挺复杂的数据。这个资源里，给你讲了多商业数据的实际应用，数据科学家该具备的技能，以及如何用Python做数据的常见操作。而且，资源里不仅了理论，还带你实际操作一个数据挖掘实例，做信用卡评分模型，学到的东西直接能用到工作中哦。 如果你对金融风控、数据挖掘、信用卡评分等领域感兴趣，这篇资源不妨看看，能让你对数据的思路更清晰。再加上里面有不少相关的相关文章，可以让你一步步深入了解，掌握更多实际技能。 嗯，如果你想快速上手并实际问题，这份资料的内容挺适合用来做参考的。你可以通过实际项目中不断练习，提升自己做数据的

将详细介绍Python数据分析中AQI分析的基本流程，包括明确需求和目的、数据收集、数据预处理（包括数据整合、数据清洗）、以及描述性统计分析、推断统计分析和相关系数分析等内容。

音乐销售数据任务的代码资源，做得还蛮扎实的。课程背景是澳门大学商务编程课，主要是拿音乐销售数据做一整套。从数据清洗、EDA、客户，到个性化推荐，流程比较完整，适合新手练习，也能给老手启发。

视频网站的测试数据，用 Hive 真挺方便的。你只要搞懂它怎么用 SQL 跑在 Hadoop 上，多大数据问题就都能迎刃而解。这个实战项目主要就是围绕一个叫chbVideoOut的文件展开，里面是用户行为日志、视频 ID、观看时间等等，格式比较常见，CSV 那一套。 先建表，定义好字段结构，再用LOAD DATA命令把数据喂进去，嗯，几步搞定。比如你想看看谁的视频最受欢迎，直接一条GROUP BY配合ORDER BY的 SQL 就行，响应也快，代码也简单。 而且 Hive 支持分区，大文件香。按日期分区能省不少查询时间，像这样： CREATE TABLE video_views_partiti