抖音大数据分析报告2018-2019

对于网购用户来说，每年有两次薅羊毛的机会不容错过；而对于电商广告主来说，每年同样有两次大型的抢量与促销黄金时间段，那就是618与双11。 2018年，电商618营销战有哪些看点？各位老铁们，别眨眼，《618大数据洞察报告》抢先看！ 《618大数据洞察报告》重点： 2018年618流量稳定，点击大涨，PC同比上涨近三成，移动上涨近七成； PC点击峰值提前至6月1，移动端还是618当天； 618当日是JD主场，AL、SN将自己的“主场日”提前至6月1及6月15； JD移动端点击优势大，AL在上涨；浏览器托盘消息成点击NO.1资源位；手助、手卫、手机浏览器开屏依旧是明星资源，快视频则异军突起； 网友

本报告使用Minhash技术分析了两个文本数据集Amazon News和Google Report的Jaccard相似度，找出每条记录在另一个数据集中的最佳匹配结果。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

2019年4月27日，Alexa公布了最新的网站排名数据，涵盖全球前一百万网站的详细情况。这些数据对互联网从业者、市场营销人员、SEO专家和网站管理员具有重要参考价值，帮助他们了解全球互联网格局，分析网站流量趋势和竞争环境。

基于NBA2018-2019赛季的球员数据，从数据分析的角度深入探讨了字母哥与哈登的实力对比。通过主成分分析等方法，详细分析了他们在赛季中的表现差异。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

电信运营商的销户数据，属于那种看着枯燥其实蛮有意思的方向。你要是做用户行为、建模型、搞推荐系统，这种数据集简直就是宝藏。字段全、跨度长，能挖的点还挺多，像在网时长、套餐类型、欠费金额这些指标都有价值。 数据量大怎么？嗯，别怕，搭配上MongoDB、Kafka这些大数据利器，响应也快，扩展也方便。尤其是用户通信记录这块，多线程消费、分片存储，搞起来还是比较稳的。 如果你还在琢磨怎么切入用户流失，不妨从预销号+离网前通话行为入手，找找那些提前预警的点，再用数据挖掘模型跑一跑，预测效果还挺靠谱。 相关的实战文章我也顺手挑了几篇，像MongoDB 分片实战、大数据、还有Web 数据挖掘，都还蛮有参考价

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

本报告基于大数据技术中的Spark框架，实现快速的大数据分析。通过本课程设计，探索了如何利用Spark处理和分析海量数据，为学术界和行业应用提供了重要参考。