通信基站数据分析与Hadoop技术应用

构建Hadoop平台数据分析方案，设计数据采集、处理、分析及可视化全流程，实现海量数据的快速高效分析。

大数据的概念其实挺简单，主要就是如何和利用超大规模的数据集。像社交媒体、视频、机器日志这些，都能巨量的数据，但传统的数据库管理工具就 hold 不住。这本书《大数据的概念、技术与应用》从数据的收集到存储、都有涉及，内容挺全面，技术也不难理解。书里的技术就像 Hadoop、NoSQL 这些，都是现在大数据领域的‘主力军’。而且它还注重实际应用，比如金融、零售、医疗等行业，怎么样用大数据来实际问题。你要是对大数据感兴趣，这本书绝对值得一读哦，学习了之后，不仅能提升自己对数据的理解，也能你在工作中更好地利用数据做决策。

Web日志数据分析技术及其应用，喜欢数据挖掘的可以下载查阅。

数据分析和数据挖掘是从数据中提取有价值信息的关键技术，尽管二者有相似之处，但在方法和应用上存在显著差异。数据挖掘通常需要编程技能来实现，而数据分析则更多依赖于现有分析工具。在行业知识方面，数据分析需要深入理解特定行业并将数据与业务结合，而数据挖掘则注重技术和数学计算。尽管如此，它们都涉及从大数据中提取信息，以支持决策和创新。

基于 Hadoop 的豆瓣影评项目，挺适合想用大数据玩点实战的你。它把豆瓣电影评论数据搬进了 HDFS，用 MapReduce 搞，比如词频统计、情感判断这些，思路清晰，代码不难，跑起来还挺快。还有 Hive、Pig 这些辅助工具，用 SQL 风格写逻辑，轻松多了。想看看哪些电影口碑最好、用户都在聊啥，这项目能帮你挖不少料。

Pig 是一种连接 Hadoop 集群进行数据分析的工具，它为不熟悉 Java 的用户提供了一种类似 SQL 的数据流语言 Pig Latin，简化了数据处理过程。

数据分析与统计——综述与应用####一、描述性统计学简介描述性统计学，又称统计描述，是统计学的基本分支之一，专注于如何有效地收集、整理和展示数据，揭示数据集的基本特征。通过收集、整理和概括原始数据，并利用图表等形式进行可视化处理，帮助我们更好地理解和解释数据。 ####二、描述性统计学的作用描述性统计学的核心功能包括： 1. 描述和总结数据的基本特征：通过各种方式对收集到的实验数据进行描述和总结。 2. 提供数据的定量分析基础：结合简单的图形分析，为后续的数据分析奠定基础。 3. 提供关于样本和度量的简单汇总：通过单个数字的形式概括数据的主要特点。 4. 为推断性统计提供准备：在数据充分的情况

CDAT是建立在Python生态系统（如NumPy、Matplotlib）、Jupyter笔记本和iPython、LLNL开发的工具集、以及VTK等开源软件基础上的社区数据分析工具。它为研究人员提供了处理和可视化大规模分布式气候数据的协同方法，支持高性能并行流数据分析和海量气候数据集的科学可视化。CDAT框架通过紧密耦合的CDAT Core与VTK基础设施集成，以及松散耦合的集成方式，使得研究人员能够快速使用各种工具进行数据分析和可视化。

大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布