大数据时代的数据分析平台架构

大数据平台的总体架构设计，挺适合做电商项目的参考资料。用户访问层到数据交换层，层次分明，模块拆得也比较细。像数据交换组件这种东西，在多系统对接的时候真的蛮重要的，少了它你就得自己各种格式转换，光编码就够头疼了。 用户行为数据、商品主题、协议主题这类主题数据区划分也比较清晰。用在客户、商品推荐场景里，还挺实用的。而且它不只是做用户层面的，还覆盖了供应链、财务、风控这些后台模块，适合做中后台系统架构参考。 平台提到了不少流程调度和数据管控的细节。说实话，这块多人容易忽略。你以为大数据平台只是跑任务、看报表，其实后面有一堆调度逻辑和监控告警在撑着。对了，它用的是多区分层思路，像实时数据区、贴源数据区

大数据时代的数据分析入门指南，让洞见更准确，让沟通更简洁。从订指标、报预算，到分析市场、评估风险，真正能解决实际问题的数据分析书！用数据表达想法、说服对方和赢得信赖，只有逻辑严密的数据分析才能创造价值、驱动未来！数据分析入门级读物，四个步骤加上Excel通用工具，零基础也能轻松进阶！数据分析其实比你想象得更简单！数据真的有用吗？如何从庞杂的数据中提取对自己有用的信息？如何厘清多种数据关系，锁定问题的关键？如何用数据呈现客观事实，使自己的观点更富逻辑和说服力？用数据解决实际问题的能力，已经成为大数据时代人人必备的硬实力之一。本书摒弃了复杂的统计学原理和数学公式，紧密贴合多种工作场景，介绍了一整套

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例

大数据分析平台Spark在“蘑菇云”行动中发挥了关键作用。

京东金融大数据分析平台的整体架构演示文稿，可供架构设计参考。

Spark 的大数据平台架构，最大的优势就是灵活，扩展性也不错。想搞大数据，尤其是批流一体的那种，Spark 真的是个挺靠谱的选择。 Spark 的大数据平台架构，最大的优势就是灵活，扩展性也不错。想搞大数据，尤其是批流一体的那种，Spark真的是个挺靠谱的选择。 初学的话，可以先看看《大数据中台架构技术体系入门》，讲得比较基础，像数据采集、计算、存储这一套都覆盖了。你可以看看《美团大数据平台架构实战详解》，里面挺多实操内容，比如任务调度、资源管理那块，讲得还挺细。 搞用户行为？推荐你看看《大数据平台之用户行为平台》，配合Hive 架构一起看效果更好。数据仓库这块怎么建、分层怎么搞，里面都有讲

海量数据时代，数据分析需求紧迫。京东金融构建大数据分析平台，助力企业有效利用数据实现精准决策。

近年来，随着技术的不断演进，美团的大数据平台架构在实战中展现出其独特的优势和应用价值。通过深入探讨美团大数据平台的实际运作，可以更好地理解其在解决实际问题和优化服务中的作用。

大数据时代的商务 PPT，思路比较新，核心在于全量数据思维。不搞样本、不纠结精准预测，直接上全部数据，配合算法模型跑一遍，效率高，结果还挺靠谱。讲相关关系比因果关系更重要，这种思维在推荐系统、用户画像里用得多，比如点击率就用相关性建模，先跑出模式再去解释逻辑。里面还提到不精确容忍，嗯，这个点挺有意思。不是非得精确值，只要趋势对，决策就能成。做业务决策、投放优化啥的，用这个思路还蛮实用。你要是对因果有兴趣，可以看看这些扩展阅读：因果关系研究数据 和 Granger 因果关系检验 都挺有干货。另外，还有一篇思路类似的 PPT 也推荐一下：大数据时代商业模式的全新展望，风格差不多，内容更偏商业。如果