网站访问数据分析

了解网站点击流数据分析的业务应用解读关键指标的业务意义掌握网站点击流数据分析系统的架构熟练掌握各个环节的技术实现独立设计并完成一个网站点击流数据分析系统

某电商网站进行日志处理项目，使用hadoop、hive、hbase进行ETL清洗和MR分析，最终将分析结果存入mysql数据库。

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。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

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

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

该工具支持用户录入数据，并基于此计算产品的首次合格率（FPY）。用户可以将分析结果导出为Excel文件，或生成可视化图表，进行深入的质量控制分析。