车主行为

这是一个入门级大数据教学案例，专门分析车主在智能交通系统中的超速、闯红灯和其他违规行为。案例通过数据分析展示了如何利用技术监测和改善车主的驾驶行为。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。

Impala 是个给力的工具，专门为大数据设计的。它能在大规模数据集上进行低延迟的 SQL 查询，适合用来做实时用户行为。如果你有用户行为数据，比如网页点击流、APP 交互之类的，Impala 可以帮你快速查询和这些数据，你做出更快速、精准的业务决策。举个例子，想要实时追踪用户的浏览路径、停留时间，Impala 起来流畅。适合用在需要快速响应的场景，比如优化产品体验或者做个性化营销。嗯，Impala 的查询性能相当高，背后是通过内存计算避免了磁盘 I/O 的延迟，速度相当快。而且它支持 SQL 语法，操作起来和传统数据库差不多，基本不需要额外学习啥新语言，挺方便的。

NetFlow 的数据结构设计蛮巧妙的，用来用户行为，挺高效。 NetFlow 的用户行为挖掘算法，最大的亮点是行为特征建模这块，逻辑清晰，结构也不复杂。你只要搞定流量采集那一步，后面的行为数据库和聚类就能跑起来，思路蛮适合做后台用户画像的。 它里面定义了用户行为距离，可以帮你把不同类型的用户分成一类一类的，用在安全预警或访问异常上还挺靠谱。比如有用户在短时间内频繁访问高敏感端口，这个算法就比较容易标出来。 如果你在做网络安全或用户行为建模，不妨参考一下这套逻辑，聚类方法也好实现，响应也快。 想深入了解类似的算法实现，可以看看这几个：基于数据挖掘的用户行为研究、用户行为平台架构解析。 哦对了，

十一期间车主的出行偏好、时间分布还有高速通行习惯，看完这份 2015 年的大数据报告，感觉挺有意思的。报告里有大量的可视化图表，得蛮细致，尤其是节前节后车流高峰对比，做前端交互项目的时候能直接拿来参考数据结构和用户行为模型。

用户行为分析平台架构解析 本节深入剖析用户行为分析平台的整体架构及运作流程。