軟件開發(fā)的一般流程是什么?_?

軟件開發(fā)流程分為: 需求確認——概要設計——詳細設計——編碼——單元測試——集成測試——系統(tǒng)測試——維護

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軟件開發(fā)是一項包括需求捕捉、需求分析、設計、實現(xiàn)和測試的系統(tǒng)工程。軟件一般是用某種程序設計語言來實現(xiàn)的。通常采用軟件開發(fā)工具可以進行開發(fā)。軟件分為系統(tǒng)軟件和應用軟件，并不只是包括可以在計算機上運行的程序，與這些程序相關的文件一般也被認為是軟件的一部分。

軟件設計思路和方法的一般過程，包括設計軟件的功能和實現(xiàn)的算法和方法、軟件的總體結構設計和模塊設計、編程和調試、程序聯(lián)調和測試以及編寫、提交程序。

擴展資料

軟件開發(fā)方面的工作。具體可分為以下方面：

1?可視化編程掌握程序設計方法及可視化技術，精通一種可視化平臺及其軟件開發(fā)技術。獲取Delphi程序員系列、Java初級或VB開發(fā)能手認證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學校等可視化編程程序員。

2 WEB應用程序設計 具有美工基礎和網(wǎng)頁動畫設計能力，掌握交互式網(wǎng)頁程序的設計技術，能進行網(wǎng)站建設和維護。獲取Macromedia多媒體互動設計師或Delphi初級程序員或Delphi快速網(wǎng)絡開發(fā)工程師認證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學校等WEB應用程序員。

3?軟件測試?掌握軟件測試的基本原理、方法和組織管理，精通軟件測試工具。獲取ATA軟件測試工程師或Delphi初級程序員或Java初級程序員認證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學校等軟件測試員。

4 數(shù)據(jù)庫管理 能應用關系范式進行數(shù)據(jù)庫設計，精通SQL語言，勝任數(shù)據(jù)庫服務器管理與應用工作。獲取Oracle數(shù)據(jù)庫管理或SQL Server數(shù)據(jù)庫應用或Windows XP應用認證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學校等部門的中、大型數(shù)據(jù)庫管理員。

5 圖形圖像制作 精通國際上流行的圖形/圖像制作工具（如CorelDraw、Photoshop、Pagemaker等）。獲取平面設計師相關的認證。 就業(yè)方向：廣告制作公司、建筑設計公司、包裝裝璜設計公司、居室裝修公司、出版印刷公司。

參考資料來源：百度百科-軟件開發(fā)

目前網(wǎng)上商城系統(tǒng)哪個好用?

為了選擇一個靠譜的商城系統(tǒng)，可以把這幾方面做一個參考：

1、運營模式

企業(yè)可以根據(jù)自身發(fā)展情況選擇合適的運營模式。通常而言，電商平臺的運營模式都會從單一模式逐步向多元化演變，大部分企業(yè)會以自營模式或混合模式為基礎，在平臺的發(fā)展過程中不斷衍生出更多的形態(tài)。

2、開發(fā)語言及數(shù)據(jù)庫

就當前來說，市面上電商軟件開發(fā)技術主要以java、php、.net開發(fā)語言為主。從編程語言特性來看，.net語言不支持跨平臺操作；php語言安全穩(wěn)定性不高；java技術應用廣泛，安全性能、跨平臺性好。因而推薦考慮java開發(fā)的電商平臺。

在數(shù)據(jù)庫方面主要以MySQL、SQLServer、Oracle為主，它們都有著各自的優(yōu)勢與不足，MySQL易用、免費、開源，但屬于輕量級的數(shù)據(jù)庫；SQLServer便捷、靈活，但不支持跨平臺操作；Oracle兼容性強、安全穩(wěn)定，但成本支出較高。所以建議挑選一款支持多數(shù)據(jù)庫的軟件產品，以滿足企業(yè)不同的部署需求。當然，在開發(fā)語言和數(shù)據(jù)庫選擇上更多的應該以企業(yè)技術團隊熟悉哪種開發(fā)語言和數(shù)據(jù)庫為考慮。

3、安全及穩(wěn)定性

一般評判一款軟件好壞會從操作便利性、安全穩(wěn)定性、是否滿足需求等三個方面來做考慮。由于網(wǎng)絡電商平臺不同于其他平臺，平臺內大量資金及交易數(shù)據(jù)一旦遭受攻擊，其破壞性可能是致命的，因此我們挑選一款安全可靠的商城系統(tǒng)是必不可少的。為避免此類問題出現(xiàn)，我們可以在挑選系統(tǒng)時通過網(wǎng)絡搜索引擎進行相關了解。這里推薦一些相關查詢平臺：站長網(wǎng)、ICP備案信息查詢。

4、二次開發(fā)

市場環(huán)境變幻莫測，一般商城平臺需要不停的在功能上進行擴展、維護，而二次開發(fā)是實現(xiàn)這些功能的基礎。所以，我們在挑選軟件產品時需要了解該商城系統(tǒng)是否采用的是成熟的、主流的、資料豐富的框架或組件來開發(fā)的；除外，我們還應該注意源代碼是否嚴格遵循JavaEE標準開發(fā)規(guī)范，因為源代碼的規(guī)范、優(yōu)雅程度決定著軟件后續(xù)二次開發(fā)的難易程度。

5、功能支持

由于涉足電商領域行業(yè)眾多，企業(yè)需要結合自身需求選取一些實用功能作為基礎，更多的去關注產品的可拓展性，是否采用高擴展性插件設計，擁有豐富的第三方擴展應用。商城系統(tǒng)在功能方面支持多種模塊，例如：商品管理、營銷、多語言、第三方登錄、第三方支付、物流查詢等。一般而言，多種支付方式對消費者而言，能夠根據(jù)自己的需求來選擇支付方式，安全方便，能在最大程度上滿足消費者的支付要求；另外，商城系統(tǒng)中包含眾多的營銷插件，比如滿減、滿折、優(yōu)惠券、積分兌換、贈品等，企業(yè)可以通過這些插件為平臺獲取更多客源，從而形成規(guī)模效益；而第三方快捷登錄方式則可以省去繁瑣的用戶注冊步驟，有效降低商城會員流失率，為商城注入更多新活力。

易族智匯javashop商城系統(tǒng)開發(fā)擁有十幾年的經(jīng)驗，專業(yè)的技術團隊，先后為國內外多家大型企業(yè)提供電商解決方案、定制服務和技術支持。

外行人的大數(shù)據(jù)五問 帶你了解大數(shù)據(jù)

外行人的大數(shù)據(jù)五問 帶你了解大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是什么？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數(shù)據(jù)集合的統(tǒng)稱？今天我們所說的“大數(shù)據(jù)”和過去傳統(tǒng)意義上的“數(shù)據(jù)”的區(qū)別又在哪里？大數(shù)據(jù)有什么特點？來源有哪些？又應用于哪些方面等等。接下來小編帶您一起了解大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實際應用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。最后一個特點是指數(shù)據(jù)真實性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

百度知道—大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

互聯(lián)網(wǎng)周刊—大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"的概念遠不止大量的數(shù)據(jù)（TB）和處理大量數(shù)據(jù)的技術，或者所謂的"4個V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上是無法實現(xiàn)的。換句話說，大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數(shù)據(jù)進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力

研究機構Gartner—大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數(shù)據(jù)的類別上看，"大數(shù)據(jù)"指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。 亞馬遜網(wǎng)絡服務（AWS）、大數(shù)據(jù)科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。 研發(fā)小組對大數(shù)據(jù)的定義："大數(shù)據(jù)是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現(xiàn)象出現(xiàn)時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數(shù)據(jù)是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數(shù)據(jù)的一部分認知在于，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數(shù)據(jù)的極限"。 大數(shù)據(jù)不是關于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數(shù)據(jù)服務的價值在哪里。

大數(shù)據(jù)分析

眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于如此的認識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數(shù)據(jù)技術

數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。

數(shù)據(jù)存取：關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

結果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。

大數(shù)據(jù)特點

要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。

第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。

大數(shù)據(jù)技術是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術并將其應用到相關領域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價值的信息，也體現(xiàn)在如何加強大數(shù)據(jù)技術研發(fā)，搶占時代發(fā)展的前沿。

當下我國大數(shù)據(jù)研發(fā)建設應在以下四個方面著力

一是建立一套運行機制。大數(shù)據(jù)建設是一項有序的、動態(tài)的、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環(huán)節(jié)的正規(guī)有序，實現(xiàn)統(tǒng)合，搞好頂層設計。

二是規(guī)范一套建設標準。沒有標準就沒有系統(tǒng)。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態(tài)更新的大數(shù)據(jù)建設標準，為實現(xiàn)各級各類信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡互連、信息互通、資源共享奠定基礎。

三是搭建一個共享平臺。數(shù)據(jù)只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用數(shù)據(jù)庫建設的基礎上，通過數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)各級各類指揮信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。

四是培養(yǎng)一支專業(yè)隊伍。大數(shù)據(jù)建設的每個環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數(shù)據(jù)建設專業(yè)隊伍。

大數(shù)據(jù)作用

大數(shù)據(jù)時代到來，認同這一判斷的人越來越多。那么大數(shù)據(jù)意味著什么，他到底會改變什么？僅僅從技術角度回答，已不足以解惑。大數(shù)據(jù)只是賓語，離開了人這個主語，它再大也沒有意義。我們需要把大數(shù)據(jù)放在人的背景中加以透視，理解它作為時代變革力量的所以然。

變革價值的力量

未來十年，決定中國是不是有大智慧的核心意義標準（那個"思想者"），就是國民幸福。一體現(xiàn)在民生上，通過大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明，看我們在人與人關系上，做得是否比以前更有意義；二體現(xiàn)在生態(tài)上，通過大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明，看我們在天與人關系上，做得是否比以前更有意義。總之，讓我們從前10年的意義混沌時代，進入未來10年意義澄明時代。

變革經(jīng)濟的力量

生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現(xiàn)不了價值；只有消費者認同的，才賣得出去，才實現(xiàn)得了價值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現(xiàn)價值。這就是啟動內需的原理。

變革組織的力量

隨著具有語義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎設施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動網(wǎng)絡結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。

大數(shù)據(jù)之所以成為時代變革力量，在于它通過追隨意義而獲得智慧。

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。

大數(shù)據(jù)處理的流程

具體的大數(shù)據(jù)處理方法確實有很多，但是根據(jù)筆者長時間的實踐，總結了一個普遍適用的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數(shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，最后是數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

大數(shù)據(jù)處理之二：導入/預處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。

大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/分析

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

整個大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理。

大數(shù)據(jù)應用與案例分析

大數(shù)據(jù)應用的關鍵，也是其必要條件，就在于"IT"與"經(jīng)營"的融合，當然，這里的經(jīng)營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經(jīng)營，大至一個城市的經(jīng)營。以下是我整理的關于各行各業(yè)，不同的組織機構在大數(shù)據(jù)方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源于網(wǎng)絡，本文僅作引用，并在此基礎上作簡單的梳理和分類。

大數(shù)據(jù)應用案例之：醫(yī)療行業(yè)

[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術醫(yī)療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業(yè)找到大量病人相關的臨床醫(yī)療信息，通過大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。

[2] 在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產嬰兒夭折。

[3] 它讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開發(fā)產品，比如通過社交網(wǎng)絡來收集數(shù)據(jù)的健康類App。也許未來數(shù)年后，它們搜集的數(shù)據(jù)能讓醫(yī)生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會自動提醒你再次服藥。

大數(shù)據(jù)應用案例之：能源行業(yè)

[1] 智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個預測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個預測后，可以降低采購成本。

[2] 維斯塔斯風力系統(tǒng)，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級計算機，然后對氣象數(shù)據(jù)進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時便可完成。

大數(shù)據(jù)應用案例之：通信行業(yè)

[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預測客戶的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時采取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡分析加速器，將通過提供單個端到端網(wǎng)絡、服務、客戶分析視圖的可擴展平臺，幫助通信企業(yè)制定更科學、合理決策。

[2] 電信業(yè)者透過數(shù)以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟。

[3] 中國移動通過大數(shù)據(jù)分析，對企業(yè)運營的全業(yè)務進行針對性的監(jiān)控、預警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯(lián)網(wǎng)上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

大數(shù)據(jù)應用案例之：零售業(yè)

[1] "我們的某個客戶，是一家領先的專業(yè)時裝零售商，通過當?shù)氐陌儇浬痰辍⒕W(wǎng)絡及其郵購目錄業(yè)務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨后他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)的完美結合，為業(yè)務挑戰(zhàn)提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平臺上的數(shù)據(jù)充實了客戶主數(shù)據(jù)，使他的業(yè)務服務更具有目標性。

[2] 零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例

MySQL性能調優(yōu) – 你必須了解的15個重要變量

前言:

MYSQL 應該是最流行了 WEB 后端數(shù)據(jù)庫。雖然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架構師還是會選擇 MYSQL 來做數(shù)據(jù)存儲。本文作者總結梳理MySQL性能調優(yōu)的15個重要變量，又不足需要補充的還望大佬指出。

1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE

如果你已經(jīng)在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的數(shù)據(jù)表都是InnoDB，那么表示你已經(jīng)設置好了。如果沒有，確保把你的表轉換為InnoDB并且設置default_storage_engine為InnoDB。

為什么？簡而言之，因為InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存儲引擎 – 它支持事務，高并發(fā)，有著非常好的性能表現(xiàn)(當配置正確時)。這里有詳細的版本介紹為什么

2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE

這個是InnoDB最重要變量。實際上，如果你的主要存儲引擎是InnoDB，那么對于你，這個變量對于MySQL是最重要的。

基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL應該分配給InnoDB緩沖池多少內存，InnoDB緩沖池用來存儲緩存的數(shù)據(jù)，二級索引，臟數(shù)據(jù)(已經(jīng)被更改但沒有刷新到硬盤的數(shù)據(jù))以及各種內部結構如自適應哈希索引。

根據(jù)經(jīng)驗，在一個獨立的MySQL服務器應該分配給MySQL整個機器總內存的80%。如果你的MySQL運行在一個共享服務器，或者你想知道InnoDB緩沖池大小是否正確設置，詳細請看這里。

3.INNODB_LOG_FILE_SIZE

InnoDB重做日志文件的設置在MySQL社區(qū)也叫做事務日志。直到MySQL 5.6.8事務日志默認值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能殺手。從MySQL 5.6.8開始，默認值提升到48M,但對于許多稍繁忙的系統(tǒng)，還遠遠要低。

根據(jù)經(jīng)驗，你應該設置的日志大小能在你服務器繁忙時能存儲1-2小時的寫入量。如果不想這么麻煩，那么設置1-2G的大小會讓你的性能有一個不錯的表現(xiàn)。這個變量也相當重要，更詳細的介紹請看這里。

當然，如果你有大量的大事務更改，那么，更改比默認innodb日志緩沖大小更大的值會對你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事務更改小于幾k，那還是保持默認的值吧。

4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT

默認下，innodb_flush_log_at_trx_commit設置為1表示InnoDB在每次事務提交后立即刷新同步數(shù)據(jù)到硬盤。如果你使用autocommit，那么你的每一個INSERT, UPDATE或DELETE語句都是一個事務提交。

同步是一個昂貴的操作(特別是當你沒有寫回緩存時)，因為它涉及對硬盤的實際同步物理寫入。所以如果可能，并不建議使用默認值。

兩個可選的值是0和2:

* 0表示刷新到硬盤，但不同步(提交事務時沒有實際的IO操作)

* 2表示不刷新和不同步(也沒有實際的IO操作)

所以你如果設置它為0或2，則同步操作每秒執(zhí)行一次。所以明顯的缺點是你可能會丟失上一秒的提交數(shù)據(jù)。具體來說，你的事務已經(jīng)提交了，但服務器馬上斷電了，那么你的提交相當于沒有發(fā)生過。

顯示的，對于金融機構，如銀行，這是無法忍受的。不過對于大多數(shù)網(wǎng)站，可以設置為innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服務器最終崩潰也沒有什么大問題。畢竟，僅僅在幾年前有許多網(wǎng)站還是用MyISAM，當崩潰時會丟失30s的數(shù)據(jù)(更不要提那令人抓狂的慢修復進程)。

那么，0和2之間的實際區(qū)別是什么？性能明顯的差異是可以忽略不計，因為刷新到操作系統(tǒng)緩存的操作是非常快的。所以很明顯應該設置為0，萬一MySQL崩潰(不是整個機器)，你不會丟失任何數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)已經(jīng)在OS緩存，最終還是會同步到硬盤的。

5.SYNC_BINLOG

已經(jīng)有大量的文檔寫到sync_binlog，以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的關系，下面我們來簡單的介紹下：

a) 如果你的服務器沒有設置從服務器，而且你不做備份，那么設置sync_binlog=0將對性能有好處。

b) 如果你有從服務器并且做備份，但你不介意當主服務器崩潰時在二進制日志丟失一些事件，那么為了更好的性能還是設置為sync_binlog=0.

c) 如果你有從服務器并且備份，你非常在意從服務器的一致性，以及能及時恢復到一個時間點(通過使用最新的一致性備份和二進制日志將數(shù)據(jù)庫恢復到特定時間點的能力)，那么你應該設置innodb_flush_log_at_trx_commit=1，并且需要認真考慮使用sync_binlog=1。

問題是sync_binlog=1代價比較高 – 現(xiàn)在每個事務也要同步一次到硬盤。你可能會想為什么不把兩次同步合并成一次，想法正確 – 新版本的MySQL(5.6和5.7，MariaDB和Percona Server)已經(jīng)能合并提交，那么在這種情況下sync_binlog=1的操作也不是這么昂貴了，但在舊的mysql版本中仍然會對性能有很大影響。

6.INNODB_FLUSH_METHOD

將innodb_flush_method設置為O_DIRECT以避免雙重緩沖.唯一一種情況你不應該使用O_DIRECT是當你操作系統(tǒng)不支持時。但如果你運行的是Linux，使用O_DIRECT來激活直接IO。

不用直接IO，雙重緩沖將會發(fā)生，因為所有的數(shù)據(jù)庫更改首先會寫入到OS緩存然后才同步到硬盤 – 所以InnoDB緩沖池和OS緩存會同時持有一份相同的數(shù)據(jù)。特別是如果你的緩沖池限制為總內存的50%，那意味著在寫密集的環(huán)境中你可能會浪費高達50%的內存。如果沒有限制為50%，服務器可能由于OS緩存的高壓力會使用到swap。

簡單地說，設置為innodb_flush_method=O_DIRECT。

7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES

MySQL 5.5引入了緩沖實例作為減小內部鎖爭用來提高MySQL吞吐量的手段。

在5.5版本這個對提升吞吐量幫助很小，然后在MySQL 5.6版本這個提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能會保守地設置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以設置為8-16個緩沖池實例。

你設置后觀察會覺得性能提高不大，但在大多數(shù)高負載情況下，它應該會有不錯的表現(xiàn)。

對了，不要指望這個設置能減少你單個查詢的響應時間。這個是在高并發(fā)負載的服務器上才看得出區(qū)別。比如多個線程同時做許多事情。

8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY

InnoDB有一種方法來控制并行執(zhí)行的線程數(shù) – 我們稱為并發(fā)控制機制。大部分是由innodb_thread_concurrency值來控制的。如果設置為0，并發(fā)控制就關閉了，因此InnoDB會立即處理所有進來的請求(盡可能多的)。

在你有32CPU核心且只有4個請求時會沒什么問題。不過想像下你只有4CPU核心和32個請求時 – 如果你讓32個請求同時處理，你這個自找麻煩。因為這些32個請求只有4 CPU核心，顯然地會比平常慢至少8倍(實際上是大于8倍)，而然這些請求每個都有自己的外部和內部鎖，這有很大可能堆積請求。

下面介紹如何更改這個變量，在mysql命令行提示符執(zhí)行：

對于大多數(shù)工作負載和服務器，設置為8是一個好開端，然后你可以根據(jù)服務器達到了這個限制而資源使用率利用不足時逐漸增加。可以通過show engine innodb status\G來查看目前查詢處理情況，查找類似如下行：

9.SKIP_NAME_RESOLVE

這一項不得不提及，因為仍然有很多人沒有添加這一項。你應該添加skip_name_resolve來避免連接時DNS解析。

大多數(shù)情況下你更改這個會沒有什么感覺，因為大多數(shù)情況下DNS服務器解析會非常快。不過當DNS服務器失敗時，它會出現(xiàn)在你服務器上出現(xiàn)“unauthenticated connections” ，而就是為什么所有的請求都突然開始慢下來了。

所以不要等到這種事情發(fā)生才更改。現(xiàn)在添加這個變量并且避免基于主機名的授權。

10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX

* innodb_io_capacity：用來當刷新臟數(shù)據(jù)時，控制MySQL每秒執(zhí)行的寫IO量。

* innodb_io_capacity_max: 在壓力下，控制當刷新臟數(shù)據(jù)時MySQL每秒執(zhí)行的寫IO量

首先，這與讀取無關 – SELECT查詢執(zhí)行的操作。對于讀操作，MySQL會盡最大可能處理并返回結果。至于寫操作，MySQL在后臺會循環(huán)刷新，在每一個循環(huán)會檢查有多少數(shù)據(jù)需要刷新，并且不會用超過innodb_io_capacity指定的數(shù)來做刷新操作。這也包括更改緩沖區(qū)合并（在它們刷新到磁盤之前，更改緩沖區(qū)是輔助臟頁存儲的關鍵）。

第二，我需要解釋一下什么叫“在壓力下”，MySQL中稱為”緊急情況”，是當MySQL在后臺刷新時，它需要刷新一些數(shù)據(jù)為了讓新的寫操作進來。然后，MySQL會用到innodb_io_capacity_max。

那么，應該設置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max為什么呢？

最好的方法是測量你的存儲設置的隨機寫吞吐量，然后給innodb_io_capacity_max設置為你的設備能達到的最大IOPS。innodb_io_capacity就設置為它的50-75%，特別是你的系統(tǒng)主要是寫操作時。

通常你可以預測你的系統(tǒng)的IOPS是多少。例如由8 15k硬盤組成的RAID10能做大約每秒1000隨機寫操作，所以你可以設置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。許多廉價企業(yè)SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。

這個值設置得不完美問題不大。但是，要注意默認的200和400會限制你的寫吞吐量，因此你可能偶爾會捕捉到刷新進程。如果出現(xiàn)這種情況，可能是已經(jīng)達到你硬盤的寫IO吞吐量，或者這個值設置得太小限制了吞吐量。

11.INNODB_STATS_ON_METADATA

如果你跑的是MySQL 5.6或5.7，你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默認值，因為它已經(jīng)設置正確了。

不過在MySQL 5.5或5.1，強烈建議關閉這個變量 – 如果是開啟，像命令show table status會立即查詢INFORMATION_SCHEMA而不是等幾秒再執(zhí)行，這會使用到額外的IO操作。

從5.1.32版本開始，這個是動態(tài)變量，意味著你不需要重啟MySQL服務器來關閉它。

12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP

innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup這兩個變量與性能無關，不過如果你偶爾重啟mysql服務器(如生效配置)，那么就有關。當兩個都激活時，MySQL緩沖池的內容(更具體地說，是緩存頁)在停止MySQL時存儲到一個文件。當你下次啟動MySQL時，它會在后臺啟動一個線程來加載緩沖池的內容以提高預熱速度到3-5倍。

兩件事：

第一，它實際上沒有在關閉時復制緩沖池內容到文件，僅僅是復制表空間ID和頁面ID – 足夠的信息來定位硬盤上的頁面了。然后它就能以大量的順序讀非常快速的加載那些頁面，而不是需要成千上萬的小隨機讀。

第二，啟動時是在后臺加載內容，因為MySQL不需要等到緩沖池內容加載完成再開始接受請求(所以看起來不會有什么影響)。

從MySQL 5.7.7開始，默認只有25%的緩沖池頁面在mysql關閉時存儲到文件，但是你可以控制這個值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct，建議75-100。

這個特性從MySQL 5.6才開始支持。

13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS

如果你運行著一個大量SELECT查詢的MySQL服務器(并且已經(jīng)盡可能優(yōu)化)，那么自適應哈希索引將下你的下一個瓶頸。自適應哈希索引是InnoDB內部維護的動態(tài)索引，可以提高最常用的查詢模式的性能。這個特性可以重啟服務器關閉，不過默認下在mysql的所有版本開啟。

這個技術非常復雜，在大多數(shù)情況下它會對大多數(shù)類型的查詢直到加速的作用。不過，當你有太多的查詢往數(shù)據(jù)庫，在某一個點上它會花過多的時間等待AHI鎖和閂鎖。

如果你的是MySQL 5.7，沒有這個問題 – innodb_adaptive_hash_index_parts默認設置為8，所以自適應哈希索引被切割為8個分區(qū)，因為不存在全局互斥。

不過在mysql 5.7前的版本，沒有AHI分區(qū)數(shù)量的控制。換句話說，有一個全局互斥鎖來保護AHI，可能導致你的select查詢經(jīng)常撞墻。

所以如果你運行的是5.1或5.6，并且有大量的select查詢，最簡單的方案就是切換成同一版本的Percona Server來激活AHI分區(qū)。

14.QUERY_CACHE_TYPE

如果人認為查詢緩存效果很好，肯定應該使用它。好吧，有時候是有用的。不過這個只在你在低負載時有用，特別是在低負載下大多數(shù)是讀取，小量寫或者沒有。

如果是那樣的情況，設置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不過記住不能把256M設置更高的值了，否則會由于查詢緩存失效時，導致引起嚴重的服務器停頓。

如果你的MySQL服務器高負載動作，建議設置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF，并重啟服務器生效。那樣Mysql就會停止在所有的查詢使用查詢緩存互斥鎖。

15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES

從MySQL 5.6.6開始，表緩存能分割到多個分區(qū)。

表緩存用來存放目前已打開表的列表，當每一個表打開或關閉互斥體就被鎖定 – 即使這是一個隱式臨時表。使用多個分區(qū)絕對減少了潛在的爭用。

從MySQL 5.7.8開始，table_open_cache_instances=16是默認的配置。

歡迎做Java的工程師朋友們私信我資料免費獲取免費的Java架構學習資料（里面有高可用、高并發(fā)、高性能及分布式、Jvm性能調優(yōu)、Spring源碼，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多個知識點的架構資料）

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如何寫數(shù)據(jù)分析報告

相信很多數(shù)據(jù)分析師在寫數(shù)據(jù)分析報告的時候也會遇到一些困惑，因為我最近也在寫一個報告，在這里就梳理一下如何寫數(shù)據(jù)分析報告

數(shù)據(jù)分析報告是數(shù)據(jù)分析師常見的工具，寫好一份數(shù)據(jù)分析報告，不但能夠清楚描述問題，洞察數(shù)據(jù)并且提出一些有思考的舉措，也很能反映出一個數(shù)據(jù)分析師的思維和用數(shù)據(jù)講故事的能力，網(wǎng)上雖然也有很多關于寫好數(shù)據(jù)分析報告的文章，但是大部分都是偏重于理論，具體實踐的很少，我就在這里做一個匯總，希望能幫助一些朋友，以期拋磚引玉

--------分割線--------正式開始--------

一份好的數(shù)據(jù)分析報告離不開兩部分：數(shù)據(jù)部分和分析部分。巧婦難為無米之炊，數(shù)據(jù)之于數(shù)據(jù)分析師就好像食材之于巧婦，數(shù)據(jù)的重要性可見一斑，分析部分是數(shù)據(jù)分析師將數(shù)據(jù)做成報告的最重要一步，是最體現(xiàn)一個數(shù)據(jù)分析師功底的部分，也是拉開差距的部分，下面就針對兩部分分別進行闡述

一. 數(shù)據(jù)部分

數(shù)據(jù)部分最重要的就是數(shù)據(jù)質量，數(shù)據(jù)質量的好壞直接決定一份數(shù)據(jù)分析報告的好壞，如果報告中某一個數(shù)據(jù)被質疑，會直接影響這份數(shù)據(jù)分析報告的可信度，本章說一說跟數(shù)據(jù)有關的一些內容

1.數(shù)據(jù)的質量

1.1數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)類型比較好理解，就是數(shù)據(jù)以什么樣的類型存儲的，不同的數(shù)據(jù)類型有不同的使用方法，因此在處理數(shù)據(jù)之前，必須要先了解數(shù)據(jù)類型，常見的數(shù)據(jù)類型有（這里只說一些常見的數(shù)據(jù)類型）：

整數(shù)型

int ：用于存儲整數(shù)，存儲從-2的31次方到2的31次方之間的所有正負整數(shù)，每個INT類型的數(shù)據(jù)按4 個字節(jié)存儲

bigint ：用于存儲大整數(shù)，存儲從-2的63次方到2的63次方之間的所有正負整數(shù)，每個BIGINT 類型的數(shù)據(jù)占用8個字節(jié)的存儲空間

smallint ：用于存儲小整數(shù)，存儲從-2的15次方到2的15次方之間的所有正負整數(shù)。每個SMALLINT 類型的數(shù)據(jù)占用2 個字節(jié)的存儲空間

浮點型

real ：存儲的數(shù)據(jù)可精確到第7 位小數(shù)，其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個REAL類型的數(shù)據(jù)占用4 個字節(jié)的存儲空間

float ：存儲的數(shù)據(jù)可精確到第15? 位小數(shù)，其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個FLOAT 類型的數(shù)據(jù)占用8 個字節(jié)的存儲空間。? FLOAT數(shù)據(jù)類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數(shù)據(jù)的精度。n 為1到15 之間的整數(shù)值。當n 取1 到7? 時，實際上是定義了一個REAL 類型的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)用4 個字節(jié)存儲它；當n 取8 到15 時，系統(tǒng)認為其是FLOAT 類型，用8 個字節(jié)存儲它

字符型

char ： 數(shù)據(jù)類型的定義形式為CHAR[ （n） ]，n 表示所有字符所占的存儲空間，n? 的取值為1 到8000， 即可容納8000 個ANSI 字符。若不指定n 值，則系統(tǒng)默認值為1。? 若輸入數(shù)據(jù)的字符數(shù)小于n，則系統(tǒng)自動在其后添加空格來填滿設定好的空間。若輸入的數(shù)據(jù)過長，將會截掉其超出部分

nchar ： 它與CHAR 類型相似。不同的是NCHAR數(shù)據(jù)類型n 的取值為1 到4000。 因為NCHAR 類型采用UNICODE? 標準字符集（CharacterSet）。 UNICODE 標準規(guī)定每個字符占用兩個字節(jié)的存儲空間，所以它比非UNICODE? 標準的數(shù)據(jù)類型多占用一倍的存儲空間。使用UNICODE? 標準的好處是因其使用兩個字節(jié)做存儲單位，其一個存儲單位的容納量就大大增加了，可以將全世界的語言文字都囊括在內，在一個數(shù)據(jù)列中就可以同時出現(xiàn)中文、英文、法文、德文等，而不會出現(xiàn)編碼沖突

varchar ：VARCHAR數(shù)據(jù)類型的定義形式為VARCHAR? [ （n） ]。 它與CHAR 類型相似，n 的取值也為1 到8000，? 若輸入的數(shù)據(jù)過長，將會截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR數(shù)據(jù)類型具有變動長度的特性，因為VARCHAR數(shù)據(jù)類型的存儲長度為實際數(shù)值長度，若輸入數(shù)據(jù)的字符數(shù)小于n? ，則系統(tǒng)不會在其后添加空格來填滿設定好的空間。一般情況下，由于CHAR 數(shù)據(jù)類型長度固定，因此它比VARCHAR 類型的處理速度快

時間和日期型

date ：‘2018-01-17’

time ：‘10:14:00’

timestamp ：‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的數(shù)據(jù)類型，如果有其他的數(shù)據(jù)類型沒有說到，可以去網(wǎng)上搜一下，都比較好理解

1.2噪音數(shù)據(jù)

因為網(wǎng)上有非常多的關于噪音數(shù)據(jù)的解釋，都非常專業(yè)，我就不在這里做過多的詳細解釋了，我們只探討從sql取出數(shù)據(jù)的時候有一些異常值的處理辦法：

null

一般跑過sql的朋友肯定會發(fā)現(xiàn)，在跑出來的數(shù)據(jù)中會有null的情況，這個時候需要對null進行替換，如果是計算用，就把null替換成0，這個步驟可以在sql里面完成，也可以在excel里面完成

極大值

極大值會影響數(shù)據(jù)的計算結果，一般會進行處理，要么替換成除極大值以外的最大值，要么直接棄用

作為分母的0

如果0作為分母，在excel里會出現(xiàn)#DIV/0,這個時候可以直接把結果替換，或者在sql里面直接進行替換，用case……when……就可以替換

1.3數(shù)據(jù)的口徑

數(shù)據(jù)的口徑很重要，根據(jù)經(jīng)驗看，大部分的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題是口徑造成的，數(shù)據(jù)的口徑一定要跟業(yè)務的口徑一致，拿留存率舉例：

留存率是周期比率型指標，一般在計算留存率的時候需要確定 留存周期 和 活躍判定的口徑

留存周期：留存周期通俗來講就是指用戶在多長時間范圍內活躍，并在下一個周期內仍然活躍，這里的多長時間就是指留存周期

活躍判定：指怎么判定一個用戶活躍，可以是啟動App，可以是登陸，也可以是完成了一次其他特定行為，這個主要依照業(yè)務需求而定

實際計算：

周留存率的計算

分子：本周活躍 且 上周也活躍的用戶數(shù)

分母：上周活躍的用戶數(shù)

2.可能會用到的工具

在處理數(shù)據(jù)的過程中可以用很多工具，在這里就介紹一些比較常見的工具，大家耳熟能詳，學起來也不是特變難

2.1提取數(shù)據(jù)

mysql

hivesql

兩者的查詢語句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的數(shù)據(jù)存儲情況

2.2數(shù)據(jù)處理

python：一般寫個腳本做一些機械的操作（我目前是這么用），也可以用來做計算

mysql：在查詢的時候可以進行處理

excel：數(shù)據(jù)量比較小的時候，可以在excel上簡單處理

2.3數(shù)據(jù)可視化

python：可以用來做一些詞云圖

Tableau：可視化一些圖表，可以和sql結合著用

excel：做一些簡單的圖表，實際上數(shù)據(jù)處理的好的話，一般用excel就足夠了

二. 分析部分

在處理了數(shù)據(jù)以后就要開始進行報告的撰寫，寫報告會涉及到幾個部分的工作，這里分別進行介紹一下：

1.報告結構

一篇數(shù)據(jù)分析報告的結構是十分重要的，一個好的結構能夠將他人帶入到你的報告中，讓他人更好的明白你的意圖，減少信息傳遞之間的丟失，同時你的思維也主要展現(xiàn)在結構上，這就意味著在寫數(shù)據(jù)分析報告前，一定好想清楚數(shù)據(jù)分析報告的結構，當然這里說的報告結構即包括整個報告的結構，也包括每一個章節(jié)的結構，這里就放到一起說了

1.1 總 - 分 - 總（多用在整體結構）

我們在讀一本書的時候，打開目錄，會發(fā)現(xiàn)整部書的結構一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

結尾

這就是典型的總 - 分 - 總結構，是最常見的結構，如果是對一個專題進行分析，用這種形式是非常好的，舉個例子：

某電商App近一個月內的銷售額出現(xiàn)下滑，讓你針對這個問題進行一次專題分析

分析思路：拿到這個問題，我們很容易想到的是，銷售額出現(xiàn)下滑出現(xiàn)的原因有兩個，一個是付費用戶數(shù)減少了，另一個是付費用戶的人均付費金額減少了，這兩個原因屬于并列的原因，不存在遞進關系，也就是說付費用戶數(shù)減少了與人均付費金額減少并不存在因果關系，沒有什么相關性，因此需要對兩個原因共同分析，最后輸出結論和提升建議，分析完以后，會發(fā)現(xiàn)總

- 分 - 總結構很適合這樣的分析，所以列出以下提綱

問題描述

銷售額近一個月下降多少？絕對值，環(huán)比，同比數(shù)據(jù)

原因假設：付費用戶數(shù)下降/人均付費金額下降

付費用戶數(shù)下降分析

付費用戶數(shù)降幅是多少？絕對值，環(huán)比，同比數(shù)據(jù)

定位下降人群：是整體下降還是某一群體用戶數(shù)下降

這里就涉及到用戶分群，用戶分群的方法有很多，涉及到用戶價值的分群常見的就是RFM模型，將分完群的用戶進行數(shù)據(jù)對比，看看上個月付費用戶的結構占比跟本月有什么不同，當然用戶分群的方法也不止這一個，還有按照會員等級分群（主要用會員等級進行用戶分群），按照活躍程度（新用戶/留存用戶/回流用戶），按照消費習慣（一般用戶表里面都會有用戶的標簽，標識這個用戶的消費習慣，表示這個用戶更喜歡購買哪一類的商品），不管用什么分群方法，都需要縱向對比，也就是這個月和上個月付費人群的對比

原因分析：

如果是付費用戶整體下降（這種是大家都不想看到的現(xiàn)象，欣慰大盤數(shù)據(jù)的驅動需要投入大量的資源，也有可能是自然波動），考慮可能的原因主要有：用戶整體流失，比如用戶流失到竟對；或者本月有什么特殊情況，影響到了整體的用戶活躍；或者是從活動維度去觀察，是不是活動的力度減小，影響了用戶付費的欲望

如果是某一個用戶群體下降：考慮的原因可能有商品品類的影響，是不是某一類商品在平臺沒有上架，或者某一類商品漲價；或者這一類用戶受到了哪些影響，一般可以從屬性和行為角度去分析

提出策略：

針對分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具體，比如如果你提出一條策略是：提升新注冊用戶數(shù)，那么等于沒說，老板多數(shù)會diss你，但是你如果說，通過減少注冊時填寫的非必要字段，如年齡/職業(yè)，來簡化注冊流程，挺升注冊轉化率，進而提升新注冊用戶數(shù)，那感覺是不一樣的）

人均付費金額下降分析

人均付費金額的降幅是多少？絕對值，環(huán)比，同比數(shù)據(jù)

定位原因

人均付費金額下降可能的原因主要有：訂單數(shù)量下降；每個訂單包含的商品數(shù)的下降/某一個品類購買數(shù)下降

提出策略：針對分析出的原因提出可落地的策略

總結問題

明確造成銷售額下降的原因到底是什么（定性以后，記得一定要量化，不量化會被diss）

提出有針對性的建議

如何預防再次發(fā)生

1.2 遞進（可用于整體結構和章節(jié)內部結構）

這種結構適合對一個問題進行探索，就像上一個例子中，我們針對每一個可能原因進行分析的時候，就是采用的這種分析方法，這種分析結構特別適合對一個小問題進行深入的探索分析，層層遞進，深挖原因，這里在舉一個例子：

某一個App的新注冊用戶數(shù)環(huán)比上個月減少，需要你做一個深入的分析，找到原因，提供改進策略

分析思路：新注冊用戶數(shù)的的影響因素是一個典型的漏斗結構，也是一個典型的單向性用戶旅程，畫一張圖就能說明白：

如圖所示，影響注冊用戶數(shù)的原因全部標注在漏斗里面，但是注冊全流程這個漏斗只能看個大概流失，所以我們會對某一步進行細化，這張圖上，我們對用戶從啟動到注冊成功進行細化，細化到用戶行為，這樣能夠提出一些產品上的改進意見，這個時候，如果想要提升新注冊用戶數(shù)，只需要針對每一步流失原因進行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所見即所得的分析

比如：我們想對提交注冊信息到注冊成功這一步進行優(yōu)化，那么首先我們要找到用戶注冊失敗的原因有什么，一般有：

用戶已注冊

密碼格式不合規(guī)

系統(tǒng)錯誤

未勾選《隱私協(xié)議》

在提出建議的時候，只要針對以上原因提出具體改進意見就可以了

1.3并列結構（多用于整體結構）

這種結構一般遇到的情況不多，常見的有對不同的校區(qū)進行經(jīng)營分析/對不同品類的商品進行售賣分析，基本都是以描述型分析為主，因為分析的主體是并列關系，所以只需要每個主體就行單獨分析就好，基本采用的分析思路是一樣的

1.4因果結構（多用于章節(jié)內部結構）

這種結構一般用在復盤分析報告中，復盤是常見的數(shù)據(jù)分析報告類型之一，也是很多公司比較重視的一個報告，比如雙十一復盤/新手活動復盤等等， 以電商某一次大促復盤為例 ，這里直接寫結構：

總體描述：

本次大促整體數(shù)據(jù)表現(xiàn)，整體活動節(jié)奏的介紹；銷售額是多少，同比提升多少；利潤情況；參與用戶有多少，同比提升多少；賣出商品有多少，同比提升多少；各個子活動的貢獻是多少

子活動1的效果分析

子活動1的簡介，作用，發(fā)力點

子活動1的貢獻是什么，對于直接提升結果指標或者間接提升指標有哪些貢獻

子活動1的成本是什么？投入產出比是多少？

子活動2的效果分析

子活動x的效果分析

最后匯總，提出優(yōu)化建議

2.分析方法

講完了整體結構，我們就該進入到具體分析的過程里面，這里的分析方法，主要想說說怎么去針對不同的數(shù)據(jù)進行分析，也就是說怎么通過數(shù)據(jù)看出問題，這里介紹常用的5種分析方法，但是有一句話非常重要，想寫這節(jié)的最前面： 數(shù)據(jù)分析師一定要懂業(yè)務，在分析之前最好能把問題定位個大概，再去撈數(shù)，再去分析，否則每天會沉浸在漫無目的取數(shù)中，我認為一個數(shù)據(jù)分析師最重要的能力是要懂業(yè)務，從數(shù)據(jù)的角度看業(yè)務，才能驅動業(yè)務

2.1 對比分析

橫向對比

橫向對比就是把一個指標按照不同維度拆分，去對比不同維度的變化，舉個簡單的例子來說就是：

昨天的DAU增長了30%，那么把DAU進行拆分，可以拆分成以下三種方式：

DAU=新注冊用戶數(shù)+留存用戶數(shù)+回流用戶數(shù)

DAU=北京活躍用戶數(shù)+河北活躍用戶數(shù)+山東活躍用戶數(shù)+……

DAU=北京活躍用戶數(shù)+河北的活躍用戶數(shù)+……

? ? ? ? ? ? =北京的新增用戶數(shù)+北京的留存用戶數(shù)+北京的回流用戶數(shù)+河北的新增用戶數(shù)+河北的留存用戶數(shù)+河北的回流用戶數(shù)+……

這里留一個疑問，怎么去選擇優(yōu)先下鉆的維度？想明白以后分析的效率就會有很大提升

縱向對比

在進行完橫向對比以后，就要開始進行縱向對比，縱向對比主要是在時間維度上，還拿上一個例子來說，我們按照第一種方式進行橫向對比以后，就要縱向對比，見下表：

2.2分布分析

分布分析一般是應用的場景比如用累計消費金額去分組/按照用戶一個月活躍天數(shù)去分組，這些場景都有兩個共性的特征：

屬性值都是數(shù)值類型，或者日期類型

屬性值非常多，比如累計消費金額可能從1-90000中間任意一個數(shù)字，也就是屬性值非常多，沒辦法用每一個屬性值去單獨分析，因此需要分組

還是上圖說明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多維度交叉，或者不同指標之間的交叉

多維度交叉其實有點類似對比分析的第三類分類方法，這里不在贅述了，還是那個圖，但是在實際分析中的作用其實很是強大，具體如何應用就需要大家舉一反三啦，仔細看看這張圖，可以換成哪些分析場景下的哪些場景的交叉分析：

不同指標交叉一般用在分析變化趨勢中，或者尋找相關因素的時候，上圖：

這樣既能看絕對值的變化，又能一目了然的看出變化趨勢，如果不同指標之間呈現(xiàn)一定的相關性，那就是相當完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比較好理解了，一般在行為分析中常用到，直接上圖吧：

是不是有點眼熟？漏斗分析一般分析應用在分析用戶使用某項業(yè)務時，經(jīng)過一系列步驟轉化的效果，因為用戶會沿著產品設計的路徑到達最終目標事件，在分析每一步轉化的時候會用到這個模型

2.5矩陣分析

矩陣分析是一個不錯的分析模型，主要用在分類上面，常見的有用戶分類、產品分類等，比如像常見的RFM模型是一個三維矩陣，有八個象限，上兩個圖看看：

矩陣分析其實不難理解，但是涉及到一個比較關鍵的問題，就是臨界點怎么選擇，通俗來說就是第一象限和第二象限的臨界值是多少，有的是0，有的不是0，舉個例子：

我想用活躍度和累計消費金額對1萬個用戶進行分群，使用矩陣分析

我建好了這個二維矩陣，我第一件事就是先要確定原點的坐標值，也就是說用戶的累計消費金額大于x，就會出現(xiàn)在第一/四象限，如果小于x，就會出現(xiàn)在第二/三象限，想確定這個值需要一定的方法，會用到一些分類算法，這個可以去網(wǎng)上查一些關于分類的教程，有很多，后續(xù)我會寫一盤文章來介紹分類，這里就不細講了

以上就是數(shù)據(jù)分析最重要的兩個模塊，當然在實際操作中還有很多需要思考的地方，太細節(jié)的東西不太能夠面面俱到，這里留給大家去思考的空間，比如：

數(shù)據(jù)分析報告怎么講成一個故事，比如背景-現(xiàn)狀-原因-策略-預期結果-復盤結果？

每一頁PPT怎么排版會讓你的數(shù)據(jù)分析報告可讀性更高？

如果你的數(shù)據(jù)分析報告不采用上述的結構，還能用哪些結構？

怎么讓你的數(shù)據(jù)分析報告顯得更高大上？

可以留言交流哦

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