Nosql集群总体来说越来越多，做Nosql平台很有必要。小文件:网上有很多小文件，比如产品图片，脸书图片。这种小文件具有数据量小、数量巨大、访问量大的特点。如果每个业务都考虑小文件存储，会有重复造轮，所以做一个小文件平台很有必要。大文件:互联网上的大文件主要分为两类:一类是商业大数据，比如Youtube视频，电影网站的电影；另一种是海量日志数据，比如各种访问日志。
5、详细数据分析步骤(一数据分析师现在已经遍布网络，那么什么是数据分析呢？本集将对数据分析的框架做详细分析，并推荐相关文章入门。一、数据采集现在大数据时代已经到来，企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足以及竞争对手的信息，而这一切的首要条件就是数据采集。常用的数据获取方式有数据仓库和操作日志、监控和爬行(即爬虫)、填充、掩埋和计算。1.数据仓库和操作日志数据仓库(DW)是长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集，是为决策支持系统提供基础数据的分析数据库。
6、分析思维——数据分析的三种核心思维文章目录数据分析常用的三个应用场景是:前期评估分析、中期异常问题定位、后期恢复分析。无论哪种场景，都适合底层的三个核心思维，即结构化、公式化、可操作化。第一，结构化结构化思维用于解决为什么，帮助我们理清分析思维。它列出了影响问题的相关因素，从宏观角度思考问题。其实结构化思维来源于麦肯锡，金字塔思维，每一个论点都围绕前一个问题的目标，层层拆解，相互独立，最终会形成金字塔结构。
能量化的都尽量量化，最后的维度是最小的不可分的。比如栗子:销量*客单价，销量和购买人数，购买人数又可以进一步分为新用户和老用户。三、上面的业务我们已经理解了结构和提法，看起来解决了大部分问题，但是如果仔细看分析出来的各种论点，有时候会因为不理解业务而漏掉一些原因。这时候就需要用商业思维来完成可能遗漏的点。
7、数据仓库分层架构深度讲解分层的主要原因是在管理数据时，我们可以对数据有更清晰的控制。详细来说，有几个原因:清晰的数据结构:每个数据分层都有它的范围，这样我们可以更方便的定位和理解表格。方便的数据血缘追踪:简单来说，我们最后呈现一个可以直接使用的业务表，但是来源很多。如果一个源表出现了问题，我们希望能够快速准确的定位问题，知道它的危害范围。
简化复杂问题:把一个复杂的任务分解成多个步骤，每一层只处理一个步骤，这样更简单，更容易理解。而且便于维护数据的准确性。当数据出现问题时，不需要修复所有数据，只需要从有问题的步骤开始修复即可。屏蔽原始数据的异常:屏蔽业务的影响，需要在不改变一次业务的情况下重新访问数据。每个企业可以根据自己的业务需求分为不同的层次，但最基本的分层思想是数据理论上分为三层，即数据运营层、数据仓库层和数据服务层。
8、数据分析基础—5.5结构分析法结构分析反映了个体在整体中所占的比例。结构分析法的含义结构分析法又称比重分析法，是在群体分析法的基础上，计算出各成分在群体中所占的比例，进而分析群体数据的内部特征。结构指数计算公式:结构指数(%) =(某部分人口/总人口)* 100%例如，某科技公司有274名员工，按学历分组，其中专科生12人，本科生135人，硕士98人，博士29人。硕士及以上学历员工比例为(29.98)/27.446%，然后，
9、数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?【简介】对于数据分析工程师来说，数据结构是必备的知识，是数据分析师基础学习的一部分，也是学习数据结构时不可回避的基础。那么数据分析师必须掌握哪些数据结构呢？今天要推荐的是一个书单，可以帮助你学好数据结构，赶紧学起来！1.大话数据结构《大话数据结构》是超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的力作！以一位计算机老师的教学为场景，讲解数据结构及相关算法的知识。
