大数据实例：网站用户行为分析
山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期）
学院（中心、所）：计算机与信息技术学院
专业名称：软件工程(专硕)
课程名称：大数据处理
论文题目：网站用户行为分析
授课教师（职称）：杜亮
研究生姓名：温杰
年级：2016级
学号：201622405011
成绩：
评阅日期：
山西大学研究生学院
2016年12月20日
大数据实例：网站用户行为分析
大数据实例：网站用户行为分析 (2)
一、案例简介 (4)
二、案例目的 (4)
三、软件工具 (4)
四、案例任务 (4)
五、实验步骤 (5)
5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5)
5.1.1、linux系统的安装 (5)
5.1.2、Hadoop的安装 (6)
5.1.3、MySQL的安装 (6)
5.1.4、HBase的安装 (8)
5.1.5、Hive的安装 (8)
5.1.6、Sqoop的安装 (10)
5.1.7、Eclipse安装 (12)
5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12)
5.2.1、实验数据集的下载 (12)
5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12)
5.2.3、数据集的预处理 (13)
5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15)
5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19)
5.4.1、Hive预操作 (19)
5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20)
5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21)
5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22)
5.5.1、R安装 (22)
5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)
一、案例简介
本案例涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用方法。
二、案例目的
1、熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用；
2、了解大数据处理的基本流程；
3、熟悉数据预处理方法；
4、熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入导出；
5、熟悉使用R语言进行可视化分析；
6、熟悉使用Elipse编写Java程序操作HBase数据库。
三、软件工具
图1、软件总体概览图
四、案例任务
1、安装Linux操作系统
2、安装关系型数据库MySQL
3、安装大数据处理框架Hadoop
4、安装列族数据库HBase
5、安装数据仓库Hive
6、安装Sqoop
7、安装R
8、安装Eclipse
9、对文本文件形式的原始数据集进行预处理
10、把文本文件的数据集导入到数据仓库Hive中
11、对数据仓库Hive中的数据进行查询分析
12、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL
13、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase
14、使用R对MySQL中的数据进行可视化分析
图2、案例所涉及操作总体概览图
五、实验步骤
5.1、实验步骤一：实验环境准备
5.1.1、linux系统的安装
该部分内容略去。
5.1.2、Hadoop的安装
该部分内容详见另一篇参考文档：《Ubuntu伪分布式安装Hadoop详细步骤》.
5.1.3、MySQL的安装
⒈使用如下命令进行安装MySQL:
2.启动MySQL服务器：
3.确认是否成功：
4.进入MySQL Shell界面：
5.解决利用Sqoop导入MySQL中文乱码的问题
导致导入时中文乱码的原因是character_set_server默认设置为latin1,可以单个设置修改编码方式set character_set_server=utf8；但是重启后会失效，建议使用以下方式修改编码方式。如下图：
重启MySQL服务：service mysql restart；登录MySQL后查看MySQL设置的编码。如下图所示：
5.1.4、HBase的安装
该部分内容略去。
5.1.5、Hive的安装
1.下载并解压Hive源程序：Hive下载链接
2.使用如下命令进入到解压到的目录，重命名解压目录为Hive-1.2.1，修改Hive-1.2.1目录所有者为wenjie.
cd /usr/local/
sudo mv apache-hive-1.2.1-bin Hive-1.2.1
sudo chown wenjie Hive-1.2.1 –R
3.配置环境变量
为了方便使用，我们把hive命令加入到环境变量中去，命令：gedit ~/.bashrc 文件，在其中加入代码：
export HIVE_HOME=/usr/local/Hive-1.2.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
保存退出后，命令source ~/.bashrc，使配置生效。
4.修改/usr/local/Hive-1.2.1/conf下的hive-site.xml
将hive-default.xml.template重命名为hive-default.xml；新建一个文件touch hive-site.xml，并在hive-site.xml中粘贴如下配置信息。
5.安装并配置MySQL
这里我们采用MySQL数据库保存Hive的元数据，而不是采用Hive自带的derby来存储元数据。
下载MySQL JDBC包：下载链接
下载好安装包后将mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz解压后放入
/usr/local/Hive-1.2.1/lib目录下：
6.启动并登陆MySQL Shell
命令如下：service mysql start
mysql –u wenjie –p
新建wenjie_db数据库：
配置MySQL，允许hive接入：
命令如下：
grant all on *.* to wenjie@localhost identified by ‘wj5810831’;
#将所有数据库的所有表的所有权限赋给wenjie用户，后面的wj5810831是hive-site.xml中配置的链接密码
flush priviledges; #刷新MySQL系统权限关系表
启动hive：
启动hive之前，先启动hadoop集群
命令如下：start-all.sh #启动hadoop集群
Hive #启动hive
启动hive成功后，即hive配置成功！
5.1.6、Sqoop的安装
1.下载并解压sqoop 1.4.6：Sqoop下载链接
点击下载链接地址下载sqoop安装文件sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz。
下载完成后，执行下面命令：
2.修改配置文件sqoop-env.sh
命令如下：cd Sqoop-1.4.6/conf
cat sqoop-env-template.sh >> sqoop-env.sh
gedit sqoop-env.sh
3.配置环境变量
打开当前用户的环境变量配置文件，在配置文件中加入SQOOP_HOME变量，并将Sqoop-1.4.6目录下的bin目录加入到PATH变量中。如图所示：
执行命令source ~/.bashrc，使配置文件生效。
4.将上一步骤中下载的mysql驱动包拷贝到Sqoop-1.4.6目录下的lib目录。
5.测试与MySQL的链接
首先请确保mysql服务已经启动，使用如下命令测试Sqoop与MySQL之间的连接是否成功：
Sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ --username wenjie –p
执行正确后效果图如下，罗列出MySQL数据服务器中的数据库：
5.1.7、Eclipse安装
直接在Ubuntu软件中心中查找Eclipse后，点击安装即可。
5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive
5.2.1、实验数据集的下载
本案例采用的数据集为user.zip，包含了一个大规模数据集raw_user.csv（包含2000万条记录），和一个小数据集small_user.csv（只包含30万条记录）。小数据集small_user.csv是从大规模数据集raw_user.csv中抽取的一小部分数据。本实验中我们使用的就是小数据集进行测试。点击进行数据集下载：数据集下载链接
5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录
我们执行下面命令取出前面10条记录查看一下:
可以看出，每行记录都包含5个字段，数据集中的字段及其含义如下：user_id（用户id）
item_id(商品id)
behaviour_type（包括浏览、收藏、加购物车、购买，对应取值分别是1、
2、3、4）
user_geohash(用户地理位置哈希值，有些记录中没有这个字段值，所以后面我们会用脚本做数据预处理时把这个字段全部删除)
item_category（商品分类）
time（该记录产生时间）
5.2.3、数据集的预处理
1.删除文件的第一行记录，即字段名称
raw_user.csv和small_user.csv中的第一行都是字段名称，我们在文件中的数据导入到数据仓库Hive中时，不需要第一行字段名称，因此，这里我们在做数据预处理时，将第一行删除。
命令如下：sed –i ‘1d’raw_user//1d表示删除第1行，同理，3d表示删除
//第3行，nd表示删除第n行
sed –i ‘1d’small_user//删除small_user中的第一行
2.对字段进行预处理
下面对数据集进行一些预处理，包括为每一行记录增加一个id字段（让记录具有唯一性），增加一个省份字段（后续为其进行可视化分析），并且丢弃
user_geohash字段（后续没有用到该字段）。
下面建一个pre_deal.sh脚本文件，将脚本文件放在测试数据文件目录下。
使用gedid pre_deal.sh，输入如下代码：
下面就可以在脚本文件所在的目录中执行脚本，对small_user.csv进行数据预处理，命令如下：bash ./pre_deal.sh small_user.csv user_table.txt
执行后，使用head命令查看生成的user_table.txt，不要直接打开
3.导入数据库
下面要把user_table.txt中的数据最终导入到数据仓库Hive中。为了完成这个操作，我们首先将user_table.txt上传到分布式文件系统HDFS中，然后在Hive中创建一个外部表，完成数据的导入。
首先，启动hadoop集群。
命令如下：start-all.sh
./hdfs dfs –mkdir /user/root/InputFloder/HiveDatabase_UserData
./hdfs dfs –put /home/wenjie/下载/TestData/user_table.txt /user/root/InputFloder/HiveDatabase_UserData
下面可以使用Web页面查看是否上传成功，如图所示：
接下来，启动MySQL和Hive，在Hive中创建数据库wenjie_db;
命令如下：create database wenjie_db;
在数据库wenjie_db中创建表hive_database_user;
显示创建表hive_database_user的信息：
5.3、实验步骤三：Hive数据分析
查看前10位用户对商品的行为：
查询前20位用户购买商品时的时间和商品的种类：
用聚合函数count( )计算出表内记录数目
在函数内部加上distinct，查出uid不重复的数据记录个数
查询2014年12月10日到2014年12月13日有多少人浏览了商品
以月的第n天为统计单位，依次显示第n天网站卖出去的商品的个数
查询一件商品在某天的购买比例和浏览比例
给定购买商品的数量范围，查询某一天在该网站的购买该数量商品的用户id
某个地区的用户当天浏览网站的次数
首先创建数据表，使用命令如下：
Create table scan(province string,scan int) comment ‘this is the search of bigdataday’ row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;
向数据表中插入抽取的数据，命令如下：
查看表中的数据：
5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导
5.4.1、Hive预操作
1.创建临时表user_action
首先，启动MySQL服务、hadoop集群、Hive.
然后，在Hive中创建临时表user_action
这个命令执行完之后，Hive会自动在HDFS文件系统中创建对应的数据文件“/user /hive/warehouse/hive_database.db/user_action”,这个数据文件，在我们后面的使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中会使用到。
2.将external_user_action表中的数据插入到user_action
3.执行下面命令查看是否成功：
5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL
1.在MySQL中创建wenjie_db数据库，创建数据表user_action
2.退出MySQL，开启Sqoop，使用Sqoop将数据从HDFS存储的Hive数据仓
大数据之用户行为分析
大数据之用户行为分析 这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（https://www.wendangku.net/doc/7a5514438.html,）了，从1995年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10年之内把很多像Borders以及Barnes and Noble这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。 何为“用户行为信息”呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户
行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览5个网站、36个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天PU近百万的中型电商上，这代表着一天近1TB的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千TB的活跃数据。 正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户A连续浏览了5款电视机，其中4款来自国内品牌S，1款来自国外品牌T；4款为LED技术，1款为LCD技术；5款的价格分别为4599元、5199元、5499元、5999元、7999元；这些行为某种程度上反映了客户A对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的LED电视。而客户B连续浏览了6款电视机，其中2款是国外品牌T，2款是另一国外品牌V，2款是国产品牌S；4款为LED技术，2款为LCD技术；6款的价格分别为5999元、7999元、8300元、9200元、9999元、11050元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户B对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的LED电视等。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户；再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户A推荐国产中等价位的冰箱，而对客户B推荐进口高档价位的商品。 这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
大数据实例：网站用户行为分析
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大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)
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基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状
基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状 摘要：随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大数据，这些数据隐藏着许多 用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地对电力用户端大数据进行分析，并挖 掘用户用电行为的有效信息，是当今重要的研究课题。 关键词：大数据技术；用户行为分析 1电力用户行为大数据分析的必要性 随着我国市场经济的不断发展，电力企业的性质也在发生变化，逐渐由生产 型企业转变经营型企业，电力行业需要面对的是市场营销。所以，对用电客户的 行为分析成为当前电网企业在市场营销中的重要内容。此外，近年来电网在信息 化建设方面取得了很大的进步，作息化水平在不断地提高，电网企业的信息管理 系统中积累了有关用户的大量数据。开发数据挖掘系统并利用它对电网用户的行 为进行分析，可以有效提高电力企业的营销质量。 在当前的信息管理系统中，只能对用户的数据信息进行简单的增减和查询， 不能进行挖掘和利用隐含在数据内部的信息，不能查明深层次的关系，无法利用 这些数据分析用户行为和将来的发展趋势，所以基于大数据技术的电力用户行为 分析是十分必要的，利用它可以实现数据的挖掘，系统可以对现有信息管理系统 采集到的用户数据进行智能化分析，挖掘出存在的深层次的关联，转变为供决策 者使用的信息，这类决策型的信息可以帮助电网企业在市场营销决策中提升对客 户服务的质量。 总之，基于大数据技术的电力用户行为分析，挖掘不同用户用电行为的相似性，对于电力公司可以为用户提供信用价值评估，功率预测，定价，个性化定制 等策略，也能够根据用户用电需求提高电力服务水平，特别是通过深入分析各类 别各行业用电信息，对于政府掌握经济运行情况和制定相关政策具有重要的价值，同时用户也可以根据提供的相关信息进行自我用电调节；面向电力用户可以方 便用户用电自我认知、推荐用电方式变更等；为政府提供经济发展趋势预测，区 域房屋空置率分析，补贴，热工行业决策支持等。 2基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状 2.1基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状 我国从2013年开始便开始效仿美国，运用大数据技术，分析用户行为特征，我国有的电力企业也开始致力于对大数据应用技术进行研究，我国当前在27个 省市加入了智能用电研究系统，涉及的研究用户达到了2.42亿户，江苏电力公司 在2013年时就优先采用Hadoop 分布式技术，对用户的用电情况进行调查并记录，为全国电力公司起到了榜样作用，另外，我国也全新地建立了多维度数据分析模型，增加了数据的可视化，为电力企业提供更多的识别便利。在2015年，上海 成为了首个电力需求响应试点实验的工作地点，到了年底，上海已经可以独挡一面，用信息采集系统直接将2.8万个用电的数据采集并分析出来，使电力企业可 以充分运用这些数据来进行用电行为分析，从而增加电能的利用率，更少地减少 不必要的电能消耗，使企业向着利益最大化发展。 2.2基于大数据技术的电力用户行为分析的应用存在的问题 随着无线传感器技术的快速发展，智能设备的广泛应用，迫使电力企业对居 民用电负荷预测精度的要求更加严格，预测中面临的问题也不断增加。传统负荷 预测偏向于所使用的技术，然而在智能电网时代下智能设备将负荷预测导向粒度
教育大数据挖掘与分析系统用户需求
第一包：教育大数据挖掘与分析系统用户需求 1项目概况 1.1项目背景 当前，上海已基本实现教育现代化，正朝着率先全面实现教育现代化的目标大步迈进。为贯彻落实党的十八大精神和教育规划纲要，立足中华优秀传统文化，弘扬社会主义核心价值观，促进中小学生全面发展和健康成长，根据国家教育部《关于中小学生综合素质评价工作的实施意见》，国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》、《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》（教基(2013)2号）《上海市深化高等学校考试招生综合改革实施方案》等文件精神，结合上海市实际情况，上海市教委开展了中小学生综合素质评价的研究工作，启动了综合素质评价应用推进工作，2014年发布了《上海市普通高中学生综合素质评价实施办法（试行）》的通知(沪教委基〔2015〕30号)，2015年上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统正式上线，计划2017年完成初中生综合素质评价内容研究，2020年开始全面实施具有上海特色和时代要求的中小学综合素质评价体系。 1.2项目名词解释 本文档涉及到的主要系统名词解释如下： ●上海市高中名校慕课（MOOC） 该平台面向所有初高中学生分享优质、特色拓展型和研究型课程资源的网络学习平台，其主要建设目标在于：一是提升中学生信息化环境下的学习能力；二是推进高中学校特色多样发展；三是培养推进信息技术与教育教学融合的师资队伍。平台提供了学习分析和数据支持服务，收集了学生学习过程的行为数据，为基于大数据的教育治理和决策提供了科学依据。 ●研究性学习系统（MOOR） MOOR，即大规模在线开放研究性学习，以“教育”+“互联网”的理念，为上海市普通高中生搭建一个自主探索，智能学习环境。围绕学生的研究兴趣和个性特长，系统采用人工智能和大数据学习分析技术，解决了研究性学习的自适应教学问题、管理问题和评价方式。 ●上海市基础教育学生信息管理系统 提供上海市基础教育阶段的学生综合管理与服务，内容涵盖学生基本信息、学籍信息、电子学生证信息、学生行为信息、学生表现与评价信息等综合信息。 ●上海市普通学生高中综合素质评价信息管理平台 针对上海市普通高中学生提供综合素质评价信息采集、管理和展现的信息化平台。 ●上海市基础教育学籍管理系统 对上海市基础教育阶段学生的学籍管理工作提供信息化支撑的平台，并作为全市唯一权威的学籍数据来源。 ●上海市基础教育统一身份认证系统 以学籍数据作为权威的底层数据源，提供统一的用户管理、用户认证及安全保障等服务，用户经由统一身份认证系统登录，在完成身份认证后无再次登录就可以使用所有支持统一身份认证服务的其它信息服务系统提供的服务。 ●上海市中小学专题教育 为上海市中小学生提供各方面专题知识的专业在线学习平台。 1.3建设目标和服务对象 基于教育部加强和改进综合素质评价的意见要求，立足于项目实际应用情况，本项目的
基于大数据的用户行为分析技术、个性化推送服务技术
基于大数据的用户行为分析技术、个性化 推送服务技术 天津大学机械工程学院机械工程专业2013级硕士 摘要：本文介绍了大数据的背景，概念，特点，产生的来源，通过对用户行为的分析等，基于用户产生的大量的数据进行个性化的推送服务技术等。最后通过分析对大数据的应用前景和展望进行了分析。 关键词：大数据用户行为分析个性化展望 1 大数据的产生背景 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。我们所了解的大数据的真实价值如冰山一角，所以有待我们去挖掘。 1.1 大数据概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 1.2 大数据的特点 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 1.3 大数据的产生来源 与传统数据的来源不同，大数据的来源不再仅仅局限于ERP、CRM等业务数据，还包括机器生成数据和社交数据。机器生成数据包括电话呼叫数据、各类服务器日志、传感器数据等，随着物联网的不断发展和传感器设备的普及，可获取的传感器数据变得越来越多。社交数据则指在Web 2.0网络中用户参与的微博、社交网络、用户反馈等数据。 根据IDC的研究报告，人类社会的信息量每两年就会翻一番，2011年新产生和复制的数据总量达到1.8ZB（1.8万亿GB），其中75%的数据是个人产生的。人们日常生活中使用的网络、手机或其他电子设备，每天都在不停地产生大量新的数据，超出了以往系统所能分析的能力。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 由于大数据的来源和类型多样，分析大数据时必须能同时处理结构化和半结构化，甚至是原始格式的数据。因此这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 云计算为我们打开大数据的宝藏提供了钥匙，突破了数据处理的瓶颈。因此基于大数据的用户行为分析技术、个性化推送服务技术的研究将翻开崭新的一页。
2021年出纳述职报告
The real happiness of life lies in being able to contribute to a cause, and I realize that it is a great cause.悉心整理 祝您一臂之力（页眉可删） 2018年出纳述职报告 特别推荐 [按] 个人述职报告和个人总结的联系和区别: (1).都可以谈经验、教训，都要求事实材料和观点紧密结合 (2).总结回答的是做了什么工作，取得了哪些成绩，有什么不足，有何经验、教训等。 述职报告要回答的则是什么职责，履行职责的能力如何，是怎样履行职责的，称职与否等。 (3).个人总结重点在于全面归纳工作情况，体现工作实迹。 述职报告重点在于突出表现德、能、才、绩，表现履行职责的能力。 (4).总结主要运用叙述的方式和概括的语言，归纳工作结果。 述职报告多采用夹叙夹议的写法。
20__年出纳述职报告 XX年我公司各部门都取得了可喜的成就,作为公司出纳,我在收付、反映、监督、管理四个方面尽到了应尽的职责,在过去的一年里在不断改善工作方式方法的同时，顺利完成如下工作：特别推荐 一、日常工作： 1、与银行相关部门联系，井然有序地完成了职工工资发放工作。 2、清理客户欠费名单，并与各个相关部门通力合作，共同完成欠费的催收工作。 3、核对保险名单，与保险公司办理好交接手续，完成对我公司职工的.意外伤害险的投保工作。 4、做好XX年各种财务报表及统计报表，并及时送交相关主管部门。 二、其他工作 1、迎接公司评估，准备所需财务相关材料，及时送交办公室。
2、为迎接审计部门对我公司帐务情况的检查工作，做好前期自查自纠工作,对检查中可能出现的问题做好统计，并提交领导审阅。 3按照公司部署,做好了社会公益活动及困难职工救济工作. 特别推荐 在本年度工作中 1、严格执行现金管理和结算制度，定期向会计核对现金与帐目，发现现金金额不符，做到及时汇报，及时处理。 2、及时收回公司各项收入，开出收据，及时收回现金存入银行，从无坐支现金。 3、根据会计提供的依据，及时发放职工工资和其它应发放的经费。 4、坚持财务手续，严格审核算(发票上必须有经手人、验收人、审批人签字方可报帐)，对不符手续的发票不付款。 三、随着不断的学习和深入，我对本职工作有了更深刻的认识。我的工作内容可以说既简单又繁琐。例如登账，全公司的分类账全部由我来逐笔登记汇总。庞大的工作量、准确无误的帐务要求，使我必须细心、耐心的操作。经常是一天下来眼花缭乱的。其次是收付货款。针对个别客户账期较长、押的账较多的情况，