贝壳数据可视化分析平台实践
贝壳数据可视化分析平台实践
方案参考： • 地动仪：直接使用like查询 • 指标平台：为每个公共维度字段建立维度表 • 元数据平台：将要筛选的列导入到ES中
优化方案： • select distinct 1000条，前端模糊搜索 • 加上精确搜索
优点 • 查询效率高 • 计算口径管理
缺点 • 学习和使用成本高 • 重量级，不利于探索
性数据分析
Adhoc（基于Spark）
各种API
优点 • 支持探索性数据
分析
缺点 • 查询效率低 • 口径无法管理
城市站及 各个业务方
大数据
奥丁可视化分析平台的创建
多数据源支持
可视化分析
指标 Hive
Mysql Excel/Csv
l 性能： l 稳定性： l 可扩展性：
提升大数据量查询的性能； 大数据查询消耗资源较多，如何保证并发情况下的资源合理竞争； 如何满足各业务线的个性化数据需求；
整体性能优化
大数据查询特点： • 实时查询，上亿数据量、多维度查询。 • 多个大表之间关联查询
性能优化目标： • 10秒内的查询效率
优化方案和效果：
未来规划
技术
性能 中台建设
独立资源加速自动化。 精细化预热
让更多的业务方以低成本接入 在对接业务中，逐步积累、搭建
贝壳数据可视化分析平台实 践
01
自我简介
自我简介
姓名：
彭建
公司/事业部： 贝壳找房（北京）科技有限公司/数据智能中心
02 贝壳可视化分析平台历程
贝壳可视化分析平台建设历程
问题 • 效率低 • 不利于平台化
梅林
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 房地产行业现状分析 (3)1.2 数据可视化在房地产行业的应用需求 (3)1.3 平台搭建目标与预期效果 (3)第2章数据来源及处理 (4)2.1 数据收集渠道 (4)2.2 数据类型与指标体系 (4)2.3 数据预处理方法 (5)第3章平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据存储层 (5)3.1.3 数据处理层 (6)3.1.4 服务层 (6)3.1.5 应用层 (6)3.1.6 展示层 (6)3.2 技术选型与实现 (6)3.2.1 数据采集与存储 (6)3.2.2 数据处理与分析 (6)3.2.3 服务层实现 (6)3.2.4 应用层实现 (6)3.2.5 展示层实现 (6)3.3 系统模块划分 (7)3.3.1 数据采集模块 (7)3.3.2 数据存储模块 (7)3.3.3 数据处理模块 (7)3.3.4 数据服务模块 (7)3.3.5 可视化展示模块 (7)3.3.6 用户管理模块 (7)第4章数据可视化设计 (7)4.1 可视化类型与工具选择 (7)4.1.1 可视化类型 (7)4.1.2 工具选择 (7)4.2 可视化效果展示 (8)4.2.1 房地产市场总体趋势 (8)4.2.2 房地产区域分布 (8)4.2.3 房地产价格分布 (8)4.2.4 企业关联关系 (8)4.3 交互式数据可视化设计 (8)4.3.2 交互式联动 (8)4.3.3 交互式下钻 (8)4.3.4 交互式导出 (9)第五章数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.1.1 存储架构设计 (9)5.1.2 数据库选型 (9)5.1.3 数据仓库设计 (9)5.2 数据备份与恢复 (9)5.2.1 备份策略 (9)5.2.2 恢复机制 (9)5.3 数据安全管理 (10)5.3.1 权限管理 (10)5.3.2 数据加密 (10)5.3.3 安全防护 (10)第6章数据分析模块设计 (10)6.1 数据挖掘算法应用 (10)6.1.1 关联规则分析 (10)6.1.2 聚类分析 (10)6.1.3 决策树分类 (10)6.2 房价预测与分析 (10)6.2.1 多元线性回归模型 (11)6.2.2 神经网络模型 (11)6.2.3 深度学习模型 (11)6.3 市场趋势与竞品分析 (11)6.3.1 市场趋势分析 (11)6.3.2 竞品分析 (11)6.3.3 指标监测 (11)第7章用户界面设计 (11)7.1 界面布局与交互设计 (11)7.1.1 界面布局 (11)7.1.2 交互设计 (11)7.2 用户角色与权限管理 (12)7.2.1 用户角色 (12)7.2.2 权限管理 (12)7.3 移动端与桌面端界面适配 (12)7.3.1 移动端界面适配 (12)7.3.2 桌面端界面适配 (12)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.1.1 集成目标 (13)8.1.2 集成原则 (13)8.1.3 集成步骤 (13)8.2.1 测试目标 (13)8.2.2 测试内容 (13)8.2.3 测试方法 (13)8.3 上线部署与运维 (14)8.3.1 部署策略 (14)8.3.2 运维管理 (14)第10章项目总结与展望 (14)10.1 项目成果与应用案例 (14)10.2 房地产行业未来发展方向 (14)10.3 平台持续优化与拓展方向 (15)第1章项目背景与目标1.1 房地产行业现状分析房地产行业是我国经济的重要支柱产业，城市化进程的加快和居民消费水平的提升，房地产行业取得了长足的发展。
数据可视化的应用与案例分析
数据可视化的应用与案例分析数据可视化是近年来逐渐普及和深入人心的一个词语，它指的是利用各种图形表达方式来呈现数据，在数据分析和决策过程中起到了重要的作用。
许多公司，政府机构和学术界都在逐渐采用数据可视化来对数据进行分析和展示，从而使得数据更加生动、直观、易懂、易于记忆，更具有说服力。
在本文中，我将介绍数据可视化的意义、原理、方法和应用，并结合各种案例来分析其效果。
一、数据可视化的意义在信息时代，数据已成为一种无形的资产。
每个企业、组织、学校和个人都在以各种方式发生着数据交换和数据沉淀。
但是，仅有大量的数据是不够的，更需要的是准确地理解和分析数据的含义。
这就需要利用数据可视化的技术来实现。
数据可视化的目的在于将复杂和抽象的数据转化为直观的和可理解的数据图表，为用户提供一种更佳的解释和掌握数据的方法。
通过这种方式，数据变得更生动、精简、互动、有趣、鼓舞人心，可以更有效地让人们从细节中识别潜在的趋势和规律，在这个互联网时代，数据可视化是“大数据”时代的重要工具。
二、数据可视化的原理数据可视化的原理在于：以形象的方式展示数据，让数据变得更加直观、易懂，从而实现更好的数据分析和决策。
在大量数据中，如果不进行可视化处理，只能看到一堆数字和图表，毫无头绪。
数据可视化实质上是将数字本身转化为视觉信息（例如图形、颜色、形状、排列等），以此来更好地解释数字。
在数据可视化中，需要考虑图表的类型、颜色、标尺、坐标轴等各种元素，它们的差别可以显著地影响图表传达的信息。
三、数据可视化的方法数据可视化的方法有两种：手工和自动化。
手工方法通常涉及绘制图表，而自动化方法则借助于数据可视化工具。
下面是两种手工和自动化的具体方法：1.手工方法：手工方法的主要目的是将数据视觉化，通过绘图表、图形或其他视觉工具来创建视觉效果。
绘制图表和视觉图形最重要的是了解如何选择适当的表示方式和呈现方法。
2.自动化方法：自动化方法是指使用一些数据可视化工具来实现数据的可视化。
贝壳看房模型映射的思路
贝壳看房模型映射的思路1.引言1.1 概述概述部分的内容：贝壳看房模型是一种基于现代科技的房地产看房方法，通过虚拟现实技术和大数据分析，为用户提供了更加立体、真实的房屋浏览体验。
这一模型的核心思路是将真实的房屋场景映射到虚拟的环境中，使用户能够在不实际亲临其地的情况下，感受到房屋的空间布局、装修风格等方面的特点。
贝壳看房模型的出现，解决了传统看房方式中的一些痛点和不便之处。
传统看房往往需要花费大量的时间和精力，而且受限于实际场地条件，无法满足用户对房屋全方位的了解需求。
而贝壳看房模型则打破了时空的限制，无论用户身在何处，只要有网络连接和相应的设备，就能够方便地进行房屋浏览。
为了实现贝壳看房模型的成功映射，需要借助虚拟现实技术和大数据分析。
虚拟现实技术通过声音、图像和触觉等手段，使用户能够身临其境地感受到房屋的真实情况。
而大数据分析则能够提供更加全面和准确的房屋信息，如房屋的面积、楼层、装修程度等。
贝壳看房模型的出现，不仅为用户提供了便利和舒适的房屋浏览体验，也为房地产行业的发展带来了新的机遇和挑战。
在未来，随着科技的不断进步和应用的拓展，贝壳看房模型有望在房地产行业中发挥更大的作用，为用户提供更加智能和个性化的服务。
1.2文章结构1.2 文章结构本篇文章将分为引言、正文和结论三个主要部分，分别对贝壳看房模型的映射思路进行详细讨论。
在引言部分，我们将进行概述，介绍贝壳看房模型的基本原理和应用场景，并明确本文的目的。
通过这些内容，读者将能够对贝壳看房模型有一个全面的了解。
在正文部分，我们将首先深入介绍贝壳看房模型的基本原理。
这包括模型设计和构建的具体步骤，以及模型背后的数学原理和算法。
这一部分的目的是帮助读者理解贝壳看房模型的核心机制。
接着，我们将探讨贝壳看房模型的应用场景。
这部分将列举几个具体案例，并详细解释贝壳看房模型在不同领域的实际应用。
通过实际案例的展示，读者可以更好地理解贝壳看房模型的实际作用和优势。
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例随着各行业数据的快速增长和数字化转型的推进，大数据分析平台成为企业获取洞察力和决策支持的重要工具。
在大数据分析平台中，数据可视化技术扮演着关键的角色，通过将庞大复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化图表和仪表盘，帮助用户快速发现数据背后的规律和趋势。
本文将介绍大数据分析平台的数据可视化技术及一些应用案例。
一、数据可视化技术1. 图表和仪表盘设计在数据可视化中，图表和仪表盘是最常见的展示形式。
图表可以采用条形图、折线图、饼图、散点图等形式，通过图形、颜色和尺寸等元素展示数据的关系和趋势；而仪表盘则可以通过仪表盘图、表格、指针、指示灯等元素展示关键性能指标和数据动态。
2.互动式可视化互动式可视化使用户得以更深入地探索数据。
通过添加过滤器、下拉菜单、滑块等交互元素，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的数据、纬度和指标，实时查看图表变化；或者通过点击、悬停等方式获取详细信息。
3.信息图表设计信息图表是一种将数据可视化与信息设计相结合的形式，旨在用简洁直观的方式传达复杂的信息。
通过视觉元素的摆放、比例的运用以及文字和图形的配合，信息图表可以有效传达数据的故事和主题，使观众更容易理解并记住数据。
二、数据可视化应用案例1.金融行业在金融行业，数据可视化被广泛运用于风险管理、投资决策和市场分析等领域。
通过仪表盘和图表，分析师可以实时监控市场走势、分析投资组合的风险和回报，并做出相应决策。
例如，一家银行可以利用数据可视化技术将来自不同渠道的数据整合到一个仪表盘中，以更好地监控客户行为、提高销售效率和增强风险管理。
2.电商行业电商行业是大数据分析和数据可视化的典型应用场景之一。
通过数据可视化，电商企业可以实时监测销售数据、交易趋势以及用户行为，以便做出更精准的决策，优化商品推荐算法和个性化推送。
此外，电商企业还可以利用数据可视化技术分析用户反馈和产品评论，改进产品和服务质量。
3.医疗行业在医疗行业，数据可视化技术的应用可以帮助医疗机构提高医疗质量和效率。
数字可视化实训报告总结
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
为了适应这一时代的发展，我国各大高校纷纷开设了数字可视化相关课程，旨在培养学生的数据分析和可视化能力。
本次实训正是为了让学生在理论基础上，通过实践操作，提高数字可视化技能。
二、实训目标1. 掌握数字可视化的基本概念和原理；2. 熟悉常用数字可视化工具，如Tableau、Python等；3. 学会数据清洗、处理和分析方法；4. 能够运用数字可视化技术，展示和分析数据。
三、实训内容1. 数字可视化基础理论：学习数字可视化的基本概念、原理和分类，了解不同可视化类型的特点和适用场景。
2. 数据清洗与处理：学习如何从原始数据中提取有效信息，掌握数据清洗、整合和转换方法。
3. 常用可视化工具操作：学习使用Tableau、Python等工具进行数据可视化，包括图表创建、交互式展示等。
4. 实践项目：以实际案例为背景，运用所学知识进行数据分析和可视化。
四、实训过程1. 理论学习：通过课堂讲解、自主学习等方式，掌握数字可视化相关理论知识。
2. 实践操作：在教师的指导下，运用Tableau、Python等工具进行数据可视化操作。
3. 项目实施：选择实际案例，进行数据清洗、处理和分析，并运用所学知识进行可视化展示。
4. 交流与讨论：在实训过程中，与同学和教师进行交流，共同探讨解决实际问题的方法。
五、实训成果1. 理论知识：掌握了数字可视化的基本概念、原理和分类，熟悉常用可视化类型的特点和适用场景。
2. 工具操作：熟练使用Tableau、Python等工具进行数据可视化，包括图表创建、交互式展示等。
3. 数据分析能力：学会了数据清洗、处理和分析方法，能够从海量数据中提取有效信息。
4. 项目成果：完成了实际案例的数据分析和可视化展示，提高了解决实际问题的能力。
六、实训总结1. 数字可视化技术在现代社会具有广泛的应用前景，掌握相关技能对个人发展具有重要意义。
2. 实训过程中，理论与实践相结合，有助于提高学生的实际操作能力。
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战分享嘉宾：赵国贤贝壳编辑整理：Hoh Xil内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。
今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
▌总体架构贝壳找房大数据的整体架构，从下到上分为四层：1. 基础平台层。
这一层应用的都是比较常见的技术：HDFS 分布式存储，yarn 分布式调度，以及 HBase 存储，另外还有一些计算引擎，如 hive、tez、spark、presto、kylin、clickhouse、SparkML 等来满足各种各样的基础需求，同时还有高性能的计算机集群。
基础平台层的工作总结起来包括：一体化监控提供强安全保障高稳定高效率运行低成本解决方案2. 能力汇聚层。
大家知道每年都有大量的开源组件，那么如何让上层的业务方更好的应用这些组件，就是能力汇聚层要完成的工作：Queryengine，可以通过 queryengine 使用 hive、tez、spark、presto 来查询整个底层存储的数据。
Olap平台，通过封装 kylin（预构建）、HBase、Phoenix、presto、clickhouse（流量分析）等引擎能力，打造统一的 oalp 平台来满足业务方不同的需求。
流式计算平台，这个是今天要分享的主题，包括流式计算产品天眼（原秒 X 平台）；然后是数据直通车，它是贝壳平台打造的一个数据接入平台，可以进行实时接入和离线接入。
加速计算平台，底层有高性能集群，上层就需要有加速计算平台，来满足业务方机器学习或者深度学习的需求。
能力汇聚层的工作总结起来包括：统一入口灵活分析能力提效更上层就是数据仓库做的事情：3. 数据内容层。
这层主要是做统一数据湖，新房数据湖等等一些数据治理的工作来构建数据仓库，以满足更上层业务方的需求。
4. 能力输出层。
数据分析与可视化经验总结工作总结
数据分析与可视化经验总结工作总结在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
作为一名从事数据分析与可视化工作的人员，我在过去的一段时间里积累了丰富的经验。
在这篇文章中，我将分享我在数据分析与可视化方面的工作经验，包括数据收集与处理、数据分析方法、可视化工具的应用以及项目实践中的挑战与解决方案。
一、数据收集与处理数据收集是数据分析的第一步，其质量和完整性直接影响后续的分析结果。
在工作中，我通过多种渠道收集数据，如数据库、网络爬虫、调查问卷等。
同时，为了确保数据的准确性和一致性，我会对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
在处理大量数据时，我熟练使用了 Excel、Python 等工具进行数据清洗和转换。
例如，使用 Excel 的筛选、排序、查找替换等功能可以快速发现和处理异常数据；而 Python 中的 Pandas 库则提供了更强大的数据处理能力，可以进行数据合并、重塑、分组计算等复杂操作。
二、数据分析方法在数据分析过程中，我根据不同的业务需求和数据特点，选择合适的分析方法。
常见的分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
描述性统计分析用于对数据的基本特征进行概括，如均值、中位数、标准差等，帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
相关性分析则用于研究两个或多个变量之间的关系，判断它们是否存在线性或非线性的关联。
回归分析用于建立变量之间的数学模型，预测因变量的值。
例如，在预测销售额与广告投入之间的关系时，可以使用线性回归模型。
聚类分析则可以将数据按照相似性分成不同的组，帮助我们发现潜在的客户群体或市场细分。
三、可视化工具的应用数据可视化是将复杂的数据以直观、易懂的形式呈现给用户的重要手段。
我熟悉多种可视化工具，如 Tableau、PowerBI、matplotlib 等。
Tableau 是一款功能强大的商业可视化工具，它提供了丰富的图表类型和交互功能，能够快速创建美观且具有洞察力的可视化报表。
基于网络爬虫的贝壳二手房市场分析及可视化系统
基于网络爬虫的贝壳二手房市场分析及可视化系统1系统分析1.1可行性分析简单来说，可行性分析要看产品的可用性。
不管怎么样，开发商都要进行市场调查，从各个层面进行调查，从多个角度分析该模式的开发可行性。
通用的可行性分析涉及到许多方面。
下面，我们将从专业可行性、社会经济可行性和社会经济可行性三个方面进行科学的分析和研究。
1.1.1技术可行性该系统采用了 python的综合开发语言，将后台数据存储在 Mysql中。
python能够对目标网站的信息进行爬取，并利用 jieba进行分词，根据matplotlib、 Echarts等方法，产生大量的可视化图像。
1.1.2经济可行性开发每一个项目的首要目标就是要看看开发人员能否从中获益。
经济上的可行性是衡量一个体系的投入与收益是否能够实现经济上的合理性。
系统投资主要包括软件开发成本、硬件设备购置成本、岗位维护成本、员工工资、培训费用等。
本系统的主要作用是采集和显示采集到的数据。
整个系统比较简单，所以开发费用很低。
系统的硬件是一部电脑，而软体则以python及其他相关的软体为输入。
综合来看，本系统具有一定的经济性。
1.1.3操作可行性该系统运行的可行性，有两个方面：一是法律上的，二是使用上的。
（1）法律要素在此体系实施前，有详细的需求和大量的研究工作。
另外，本系统的软件设计完全是在一个独立的环境下进行的，不存在对国内外产品的抄袭行为，也不存在侵权行为。
这个软件是完全合法的。
开发过程中，充分遵循了法律法规，明确了业主与开发商的责任。
无违法情形，使用者可安心使用。
（2）用户可行性本系统具有操作简便、快速、实用的特点。
使用者可以使用一部电脑进行程序的操作。
因为该系统主要负责数据的读取和可视化的描述，所以数据的采集和可视化的描述都是由系统完成的，使用者只需要查看结果就可以了。
1.2功能需求分析该系统的目标是根据 Python提供的二手房数据，建立一个基于 Python的数据爬取和可视化分析系统。
数据分析实训学习总结数据挖掘与可视化分析
数据分析实训学习总结数据挖掘与可视化分析在进行数据分析实训的过程中，我学到了很多关于数据挖掘与可视化分析的知识和技能。
通过实际操作和实践，我对这两个领域有了更深入的理解。
这篇文章将总结我在数据分析实训中所学到的内容和经验，并探讨数据挖掘与可视化分析的重要性。
数据分析实训的第一部分是数据挖掘。
数据挖掘是一种通过发现规律、关联和模式来提取出有用信息的技术。
在实训中，我们学习了一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法。
通过应用这些算法，我们能够从大量数据中发现隐藏的模式和趋势。
这些模式和趋势对于企业决策和市场分析非常有帮助。
在实际操作中，我使用了一些流行的数据挖掘工具，如Python中的Scikit-learn库和R语言中的caret包。
这些工具提供了丰富的功能和算法，使我们能够快速有效地进行数据挖掘分析。
通过编写代码和运行算法，我能够将数据集导入到工具中，并应用不同的算法来挖掘有用的信息。
在此过程中，我学会了如何选择适当的算法，并对算法的参数进行调整以提高模型的准确性。
数据挖掘的另一个重要方面是特征选择和降维。
通过选择最有关联的特征，我们可以提高模型的准确性和解释性。
在实践中，我学习了一些常用的特征选择方法，如方差阈值法和递归特征消除法。
此外，降维技术如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）也能帮助我们减少数据的维度，提高分析效率。
数据分析实训的第二部分是可视化分析。
可视化是一种通过图表和图形来展示数据，以帮助人们理解复杂的信息和模式的方式。
在实训中，我们学习了一些流行的可视化工具和库，如Tableau、Matplotlib 和ggplot2。
通过使用这些工具，我能够将数据转化为各种图表，如柱状图、折线图、散点图和热力图。
通过这些图表，我们能够更直观地理解数据的分布、关系和趋势。
在进行可视化分析时，我还学会了一些设计和交互技巧。
例如，选择合适的颜色方案和图表类型可以增强可视化效果，并使数据更易于理解。
数据可视化与分析：实习经验分享
数据可视化与分析：实习经验分享实习是大学生求职过程中非常重要的一段经历，通过实习，学生能够接触到真实的工作环境，获得实践经验，并与实际工作进行接轨。
在我的实习经历中，我有幸参与了一项数据可视化与分析的实习项目，这不仅让我深入了解了数据分析的方法和技巧，还让我学到了诸多与团队合作和沟通交流相关的技能。
首先，我想谈谈数据可视化的重要性。
随着大数据时代的来临，数据分析已经成为各行各业的必备能力。
然而，仅仅收集和分析数据是不够的，我们还需要将数据以可视化的形式呈现出来，以便更好地理解和解读数据。
数据可视化能够以图表、图形等形式展示数据，使得数据更加直观、清晰，帮助决策者更快速地掌握信息，作出明智的决策。
因此，掌握数据可视化的技能对于从事数据分析工作的人来说是非常重要的。
在我的实习项目中，我负责的是将公司的销售数据进行可视化分析。
首先，我使用了工具如Tableau和Power BI等，将销售数据进行数据清洗和整理。
清洗数据是一个非常关键的步骤，需要对数据进行去重、缺失值处理等操作，以确保数据的准确性和完整性。
然后，我根据公司的需求，选择合适的图表类型，比如条形图、折线图、饼图等，将数据呈现出来。
通过对销售数据的可视化分析，我可以直观地看到不同时间段的销售情况，不同产品的销售情况，以及不同地区的销售情况，为公司提供决策支持。
除了数据可视化的技能，我也学会了数据分析的方法和技巧。
在进行数据分析时，我首先对数据进行描述性统计，包括计算均值、中位数、标准差等。
然后，我使用数据分析工具如Python和R，应用统计方法和机器学习算法对数据进行分析和预测。
通过数据分析，我可以找出销售数据中的规律和趋势，发现潜在的商机和问题，并提出相应的解决方案。
数据分析能力不仅可以提高工作效率，还可以为企业提供决策依据，帮助企业在竞争中脱颖而出。
在实习过程中，我还加强了团队合作和沟通交流能力。
在项目中，我与团队成员密切合作，共同收集和整理数据，讨论分析方法和结果。
贝壳项目调研报告
贝壳项目调研报告贝壳项目调研报告一、引言贝壳项目是指贝壳找房公司推出的一项房地产信息平台，旨在通过技术手段提供房源信息、房价走势分析、二手房交易服务等，以便用户更便捷地进行房屋租售活动。
本次调研报告旨在对贝壳项目进行全面深入的调研分析，以评估其市场竞争力和用户体验。
二、市场竞争力分析1. 市场定位：贝壳项目的目标用户主要为租房、买房、二手房交易的用户，该市场规模巨大，需求量大，用户粘性也较高。
2. 产品特点：贝壳项目通过大数据技术和区块链等技术手段，提供全面准确的房源信息和房价走势分析，辅以在线签约和交易等便捷的服务，用户体验优秀。
3. 市场占有率：据统计，贝壳项目在房地产信息平台领域占有一定的市场份额，但仍有其他竞争对手，如链家、安居客等。
三、用户体验分析1. 房源信息准确性：贝壳项目通过与房产中介公司合作和人工核实等方式，保证所提供的房源信息准确可靠，用户可以更快速地找到心仪的房源。
2. 房源筛选功能：贝壳项目提供多样化的筛选条件，如地点、面积、租售方式等，方便用户按照自己的需求进行筛选，节约时间成本。
3. 房价走势分析：贝壳项目通过大数据分析，提供房价走势预测和历史数据，帮助用户更好地了解市场行情，合理购房或出租房屋。
4. 在线签约交易：贝壳项目提供在线签约和交易功能，用户可以更便捷地完成租售合同的签署和交易，减少了繁琐的线下流程。
5. 用户评价系统：贝壳项目提供用户评价系统，用户可以对房东、中介等进行评价，增加了信息透明度，提高了用户对平台的信任度。
四、发展前景分析1. 技术创新：贝壳项目可以通过不断引入新技术，如人工智能、虚拟现实等，提高用户体验和服务质量，拓展市场份额。
2. 行业合作：贝壳项目可以与房产中介公司、开发商等合作，共享资源，进一步提高平台的房源数量和质量。
3. 地域拓展：当前贝壳项目主要覆盖一线城市和部分二线城市，未来可以进一步拓展至全国范围，开拓更广阔的用户市场。
五、总结贝壳项目作为一家房地产信息平台，通过准确的房源信息和房价走势分析，以及在线签约和交易等便捷服务，增加了用户对平台的粘性和信任度。
贝壳AB测试平台建设实践
埋点监控：断流监控、异常波动监控；
目前支撑贝壳、链家、link、德祐、如视、交易、司南、装修等几十个业务方，数据处理数百亿条/
日，存储量百T/天；
埋点开发方式介绍
采集方式
埋点
嵌入SDK
定义事件并添加事件代
1、基于clickhouse
；
2、读写分离
；
3、缓存；
4、不同机器响应不同需求
；
5、物化视图；
6、特殊场景定制化；
埋点管理模块-页面维护
可视化工具
数据管理模块-事件类型
埋点管理模块-监控治理
埋点验证模块-实时检测
下一步规划
• 样本预估
• 显著性检测
• AB通用指标建设
• 实验评估报告
• 小流量产品A B实验方案
的 结论并采用逐步全量进行上线的方式。
5、口径统一：实验组和对照组同时生效、同时展示、采用同样的指标口径进行计算，避免了后期实验结
果上 因口径不同导致的分歧 。
贝壳A B实验现状介绍 –A B实验概述
实验过程：
为W e b 或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，在线上流量中取一
• 埋点测试平台
• 埋点可视化
谢谢
2、响应时长50m s内；
解决途径：
1、基于内存；
2、分流sdk；
3、jvm调优；
埋点平台介绍
贝壳用户行为分析平台，提供从埋点管理 - 埋点测试 - 埋点数据落地 - 数据分析 - 业务落地的全流
程数据分析服务。
主要模块：
元数据管理：提供埋点申请、管理、埋点测试、事件管理等功能；
数据可视化综合实训报告
一、项目背景随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府、教育等各个领域的重要资产。
如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，并直观地展示给用户，成为当前数据分析和可视化领域的重要课题。
为了提高我们的数据分析和可视化能力，我们开展了一次综合实训项目，旨在通过实际操作，掌握数据可视化的基本原理、方法和工具，并能够将数据分析结果以直观、易理解的方式呈现出来。
二、实训目标1. 理解数据可视化的基本原理和方法；2. 掌握常用的数据可视化工具和软件；3. 能够将数据分析结果以图表、仪表盘等形式直观展示；4. 培养团队协作能力和沟通能力。
三、实训内容1. 数据收集与处理首先，我们需要收集实训所需的数据。
通过互联网、数据库、API等多种途径获取数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，为后续的数据分析做准备。
2. 数据分析方法在数据预处理完成后，我们运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化设计根据分析结果，我们设计数据可视化方案，包括图表类型、颜色搭配、布局排版等，力求将数据以直观、易理解的方式呈现。
4. 数据可视化工具应用利用Tableau、Power BI、Python等数据可视化工具，将设计方案转化为实际的可视化图表和仪表盘。
5. 项目汇报与展示在实训过程中，我们定期进行项目汇报，展示项目进展和成果。
同时，通过制作PPT、视频等形式，向他人展示我们的数据可视化作品。
四、实训过程1. 数据收集与处理我们选择了某电商平台的数据作为实训数据，包括用户购买行为、商品信息、订单详情等。
通过API接口获取数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，为后续分析做准备。
2. 数据分析方法我们运用描述性统计分析、关联规则挖掘、聚类分析等方法对数据进行深入分析。
例如，通过分析用户购买行为，挖掘用户喜好、购买习惯等。
3. 数据可视化设计根据分析结果，我们设计了以下可视化方案：（1）用户购买行为分析：通过饼图展示用户购买商品的类别占比，通过折线图展示不同时间段的购买趋势。
贝壳市场移动互联网应用平台项目建议书
贝壳市场移动互联网应用平台项目策划书贝客技术（上海）有限公司开发部二〇一一年十二月目录一、项目背景...............................................................................................................................- 4 -二、项目目标...............................................................................................................................- 5 -三、项目必要性及市场需求分析...............................................................................................- 5 -（一）项目必要性...............................................................................................................- 5 - （二）市场需求分析...........................................................................................................- 6 - 四、项目内容...............................................................................................................................- 8 -（一）开发功能概述...........................................................................................................- 8 - （二）手机客户端主要功能设计.......................................................................................- 8 -1.客户端下载安装........................................................................................................- 8 -2.客户端升级功能........................................................................................................- 9 -3.客户端启动和驻留....................................................................................................- 9 -4.首页模块....................................................................................................................- 9 -5.应用模块................................................................................................................. - 10 -6.游戏模块................................................................................................................. - 10 -7.管理功能................................................................................................................. - 11 -8.搜索功能................................................................................................................. - 11 -9.关于模块................................................................................................................. - 12 -（三）PC客户端主要功能设计...................................................................................... - 12 - （四）网页版主要功能设计............................................................................................ - 13 -1.首页页面................................................................................................................. - 13 -2.应用页面................................................................................................................. - 13 -3.游戏页面................................................................................................................. - 13 -4.评测页面................................................................................................................. - 13 -（五）技术创新点............................................................................................................ - 13 -1.一键刷机功能......................................................................................................... - 13 -2.智能评测功能......................................................................................................... - 13 -五、项目效益及风险分析........................................................................................................ - 14 -（一）经济效益................................................................................................................ - 14 -（二）社会效益................................................................................................................ - 14 - （三）风险分析................................................................................................................ - 15 -1.外部风险................................................................................................................. - 15 -2.内部风险................................................................................................................. - 15 -3.解决方案................................................................................................................. - 15 -六、项目年度计划及投资预算................................................................................................ - 16 -（一）年度计划................................................................................................................ - 16 - （二）投资预算................................................................................................................ - 16 -一、项目背景2010年是中国移动互联网飞速发展的一年，中国手机用户达到8.6亿，而其中有3.6亿通过手机接入互联网（数据来源：DCCI中国互联网调查），使用智能终端上网的用户已经占到上网用户数的10%~50%。
大数据可视化实训报告
大数据可视化实训报告背景随着大数据技术的快速发展，越来越多的组织和企业开始关注如何从海量的数据中提取有价值的信息。
而可视化技术作为一种直观、易于理解的方式，被广泛应用于大数据分析领域。
本次实训旨在通过使用大数据可视化工具，对某个特定领域的数据进行分析和展示，并提供相应的建议。
分析数据收集与清洗在开始分析之前，我们首先需要收集和清洗相关的数据。
本次实训选择了某电商平台的销售数据作为分析对象。
通过与电商平台合作，我们获得了一段时间内的订单记录、商品信息、用户信息等多个数据源。
然后我们对这些数据进行清洗，去除重复项、缺失值等，并进行格式转换以便于后续分析。
数据探索与预处理在完成数据清洗之后，我们需要对数据进行探索和预处理，以便更好地理解数据并为后续可视化分析做准备。
我们首先对销售额、订单数量、用户活跃度等指标进行统计和可视化展示，以便了解整体情况。
然后我们对不同商品类别、用户行为等进行分组，进行更细致的分析。
数据可视化在数据探索和预处理之后，我们可以开始进行数据可视化分析了。
我们选择了一款功能强大且易于使用的大数据可视化工具来实现可视化效果。
我们根据之前的数据预处理结果，选择了合适的图表类型来展示不同指标之间的关系。
我们可以使用柱状图来比较不同商品类别的销售额；使用折线图来展示销售额随时间的变化趋势；使用饼图来显示不同渠道带来的订单数量等。
结果通过对电商平台销售数据进行分析和可视化展示，我们得到了以下结论：1.不同商品类别的销售额差异较大，其中某些类别表现出较高的潜力，值得重点关注和推广。
2.销售额随时间呈现出明显的季节性波动，需要根据季节变化调整市场营销策略。
3.不同渠道带来的订单数量差异较大，应该加大对高效渠道的投入。
4.用户活跃度与购买金额呈正相关关系，可以通过提高用户活跃度来增加销售额。
建议基于以上的分析结果，我们向电商平台提出以下建议：1.加大在销售额较高的商品类别上的投入，提高其曝光率和推广力度。
可视化数据分析报告——探索性数据分析的实践案例
可视化数据分析报告——探索性数据分析的实践案例1. 引言：数据可视化的重要性和实践案例的背景介绍（500字左右）数据可视化是将数据通过图表、图形和其他可视化方式直观呈现的技术，它能够帮助我们更好地理解和解释数据。
在当今大数据时代，数据可视化已成为数据分析领域的重要工具，被广泛应用于商业、科研、社会等各个领域。
为了更好地理解和展示探索性数据分析的实践案例，本文将介绍一个具体的案例并对其进行详细的分析和解释。
2. 数据收集与清洗：数据源、数据量和数据质量（300字左右）在进行数据分析之前，首先需要收集和清洗数据。
本案例中，我们选择了一个电商平台的销售数据作为研究对象。
数据包括了产品类别、销售额、销售地区等信息。
在数据收集过程中，我们注意到数据量较大，包含了数十万条数据，因此需要对数据进行清洗和筛选，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据可视化工具的选择和使用：案例中选择的工具和其原因（300字左右）为了进行数据可视化分析，我们选择了Tableau这个流行的数据可视化工具。
Tableau具有丰富的数据处理和可视化功能，可以帮助我们更好地展示和解读数据。
其直观的用户界面和灵活性使其成为我们理想的选择。
4. 数据探索性分析：产品类别的销售分布和趋势分析（500字左右）通过对销售数据进行可视化分析，我们可以更全面地了解产品的销售情况。
首先，我们可以通过柱状图和饼图展示产品类别的销售分布情况，从而了解哪些产品类别销售较好，哪些销售较差。
其次，在一段时间内，我们可以使用折线图展示产品类别的销售趋势，从而观察销售的增长或下降趋势，以及销售的季节性变化。
5. 地区销售分析：销售额和销售额占比的地理可视化（400字左右）除了产品类别的销售分析外，我们还可以通过地理可视化的方式展示不同地区的销售情况。
通过地图和热力图，我们可以直观地看到不同地区的销售额和销售额占比。
这有助于我们发现销售较好的地区和销售较差的地区，从而制定更有针对性的销售策略。
实习报告数据可视化
实习报告数据可视化在这篇实习报告中，我将会分享我在数据可视化项目中的实习经历。
本文将从项目背景、项目目标、数据处理与可视化工具、数据分析和可视化结果等方面进行阐述。
一、项目背景我们实习的项目是一个数据可视化项目，旨在通过可视化展示大量的数据，使得数据更加直观、易于理解，并提供有关数据的深入分析和见解。
二、项目目标我们的项目目标是为了帮助企业做出更明智的决策，以提高他们的业务和竞争力。
通过可视化数据，用户可以通过图表、图形和其他可视化工具更好地了解数据背后的故事，发现潜在的业务机会，识别问题并评估解决方案。
三、数据处理与可视化工具在项目中，我们首先需要进行数据处理和清洗。
这包括清理数据中的噪声、缺失值和异常值，并进行必要的转换和规范化。
接下来，我们选择了适当的可视化工具来呈现数据。
这些工具可以包括图表、图形、地图以及交互式可视化工具等，以满足用户对数据的需求。
四、数据分析和可视化结果通过分析数据并将其可视化呈现，我们能够得出一些关键见解和结论。
这些见解和结论可以帮助用户更好地了解数据，把握业务趋势，并作出战略决策。
例如，我们可以通过图表呈现销售额的趋势，以了解销售的季节性变化和市场趋势。
我们也可以使用地图呈现地理位置数据，帮助用户发现销售热点和潜在客户。
五、项目总结与展望通过参与这个数据可视化项目的实习，我学到了很多关于数据处理和可视化的知识和技能。
我深刻理解了数据可视化的重要性，以及如何通过图表和图形的组织与设计来有效传达数据。
未来，我希望能够继续在数据可视化领域发展，并将所学应用于实际项目中。
总结起来，这次实习报告重点是介绍了在数据可视化项目中的实习经历。
通过数据处理与可视化工具，我们能够帮助企业实现更好的决策和业务发展。
这次实习也让我深入了解了数据处理和可视化的重要性，为我今后的发展打下了坚实的基础。
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方案参考： • 地动仪：直接使用like查询 • 指标平台：为每个公共维度字段建立维度表 • 元数据平台：将要筛选的列导入到ES中
优化方案： • select distinct 1000条，前端模糊搜索 • 加上精确搜索
可扩展性优化
可扩展需求： • 数据分析需求：对可视化后的数据进一步解读 • 业务动作：例如，汇总、预警、颜色高亮等
优化方案：提供编程接口，以扩展服务端能力
出于性能、安全考虑，提供沙箱环境（可配置）： • 一次请求中，调用rpc请求远程资源的方法，不能超过10次 • 对于db操作，只允许select，不允许insert等 • db的select操作，必须包含limit ***限制返回的记录条数 • 等等
稳定性优化
影响稳定性的原因： • 资源有限
优化思路： • 控制每个请求消耗的资源
优化方案和效果：
优化对象 查询范围 模型和用户sql 大数据量下载
优化方案 自动pt（分区）处理 Explain检查 资源隔离和自动限流
优化效果 解决大多数情况 拦截评估不通过的sql 避免了少量大数据量下载拖垮系统
方案总结： • 通过自动分配、资源检查，避免不合理的资源使用情况发生 • 不增加用户成本，尽量采用自动化处理
效果：成本低；快速实践，迭代中改进
技术总结
二、贝壳大数据分析平台设计方法
奥丁项目或门户
产品
梅林
图灵
COO线BI
CHO线仪表盘
......
业务中台 分析平台
项目
分析工具
多数据源接入
模型
可视化分析
门户
异构权限
业务扩展
资源管理 计算资源 指标 存储资源 报告
安全控制 查看权限
数据权限（行/列）
系统扩展 沙箱环境 沙箱配置
多种可视 化组件
PC报告 App报告
扩展性支持
项目 脚本化
门户 模型
性能优化 缓存预热
......
计算资源
存储资源
数据
总结奥丁的作用： • 覆盖了大数据分析的所有功能，实现一站式分析 • 替代以前一个个分析产品，实现降本增效
奥丁 大数据资源
03
奥丁的设计与优化
奥丁的设计与优化
大数据分析系统面临的挑战
优点 • 查询效率高 • 计算口径管理
缺点 • 学习和使用成本高 • 重量级，不利于探索
性数据分析
Adhoc（基于Spark）
各种API
优点 • 支持探索性数据
分析
缺点 • 查询效率低 • 口径无法管理
城市站及 各个业务方
大数据
奥丁可视化分析平台的创建
多数据源支持
可视化分析
指标 Hive
Mysql Excel/Csv
贝壳数据可视化分析平台实 践
01
自我简介
自我简介
姓名：
彭建
公司/事业部： 贝壳找房（北京）科技有限公司/数据智能中心
02 贝壳可视化分析平台历程
贝壳可视化分析平台建设历程
问题 • 效率低 • 不利于平台化
梅林
业务库
图灵
COO线BI
CHO线仪表盘
......
业务库
业务库
业务库ห้องสมุดไป่ตู้
......
指标平台（基于Kylin）
中间件
查询引擎（缓存/熔断）
存储查询
Presto
Impala
Hive
Kylin Hbase
Mysql
ClickHouse
效果：平台+中台设计思想，能更清楚的将平台核心功能和业务对接分离来
04
未来规划
未来规划
产品
丰富功能 数据分析
提供更多的可视化组件：雷达图、地图等 支持更多定制化样式和交互
帮助用户对数据进一步解读
未来规划
技术
性能 中台建设
独立资源加速自动化。 精细化预热
让更多的业务方以低成本接入 在对接业务中，逐步积累、搭建
优化对象
优化方案
查询引擎Presto
• 参数调整 • Alluxio缓存
应用层
• 预热
路由层
• 独立集群
优化效果（10秒内查询效率）
qps：22 --> 33，10s内响应：80% -> 93%
• 前一天慢日志回放：97% • 前一周慢日志回放+分阶段回放：99% 效果明显，在小范围使用
维度筛选性能优化
l 性能： l 稳定性： l 可扩展性：
提升大数据量查询的性能； 大数据查询消耗资源较多，如何保证并发情况下的资源合理竞争； 如何满足各业务线的个性化数据需求；
整体性能优化
大数据查询特点： • 实时查询，上亿数据量、多维度查询。 • 多个大表之间关联查询
性能优化目标： • 10秒内的查询效率
优化方案和效果：
客户端
用户 脚本
服务端 沙箱
业务扩展 系统扩展
成果总结
性能： 稳定性： 扩展性：
总体10s内响应99%； 99.9%，线上没有发生过系统被某个查询耗尽资源的情况； 支持业务方自定义扩展；
技术总结
一、用简单有效方案解决99%的问题 + 定制化的方案解决剩下1%的问题 • Hive查询的自动pt处理 + 特殊处理 • 模型的Explain检查 + 物化 • 性能：Presto查询+独立资源查询 • 性能：维度筛选器的前端模糊搜索 + 精确搜索