基于 DataLakeAnalytics 做跨地域的数据分析
在阿里云上，很多客户的应用都是多地域部署的, 比如在北京(cn-beijing)的地域部署一个应用让北方的客户访问快一点，同时在杭州(cn-hangzhou)地域部署一份让南方的客户访问快一点。多地域部署之后，业务数据被拆成了多份，而各个地域的数据库都是独立的，网络又不通，给总体业务数据的分析造成了困难。今天我给大家介绍一套基于 DataLakeAnalytics, OSS, DataX 等几个阿里云产品的跨地域数据分析的解决方案。
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2021-03-06 18:09
超全！常用的 70 个数据分析网址
今天给大家分享的这篇文章，更像是一份数据分析常用网站字典，一共70个，可视化、词频词云、PPT模板等等面面俱到，值得收藏！
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2020-11-09 00:58
哈佛CS50撕书教授 在家录了一套 4K 网课，你准备好电话簿了吗？
提到美国 CS 四大名校，很多人都知道：斯坦福（Stanford）、加州伯克利（UC-Berkeley）、麻省理工（MIT）、卡内基梅隆(CMU)。
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2020-07-14 00:30
7 大 Python 特殊技巧提升数据分析能力
如何提升数据分析能力？Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。
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2020-06-28 21:57
8 个 Python 高效数据分析的技巧
不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。
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2020-05-18 13:34
7大 Python 特殊技巧提升数据分析能力
本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：
1. Pandas Profiling
2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据
3. IPython 魔术命令
4. Jupyter 中的格式编排
5. Jupyter 快捷键
6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出
7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片
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2020-04-26 20:09
8 个 Python 高效数据分析的技巧
不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。
一行代码定义List
定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。
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2019-12-25 16:17
实战课堂 | 让大数据分析更简单，4步教你玩转MongoDB BI Connector
MongoDB使用BI Connector支持BI组件直接使用SQL或ODBC数据源方式直接访问MongoDB,在早期MongoDB直接使用Postgresql FDW实现 SQL到MQL的转换,后来实现更加轻量级的mongosqld支持BI工具的连接。
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2019-12-23 16:11
Lyft 基于 Flink 的大规模准实时数据分析平台（附FFA大会视频）
如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台？在 Flink Forward Asia 2019 上，来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台。
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2019-05-05 16:28
重磅 | 物联网数据分析利器 阿里云发布时序数据库InfluxDB版
近年来，由于IOT，APM等系统的需求，一种以时间戳为主键的数据模型，越来越流行，存储该数据模型的数据库被称为时序数据库。若干年中，市面上出现了很多种不同的时序数据库，他们或数据模型不同，或生态不同，或存储架构不同。经过数年的发展，InfluxDB一枝独秀，在DB-Engines中，遥遥领先其他的时序数据库，成为最受用户欢迎的数据库之一。
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2019-03-22 17:14
OLAP on TableStore：基于Data Lake Analytics的Serverless SQL大数据分析
TableStore（简称OTS）是阿里云的一款分布式表格系统，为用户提供schema-free的分布式表格服务。随着越来越多用户对OLAP有强烈的需求，我们提供在表格存储上接入Data Lake Analytics（简称DLA）服务的方式，提供一种快速的OLAP解决方案。DLA是阿里云上的一款的通用SQL查询引擎，通过在OTS连通DLA服务，使用通用的SQL语言（兼容mysql5.7绝大部分查询语法），在表格存储上做灵活的数据分析任务。
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