数据分析知识点全覆盖，一张图为你详尽展开

等等，昨天晚上加班到十一点，对着电脑屏幕上的数据表格，突然发现一个有趣的模式。
那个报表是关于城市交通流量的，用Python爬取了三个月的实时数据，结果发现某个十字路口的拥堵高峰时间，居然比我们预想的提前了半小时。
当时我就想，这数据来得容易，但怎么用才是关键。
比如那个SQL查询，写了几遍才把数据库里的历史记录调出来，可拿到数据后，发现有些指标根本不对劲，得重新爬一次网页数据。
这事儿让我想起，数据分析师光会获取和整理数据还不够，还得懂点统计，不然那堆数字就是一锅粥。
就像昨天弄的那个交通流量分析，用Pandas处理完数据，还得用Matplotlib画个图，老板一看才明白。
不过说真的，那个十字路口为什么提前堵了，是工程问题还是司机都变聪明了？

百战卓越班学员学习经验分享：大数据部分知识点

记得第一次接触大数据的时候，老师在课堂上举了个例子：超市的购物小票，这就是典型的结构化数据。
每一张小票都有一行，里面有商品编号、数量、价格这些列。
那时候我还觉得挺简单的，不就是表格嘛。
后来做了个项目，要分析用户评论里的情感倾向，那都是散乱的文字，这就是非结构化数据。
搞了半天，发现得用正则表达式和自然语言处理工具，才把意思一点点挖出来。
半结构化数据最烦人了，像XML文件那样，标签看着有点结构，但还得自己写解析器。

关系型数据库，我第一次用是MySQL。
记得那时候公司有个人事系统，表跟表之间全是外键关联，改个工资都得级联更新。
后来有个需求要实时统计用户行为，关系型数据库卡得像狗。
团队就搞了个NoSQL的文档数据库，把用户行为一条条往里丢，查询快多了。
成本上确实省了，关系型数据库的授权许可真不便宜，我们那个Oracle用着，每个月账单都让我心疼。

TPS这个指标，我记得上次给系统做压力测试，盯着那个计数器，从1 00TPS飙到2 00TPS的时候，CPU直接烧了。
当时就觉得，大数据这东西，光会理论没用，得知道硬件到底有多拉胯。
吞吐量就更离谱了，上次调网络的时候，看着那串数字从1 Gbps飙升到1 0Gbps，老板还在旁边说“还不够”，真是要命。

等等，还有个事，就是数据一致性问题。
我们之前用Redis做缓存，结果某个次元壁事件，缓存和数据库的数据对不上，搞了整整一个晚上。
当时就觉得，NoSQL强调最终一致性，有时候真挺坑的。
不过换个角度看，分布式系统哪有不出错的。
突然想到，如果用区块链来存这些购物小票的数据，会不会更稳？但那成本，啧啧。

这个页面...挺复杂的啊。
2 02 2 年的时候，我还在北京，那时候对这种网页代码完全不懂。
现在看，这么多 script 标签，还有各种路径像 /static/common-new/pkg/lib.f7 ce9 5 8 .js。
数量太多了，眼睛都花了。
2 02 3 年，我去了上海，那边物价比北京贵不少，当年房租一个月要四千多。
这里面的 var_hmt 什么的好像跟统计有关，金额不重要，重要的是数据。
京ICP证03 01 7 3 号-1 这后面跟的一串数字，没什么意义。
京网文【2 02 3 】1 03 4 -02 9 号，这个编号挺长的。
©2 02 6 Baidu，版权日期是 2 02 6 年，现在才 2 02 4 年，时间还长着呢。
脚本代码一直往下看，没有结束的迹象，感觉会一直加载。