大數據解決方案-（基礎篇）

學習大數據分析與應用課程的首要任務，是先了解統計與建模方法和數據挖掘方法所呈現出來的效果，然后依次學習Excel數據處理及編程、MySQL數據庫的簡單操作及Hadoop的基礎知識。從而為進階、提高打好基礎。

基礎

統計與建模方法演示

探索性數據分析演示

常用概率分布和漸進性演示

置信區間和假設檢驗演示

線性回歸模型演示

廣義線性回歸模型演示

數據挖掘方法演示

分類預測基本流程演示

數據預處理演示

分類方法演示

聚類分析演示

關聯分析演示

在這里小編建了一個大數據學習交流扣扣群：251956502，我自己整理的最新的大數據進階資料和高級開發教程，如果有想需要的，可以加群一起學習交流

Excel

Excel數據處理

練習1 Excel基本操作

練習2 Excel數據可視化

練習3 Excel函數與公式

練習4 Excel透視表

練習5 Excel數據分析

Excel高級編程

練習1 VBA程序基礎

練習2 VBA數據類型

練習3 VBA流程控制

練習4 VBA綜合應用

MySQL

Mysql數據庫操作

練習1 Mysql數據操作語句

練習2 Mysql數據查詢語句

練習3 Mysql數據查詢高級語句

練習4 Mysql視圖和索引

Hadoop架構與基礎知識

Hadoop安裝

練習1 Hadoop安裝環境配置

練習2 Hadoop單機模式安裝

練習3 Hadoop偽分布式模式安裝

練習4 Hadoop完全分布式模式安裝

HDFS原理及操作

練習1 讀取HDFS文件內容-例1

練習2 讀取HDFS文件內容-例2

練習3 讀取HDFS文件內容-例3

MapReduce原理與實現

練習1 求每年的最低溫度

練習2 求溫度的平均值

Hadoop開發實例-利用MapReduce進行排序

練習1 求各個部門的總工資

練習2 求各個部門的人數和平均工資

MapReduce詞頻統計

練習1 MapReduce詞頻統計

迭代式MapReduce程序開發

練習1 MapReduce程序開發

Hadoop-HA部署與使用

安裝準備

練習1 配置主機

練習2 安裝JDK與搭建zookeeper集群

安裝Hadoop集群

練習1 安裝Hadoop集群

Eclipse連接Hadoop運行mapreduce程序

練習1 Eclipse連接Hadoop運行mapreduce程序

（1）數據的統計與建模方法和進行數據挖掘的方法

以演示的教學模式，完成對數據進行匯總、統計、建模、分析、挖掘等一套完整的過程，使學生能夠直觀地掌握大數據分析與應用的常用方法和流程。

（2）Excel進行數據進行處理的方法

數據分析工作普及度排行第五位（咨詢公司Kdnuggets發布），對學生無任何基礎要求，Excel 是微軟公司office系列辦公軟件的組件之一，它是一個功能強大的電子表格程序。Excel不僅可以將整齊而美觀的表格呈現給用戶，還可以用來進行數據的分析和預測，完成許多復雜的數據運算，幫助使用者做出更加有根據的決策。同時它還具有強大的可視化功能，可以將表格中的數據通過各種各樣的圖形、圖表的形式表現出來，增強表格的表達力和感染力。在Excel中，有些數據分析的高級功能需要掌握VBA才能充分實現。因此Excel是用于數據挖掘與數據分析的最基本軟件工具。

（3）MySQL數據庫的基本使用方法和基本編程方法

數據分析工作普及度排行第三位（咨詢公司Kdnuggets發布），因體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開源的優勢，使其在中小型網站的開發工作得到極普通的應用。實驗對學生無基礎要求，可掌握MySQL數據庫的基本使用方法和SQL編程的基本方法。

（4）Hadoop架構和環境搭建的知識學習

Hadoop作為是整個大數據生態系統的基石，在數據分析工作普及度排行第七位，其架構和環境搭建的知識是必須要學習掌握的。通過其實現分布式文件系統HDFS，并以此為基，講述了Hadoop安裝、HDFS原理及操作、MapReduce原理與實現、迭代式MapReduce程序開發等。通過本類實驗，學生可以掌握用Hadoop進行大數據分析的常用方法和流程。