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php大数据分析 php大数据分析工具

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大数据分析应该掌握哪些基础知识？大数据分析师应该要学php大数据分析的知识有php大数据分析 ， 统计概率理论基础php大数据分析，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择 ， 数据分析业务应用 。
1、统计概率理论基础
这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层 。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关 ， 回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步 。
2、软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）php大数据分析：Excel ， SPSS ， Stata，R，SAS等 。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理 ， 分析 ， 最后输出结果，检验及解读数据 。
3、数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘 ， 但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法 ， 如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等 。
4、数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步，行业有别 ， 业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题 ， 因此对业务的洞察能力非常重要 。扩展资料
分析工作内容
1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道 ， 网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广 。
2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作 。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试 。
PHP的算法可以实现大数据分析吗1.Bloom filter
适用范围：可以用来实现数据字典 ， 进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数 。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的 。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字 。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了 。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数 。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小 。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合 。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为 0，则m 应该=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数) 。
举个例子我们假设错误率为0.01 ， 则此时m应大概是n的13倍 。这样k大概是8个 。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数) 。通常单个元素的长度都是有很多bit的 。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的 。
扩展：
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中 。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作 。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联 。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率 。

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