大数据平台开发技术指标

接下来为大家讲解大数据平台开发技术指标，以及大数据平台的技术指标涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大厂的OLAP架构啥样的?
• 2、大数据开发常见的9种数据分析?
• 3、大数据的核心技术有哪些
• 4、用Python实现MACD、均线、KDJ等技术指标(持续更新)
• 5、金融大数据平台应该如何搭建及应用?是否有金融案例可以借鉴的?_百度...

大厂的OLAP架构啥样的?

1、现在 OLAP 平台能够灵活地支持不同的 OLAP 引擎，该选啥 OLAP 引擎？OLAP平台架构演化历程引入其他引擎如Druid、Clickhouse、Doris，中间增加查询引擎层，其中标红的是Cube管理负责管理Kylin中迁移过来的指标。统一指标API屏蔽了底层接口，保证兼容性，应用层保持不变。

2、数据仓库建模在Hive中进行，依赖LDAP和Sentry进行用户权限管理。实时指标的处理则***用Flink CDC和C***从MySQL的Binlog获取数据，经Flink处理后与Kafka的埋点数据结合，生成实时指标并写入MySQL。

3、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位 大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。

4、这些特征就特别适合中国这个特别容易产生超大规模数据的地方，更适合大厂所面对的大规模用户在关键性业务上产生的结构化数据，通过HBASE来支撑大吞吐的写入，实时的在线分析以及数据可靠性方面的需求，并且大厂的工程师团队也具备消化Hadoop平台复杂性的能力。

5、事实上，与过去SAP HANA这种小众、昂贵的HTAP不同，新一代HTAP拥有极强的兼容性，像Google Cloud、PingCAP这些数据库厂商都借助新一代HTAP架构为***用 MySQL或者PG开源数据库的企业拓展 OLTP和OLAP的能力范围。

6、首席数据官（CDO）首席数据官的作业内容十分多，责任也很杂乱，他们担任公司的数据结构建立、数据办理、数据安全保证、商务智能办理、数据洞悉和高档剖析。因而，首席数据师有必要个人能力拔尖，一起还需求具有满足的领导力和远见，找准公司开展方针，和谐应变办理进程。

大数据开发常见的9种数据分析?

1、数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

2、数据压缩：在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率。链接预测：预测数据之间本应存有的关系，包括基于节点属性的预测和基于网络结构的预测。统计描述：根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系表明数据所反馈的信息。

3、在大数据分析中，常见的数据分析模型包括： 行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。

4、技术领域 常见数据分析模型有哪些呢？行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

5、- 自定义留存分析：留存率定义、自定义留存行为。- 粘性分析：粘性概念、粘性趋势、用户群对比。- 全行为路径分析：用户行为路径、业务用途、行为路径模型。- 用户分群模型：用户分群方法、基于行为数据的分群模型。

6、因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、抽因法、拉奥典型抽因法等等。

大数据的核心技术有哪些

大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据***集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据***集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。为了高效地处理和分析大数据，这些技术都需要***用一系列的软硬件工具和平台，以实现数据的实时传输、存储、处理和分析。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

用Python实现MACD、均线、KDJ等技术指标(持续更新)

1、首先，我们从获取单只股票的每日行情开始，以贵州茅台为例。在技术指标中，MACD是一个重要参考，它对于趋势判断有着显著作用。要计算MACD，我们可以通过定义其快线（12日EMA）和慢线（26日EMA），以及它们的差值（DIF）以及9日EMA（DEA）来实现。

2、使用专业技术分析库TA-Lib计算生成MACD、均线、布林线指标，简化量化模型开发。借助Ricequant平台可直接调用TA-Lib，简化API接口调用。平台还提供金融数据更新下载支持，方便个人用户进行量化模型开发。下载TA_Lib库，将文件***粘贴至指定目录。激活Python环境后执行安装命令，确认安装成功。

3、股票或期货价格波动中，背离是规律之一，用以预测趋势结束或阶段调整。背离主要指价格与技术指标运动方向相反。例如，MACD顶背离显示价格波峰逐高，MACD波峰却逐低。底背离则表现为价格波谷逐低，MACD波谷却逐高。背离内在机制复杂，具体解释请参考作者往期文章。

4、动量指标，全称为Momentum Indicators，利用动力学原理研究股价波动过程中的趋势与反转。该指标基于价格与供求关系，假定股价涨幅与跌幅随时间逐渐减缓，从而提示行情可能的反转点。常见的动量指标包括ADX、CMO、MACD、RSI、KDJ、动量指数（MOM）和威廉指标等。

金融大数据平台应该如何搭建及应用?是否有金融案例可以借鉴的?_百度...

1、业务应用：其实指的是数据***集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据***集就需要借助各类的业务系统去完成。

2、以P2P借贷平台为例，大数据技术帮助平台改进风控模型。通过分析用户的历史数据，包括个人基本信息、工作住房信息、资产水平和借贷历史，建立坏账率预测模型和用户风险评级体系。根据违约率将用户分为不同风险等级，并相应设定借款额度和利率。

3、从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。

4、需要时间和市场的试错，才能真正推动大数据在金融领域的广泛应用。总的来说，大数据在金融领域的应用正处于发展初期，尽管面临数据难题和政策挑战，但其潜力巨大。未来，随着技术的进步和监管环境的优化，我们有理由期待大数据在定价、授信和风控等金融环节发挥更大的作用，推动行业的创新与进步。

5、首先，大数据金融利用大数据技术能够处理和分析大量的交易数据、用户行为数据、市场数据等，从而实现对金融市场的实时监测和预测。这有助于金融机构更加准确地判断市场趋势，做出更加明智的投资决策。其次，大数据金融还能够实现个性化服务。

6、大数据在金融领域的应用 在金融领域，大数据的应用主要体现在以下几个方面： 信贷评估：通过大数据分析客户的信用状况，更准确地判断信贷风险，为信贷决策提供有力支持。 风险管理：利用大数据技术对金融市场数据进行实时监测和分析，以识别潜在风险并***取相应的风险管理措施。

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