大数据分析项目、数据分析项目集合

# bigdata_analyse 该 repo 是本人实践过的数据分析项目集合，每个项目都会包含一个友好的说明文档，用来阐述和展示整个开发流程，同时也会提供相关的数据集，以供下载练习。 ## wish 采用不同的技术栈，通过对不同行业的数据集进行分析，期望达到以下目的： - 了解不同领域的业务分析指标 - 深化数据处理、数据分析、数据可视化能力 - 增加大数据批处理、流处理的实践经验 - 增加数据挖掘的实践经验 ## tip - 项目主要使用的编程语言是 python、sql、hql - .ipynb 可以用 jupyter notebook 打开，如何安装, 可以参考 [jupyter notebook](http://blog.turboway.top/article/jupyter/) >jupyter notebook 是一种网页交互形式的 python 编辑器，直接通过 pip 安装，也支持 markdown，很适合用来做数据分析可视化以及写文章、写示例代码等。 ## list | 主题 | 处理方式 | 技术栈 | 数据集下载 | | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | | [1 亿条淘宝用户行为数据分析](https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/UserBehaviorFromTaobao_Batch/用户行为数据分析.md) | 离线处理 | 清洗 hive + 分析 hive + 可视化 echarts | [阿里云](https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1) 或者 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/15Ss-nDMA120EHhuwpzYm0g) 提取码：5ipq | | [1000 万条淘宝用户行为数据实时分析](https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/UserBehaviorFromTaobao_Stream/用户行为数据实时分析.md) | 实时处理 | 数据源 kafka + 实时分析 flink + 可视化（es + kibana） | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1CPD5jpmvOUvg1LETAVETGw) 提取码：m4mc| | [300 万条《野蛮时代》的玩家数据分析](https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/AgeOfBarbarians/野蛮时代数据分析.md) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 mysql + 可视化 pyecharts | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1Mi5lvGDF405Nk8Y2BZDzdQ) 提取码：paq4 | | [130 万条深圳通刷卡数据分析](https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/SZTcard/深圳通刷卡数据分析.md) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 impala + 可视化 dbeaver | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1WslwKXKhVH1q_6u4SvuKkQ) 提取码：t561 | | [10 万条厦门招聘数据分析](https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/AmoyJob/2021厦门招聘数据分析.md) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 hive + 可视化 ( hue + pyecharts ) + 预测 sklearn | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1mco8dKb5o0qPd2kqsj7bNg) 提取码：9wx0| | [7000 条租房数据分析](https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/RentFromDanke/租房数据分析.md) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 sqlite + 可视化 matplotlib | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1l1x5qurJdkyUxAuhknj_Qw) 提取码：9en3 | | [6000 条倒闭企业数据分析](https://nbviewer.jupyter.org/github/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/DeathCompany/倒闭企业数据分析.ipynb) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 pandas + 可视化 (jupyter notebook + pyecharts) | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1I6E6i4ZadxE9IlVPe3Bqwg) 提取码：xvgm | | [COVID-19 疫情数据分析](https://nbviewer.jupyter.org/github/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/COVID-19/新冠疫情数据分析.ipynb) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 pandas + 可视化 (jupyter notebook + pyecharts) | [COVID-19](https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series) 或者 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1b45MqPwjEWPoTOuEXquVcw) 提取码：wgmg | | [7 万条天猫订单数据分析](https://nbviewer.jupyter.org/github/TurboWay/bigdata_analyse/blob/main/OrderFromTmall/电商订单分析.ipynb) | 离线处理 | 清洗 pandas + 分析 pandas + 可视化 (jupyter notebook + pyecharts) | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1psK07rkNU0_OdOXG4u1VDw) 提取码：27nr | ## refer > 1. [https://tianchi.aliyun.com/dataset/](https://tianchi.aliyun.com/dataset/) > 2. [https://opendata.sz.gov.cn/data/api/toApiDetails/29200_00403601](https://opendata.sz.gov.cn/data/api/toApiDetails/29200_00403601) > 3. [https://www.kesci.com/home/dataset](https://www.kesci.com/home/dataset) > 4. [https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19](https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19)