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网站分析实战-王彦平

《网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值》由王彦平、吴盛峰著。目前，越来越多的网站开始重视数据，并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。《网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值》以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。

图解网站分析-pdf

第1部分介绍了进行网站分析必备的基础知识。第2部分详细讲解了如何明确网站现状，发现并改善网站的问题。第3部分是关于流量获取和网站内渠道优化的问题。第4部分介绍了一些更加先进的网站分析方法，其中详细讲解了如何分析现今风靡全球的社交媒体网站。

《网站分析实战》简版电子书

《网站分析实战》简版电子书 网站分析是一个全新的行业，网站的数据被越来越多地受到重视，大家都试图从数据中寻找有价值的结论。网站分析这个行业注定会不断地向前发展，并被更多的公司和管理人员所认可。 目前，越来越多的公司试图通过数据驱动业务。在国外，近几年关于网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能的，还是针对某个应用领域的；同时很多网站分析相关的书籍也渐渐丰富起来，让我们可以更系统地接受各种知识。相比国外，国内的网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士都在进行着各种各样的实践和探索，努力地推动网站分析行业发展。作为网站分析的爱好者，我们将自己在这个行业中所掌握的知识、在日常工作中遇到的问题，以及积累的经验进行整理汇总，在这本书中与大家分享。如果本书的内容能让你有些许收获，解决工作中的一两个 问题，那都将是我们最大的荣幸。

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网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值_全彩

豆瓣评分8.2《网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值》由王彦平、吴盛峰著。目前，越来越多的网站开始重视数据，并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营...

网站分析实战.如何以数据驱动决策，提升网站价值

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网站分析实战 如何以数据驱动决策，提升网站价值 全彩图，共9章

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日志分析实战之清洗、网站统计小教程.pdf

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大数据项目实战—招聘网站大数据职位分析

大数据专业必学的课本《大数据项目实战》里面的实战项目，完整的源代码包，下载后可能要改一下ip地址，自己修改一下，就能用了。

大型网站性能优化实战

具体内容包括：基于用户体验的性能优化要素、前端性能优化实战、网站性能分析、服务端性能优化、TCP优化、DNS优化、CDN优化、大型网站性能监控体系、大型网站容量评估、高性能系统架构模式、大促保障体系、数据分析...

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Wireshark数据包分析实战（第2版）捕获文件

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MATLAB数据分析与挖掘实战完整版2015

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。

hadoop-3.3.4.tar.gz + winutils 安装环境

【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果

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是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

基于大数据的音乐推荐系统（适合本科毕设）

主要是用于大家对于大数据的基本处理，适合大学生本科毕设的参考。

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基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载） 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。例如，

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winutils文件合集，Hadoop3.3.5以及3.3.6可用 winutils.exe是在windows系统上安装hadoop时所需要的winutils文件，内附多个版本，支持 hadoop-3.3.5 hadoop-3.3.6

数据科学导论实验报告 实验1：常用Linux操作和 Hadoop操作

数据科学导论 实验1：常用Linux操作和 Hadoop操作 1、Linux虚拟机安装和操作 2、Hadoop安装和操作 1）创建Hadoop用户 2）SSH登录权限设置 3）安装Java环境 4）单机安装配置 5）伪分布式安装配置