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一、项目背景与目标
二、需求分析
三、主要思路与考点

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一、项目背景与目标

  • 项目背景
    • 随着大数据时代的到来,如何从茫茫数据中找到与公司相关的数据,并能在不同的方向角度去分析数据,得到有助于公司发展需要的结论或是发现必要的问题,成为各大公司在数据应用角逐中的制高点。此即为数据分析师岗位核心职责之一。
    • 微博作为web2.0时代的代表性产物,成为很多数据类项目争相依赖的数据源,也批量产出了很多各式各样的数据采集工程师,他们经常以采集微博平台的各种数据为工作,并将数据持久化、结构化存储或交易给第三方需求者。但往往在数据交易时,数据是以各种各样的数据文件格式存储,如何将这些各式各样的数据文件快速通过ETL转化成我方需要的数据格式,成为数据仓库工程师常见的ETL任务之一。
    • 将微博数据与数据分析需求相结合,是当下很多数据类公司和数据分析师常规工作之一。
  • 项目目标
    • 用时不超过一周,主要是通过查看之前教学资料和视频,百度搜索等方式搞定,加强实战应用开发能力和自学能力。
    • 最终达到对于常用的小模块开发,可以在1-5天内迅速解决战斗,并形成自身的类库积累。
    • 掌握数据仓库开发流程、核心代码开发,达到独立开发中小型数据仓库项目的能力。
  • 项目产出
    • 基于“天亮教育_实战项目_07_ETL实战项目之已采集微博数据结构化”的两张表,即用户表和评论表的数据,写出以下8道题相对应的SQl语名,并分析结果的正确性与否。
    • 均通过hive cli来演示效果即可。

二、数据分析题
1、(基础分析题)各频道参与博主的人数分布排行,求top5
2、(基础分析题)各频道评论量排行,求top5
3、(基础分析题)各频道评论转发量排行,求top5
4、(基础分析题)各频道博文评论的回复(再回复)量排行,求top5
5、(综合分析题)各频道活跃度排行
***先定义合理的计算口径,然后写对应的SQL语句
(以下为数据分析题的步骤列表)
step1 : 候选影响因子集合找到
博主参与量,评论内容量,评论转发量,再评论量(评论内容质量)
step2 : 拟定一个计算公式
影响因子的权重:基准为1=有评论内容即为1,
有博主参与权重1.1,
有转发的权重:2
有再评论的权重:1.5
加权求和:
step3 : sql编码、review与修正
step4 : 上线
6、(综合分析题)各频道的博主的影响力排行,求top5
***先定义合理的计算口径,然后写对应的SQL语句
  7、(综合分析题)各频道的博文的影响力排行,求top5
***先定义合理的计算口径,然后写对应的SQL语句
8、(综合分析题)各频道的博主的行为特征分析之每天的活跃时间段分析,求各频道每天最活跃时间段top3,以小时为单位即可。
***先定义合理的计算口径,然后写对应的SQL语句

三、需求分析

  • 数据分析题本身,也是一个需求再分析的过程,往往需要自己把数据脉络理清楚,并给出合理的计算口径和方法,并能够对结果进行相应的分析,并判断准确与否,或是可信度几何。

四、主要思路与考点

  • 主要思路
    • 针对每道题,先得出明确的计算口径, 然后逐步写出相应的SQL语句
  • 主要考点
    • HiveSQl及其复杂结构使用
    • Hive数据分析函数充分理解与运用


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