c语言sscanf函数的用法是什么
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2023-02-10
类似聚合数据（聚合数据的数据准确吗）
本篇文章给大家谈谈类似聚合数据，以及聚合数据的数据准确吗对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享类似聚合数据的知识，其中也会对聚合数据的数据准确吗进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
如下的例子，在不使用任何字符串操作的前提下，验证LOD的作用，在每个州中，找到最大的品类
Here’s the algorithm I use for this kind of calculation,这里我针对这种类似的案例使用这一类方式 I use this pattern pretty regularly这种模式也是比较通常的 because most of my work is done in MS Access 因为我的大部分工作是在MS的Access中完成的 where we don’t have more advanced features like partitioning and row numbering functions.Access中没有过多的高级特性，比如数据分区功能，计数功能
使用conutd()去取得每个品类和每个州的用户ID计数，是非重复计数，所以取得的是人数。
在Access中，是通过稍微复杂一点的方法，一系列聚合子查询（Access并没有类似count的函数）
但是呢，在tableau中就简单类似聚合数据了，这就是LOD。重复一下，不仅仅是对用户计数，而是基于州的用户计数，和基于产品类别的计数。
对于类别和州这两类指标，取得每个州最大的。而这个是Access是一列操作，在tableau中是个LOD表达式。
在类别和州的层级上，将步骤1和步骤2的结果组合到一起。这个操作在Access中需要其他的辅助查询。tableau这是LOD表达的内置功能。
在Access中，写一个计算，判断两组数据是否匹配，然后再返回对应的类别信息。这在Access中使用IIF函数实现，同时在tableau中对应的是IIF or IF
然后返回这些结果，就可以得到最终的数据了。
但是，这仍然是复杂的，待我慢慢讲来。
如果你写的一个SQL的聚合计算查询，已经有充足的经验将大块的数据分解成更小的颗粒，直到每个小的颗粒可以在预定的层级做到单独的计算
And when working with SQL as part of that you’ve had practice in imagining what the query is doing prior to seeing the results,
当使用SQL的一部分，你已经练习想象查询在看到结果之前，
你在工作的时候使用SQL作为一部分功能，同时想象着这个查询到底在做啥，
and (if you’re at all like me) have had tons of practice in figuring out where things went wrong when the granularity of the data vis-a-vis the GROUP BY fields, joins,
并且（如果你也是像我一样）有过许许多多经验in解决出错，在颗粒分组的时候。
and when calcs were performed made too many rows, too few rows, or just plain wrong results.
当计算进行了太多的行，过几行，或是错误的结果。
更甚，当计算执行后，有n多的行列，n多的报错，那么我想你是崩溃的
Where LOD expressions get brain-twistingly complicated for people who haven’t had experience writing tons of SQL aggregate queries is that they haven’t had that practice in breaking things down,
在LOD表达getbrain歪歪扭扭的complicatedfor人没有写SQL查询吨的经验是，他们没有打破的东西有实践，
LOD是给谁用的呢？LOD曲解难懂，给那些人，没有太对SQL聚合查询经验
*plus* in Tableau the aggregations that LOD expressions compute are only visible as results.
*加*画面LOD表达计算是唯一可见的结果聚合。
LOD的聚合计算只在结果是可见的，你不用关注过程。
创建并验证LOD，我所使用的LOD，为了使LOD的实现过程更清晰，我在每个step都做了对应的表达式，用以对比验证。
注意:
FIXED ，只能用于这种情况，就是LOD使用固定维度层级得字段，不会依据Viz视图情况而改变。
而 INCLUDE EXCLUDE ，可以用来加在任何维度的后面，也可以放在任何其他的嵌套表达式内层中。
筛选器也是优先级顺序的，（如下图）从上到下的顺序为类似聚合数据：
FIXED的表达式，是across all the data的，不用考虑筛选器的影响
所以，如果需要对FIXED表达式做筛选，就只能采用上下文筛选器（Context）
这工作会花费一些精力，不过为了做到精确的结果，这个绝对必要的。
就像我们经常做的任何事情一样，在实践中，这可以成为第二天性。
在mark'supdatehe的描述了Joe Mako的当前使用的技术，就是使用电子表格列出维度和度量，然后使用颜色区分INCLUDE和EXCLUDE的区别。
在这个例子中，唯一的附加维度是类别，所以维度是状态和类别。
然后将LOD拖入到视图中，使用一种集合方式，比如SUM or AVG。
In the case of strings you can use MIN and MAX for validation. If each aggregation returns the exact same result,
这个案例中，你可以使用min or max，如果每个聚合返回值都是同样的结果，那么很大可能你使用了正确的维度。
then you can be mostly sure that you’ve got the right dimensionality in the LOD workout view.
I write “mostly” because there are dependencies on the granularity of the data that crop up as you get into nested LOD expressions as well as the main view.
我之所以说是“很大可能”，是因为要依据情况而定，要考虑到嵌套LOD在主视图的数据颗粒度，
这里写第一个表达式，返回了用户的非相同计数，基于“类别”和“州”
{INCLUDE [Category] : COUNTD([Customer ID])}
And here’s that calc in a view with State Category as dimensions. We can see that COUNTD(Customer ID) is the same as the SUM, AVG, and MAX of our LOD calc:
如下就是两个维度，类别和州，作为维度的展示。可以看到，这种情形下countd和sum。avg，max是相同的
For example, if you are nesting LOD expressions at multiple levels of detail, that can mean putting the same calculation into multiple workout views to see what it’s returning.
例如，如果你在多层次的情况下，使用嵌套LOD，这意味着可，使用同样的计算在多重工作场景去查看数据返回值。
In order to validate what INCLUDE EXCLUDE LOD calcs are returning to the data prior to the aggregation at the vizLOD, you can highlight marks and use right-click-View Data-click on Underlying tab to see what they are returning (there’s an example of this below).
为了证实两者（INCLUDE和EXCLUDE）的在优先级上的区别，可以使用格式编辑，用以区分二者的区别，下边会有栗子
Then you’ll also need to pay attention to how each LOD expression is aggregated in the different views.
在不同的view下，你还是要多多注意看，每个计算的结果。
In our case the only other granularity is that for the main view, the State, so we can skip this step.
我们的例子中，对于颗粒，我们只有两个，类别和州，1个是类别，另一个就是州，只有以后遇到超过两个类别的时候，再去特殊关注吧
一旦在单独的视图中开始使用计算，将给他们逐个的在主视图中显示，记得验证一下结果是不是你要的结果，这个很重要。
呐，如下即是，在同样的聚合条件下，主视图中countd，非重复计数
Since the goal is to return the max COUNTD(Customer ID) for each Category, the MAX(CountD per Category) works.
But we don’t want that to be returned as an aggregate in the view,
we want that as a record-level calc so a comparison can be made. The following Max CountD per Cat in State calc does that:
{INCLUDE : MAX([CountD per Category])}
This uses a little trick in LOD calcs where by not including any specific dimensions we can force an aggregation at the level of detail of the viz (i.e. State) and still return that as a record-level result.
这里用了一个小技巧，不针对任何维度的计算，只写了INCLUDE，而后边不用跟具体维度，它是等效于INCLUDE
额不知道怎么回答
Here’s that calc in the workout view at different aggregations, showing it is returning the same result for each version:
Now for step 4 in the algorithm I laid out. Here’s the formula for the Largest Category (initial) calc:
这里，在增加一项目，如下是公式的细节（initial的）
IF [CountD per Category] == [Max CountD per Cat in State] THEN
[Category]
END)
意思是，如果 countd等于算出的Max值，那么久返回类别
否则就为空
估算一下结果，就是15那个，记得吧，只有最多的几项会显示对应的类别，其他的都为空
结果大概就是这个样子咯
继续
This calc takes advantage of a second trick with LOD calcs that I hadn’t known about until reviewing #8 in the Top 15 LOD Expressions .
tableau官方有Top15个LOD应用，作者在读到第8个例子之前，还是对第二招的技巧不太知道
While we can use the results of a FIXED LOD expression in the view as a dimension or aggregated measure, in the view we can only use INCLUDE EXCLUDE LOD expressions as aggregated measures.
然而，当我使用了FIXED LOD的结果，再嵌套IN or EX的方式，可以完成很多事情
*However*, just like FIXED LOD expressions the results of INCLUDE EXCLUDE expressions are returned at a record-level *and* can be evaluated at a record-level.
尽管如此，
So the IF statement evaluation is only True when for a given record the CountD per Category for that record’s Category is also the maximum value in that record’s State, and the calc returns the Category for those records.
所以，IF的状态评价，是唯一的
而该计算返回这些类别的信息
Note that Tableau automatically applies the Count aggregation in the Data window, indicating that this calc has to be aggregated in some way in a view:
记住，tableau会在数据窗口中，自动的应用count的聚合
表明这个计算不得不被聚合以某种方式
Because we’re using a mix of calcs meant to work at different levels of detail here, validating this gets a little tricky.
因为我们使用了混合的计算方式，意味着我们工作在不同的level，同时证实了这个方式是个不错的技巧。
We have to use the View Data-Underlying tab technique to see what’s going on, here I’ve selected Alabama:
现在，我们使用查看数据源，详细信息，来看看数据怎么变化的。如下是我选择了亚拉巴马州的数据。
可以看到那个IF的计算起作用了，如我所说，等于Max的，显示类别，不等于Max的显示null。
结果显示，Office Furnishings和Paper是最多的类别。
This is because there’s a tie with both having 15 distinct customers. If we wanted to show all the ties we’d run into a key difference between INCLUDE EXCLUDE vs.
这是因为有两个达成平局了，他们都是15个Max
于是，如果我想show出所有的平局竞争者，我应该去找到三者的关键区别FIXED,（FIXED,INCLUDE,EXCLUDE这三个家伙的区别）
namely that INCLUDE EXCLUDE LOD expressions *have* to be aggregated in a view, and since the view is at the level of detail of State that meants the aggregations of MIN(), MAX(), etc. all only return a single result, not every result.
So there’s no way to use the INCLUDE EXCLUDE to show the ties, I’ve got a follow-up post in the works that describes how an alternative calc using FIXED can show all the ties.
所以使用IN or EX 是没办法显示tie在哪里，我后边做了一个表，描述了，备选的计算方式使用FIXED可以显示所有的tie
To resolve that tie for now, we’ll use the MIN() aggregation:
为了解决tie的问题，来试试min()的效果
看图，在Row，“州”字段的右侧有拖入一个min
To build the Largest Category (final) calc I chose to apply that aggregation in the calc (that way Tableau won’t be adding anything to the column name in the view) and we’ll add in the CountD per Category as part of as string to show that as well, so it will look like “Office Furnishings (15)” for Alabama. Here’s the formula:
下一步，创建final版本的Max类别计算字段，我选择了在计算中应用聚合，（tableau在这个计算中并不会加入任何列名）并且我会添加countd计算，在每个类别中，作为xxx的部分，所以就是很像Office Furnishings (15)” for Alabama，如下是公式：
MIN(IF [CountD per Category] == [Max CountD per Cat in State] THEN
[Category] + ' (' + STR([CountD per Category]) + ')'
END)
Here’s the calc when looking at the Underlying Data:
在源数据中的样子
And in the view
在视图中的样子
Building the final worksheet is a matter of dragging and dropping pills to remove the unneeded measures and generate the final chart:
基于上边的工作，可以着手创建最终的视图了，简单说，就是拖入有用字段，移除无用字段。
Why stop here, though? One key feature of using INCLUDE EXCLUDE LOD expressions is that the results are dependent on the dimensions in the view.
那么，为什么停在这里？
一个主要的区别，它们三者，就是，视图中的结果会依据属兔中的字段维度的不同，而不同的。
We can take advantage of that (and all the work we’ve done) and simply drag drop dimensions. Here’s a one-click change to finding the largest category for each Container:
我们可以利用这个已经完成了测试视图，做一些简单的拖拉维度，即可完成最终视图。
如下，是一个最终构图的字段截图，可以参考。
And we can have multiple dimensions, here I’ve added the YEAR(Order Date) to the view with one more click:
那么，我们有多个维度，我又添加了“年”到视图中
For those readers who have experience using Tableau table calculations, this last bit is incredibly awesome.
对于读者，那些有经验的读者，使用过tableau的读者，这最后一点是难以置信的nb
We could have built any of these views with table calculations, but switching out dimensions would likely break things so every new view would have to be hand-crafted and revalidated,
我们可以制造任何这些表计算，但开关的尺寸可能会打破的东西，所以每一个新的视图必须手工重新验证，
whereas with LOD expressions we can be back in the flow of dragging dropping pills to ask more questions of our data.
而，有了LOD的帮助，,我们可以再次回到思维流的状态了，更多的关注数据的故事，而不是技术。
how to work with LOD expressions in a stepwise fashion so you can validate each step of the way, and demonstrated a couple of lesser-known aspects of LOD expressions: using INCLUDE or EXCLUDE without a dimension, using results of INCLUDE or EXCLUDE to do record-level evaluations, and finally how easy it can be (once you’ve done the heavy lifting) to rearrange views using LOD expressions. I hope it’s useful for you, if you have any comments, questions, or other tips, please comment below!
这篇文章描述了另一种算法，使用LOD表达式，从一个较低的水平返回一个维度（细粒度）到一个更高的粒度
如何在逐步时尚LOD表达工作这样你就可以验证每一步的方式，并展示了几个鲜为人知的方面：使用LOD表达包括或排除不一个维度，使用结果包括或排除做记录水平的评估，最后怎么可以轻易（一旦你完成繁重）重新采用LOD表达意见。我希望这对你有用，如果你有任何意见，问题或其他提示，请在下面评论！
bucket是聚合查询的数据分组, 小学学生用年级分组,六个年级得到了6个bucket,bucket就是每个年级下的学生
metric就是分组之后,统计分析. 求和,最大值,最小值,平均值等
类似sql的语法的group having
数据准备
创建数据
1、根据color分组统计销售数量
只执行聚合分组，不做复杂的聚合统计。在ES中最基础的聚合为terms，相当于SQL中的count。
在ES中默认为分组数据做排序，使用的是doc_count数据执行降序排列。可以使用_key元数据，根据分组后的字段数据执行不同的排序方案，也可以根据_count元数据，根据分组后的统计值执行不同的排序方案。
2、统计不同color车辆的平均价格
本案例先根据color执行聚合分组，在此分组的基础上，对组内数据执行聚合统计，这个组内数据的聚合统计就是metric。同样可以执行排序，因为组内有聚合统计，且对统计数据给予了命名avg_by_price，所以可以根据这个聚合统计数据字段名执行排序逻辑。
通过颜色分组,得到组数据,每一组再次通过品牌分组,每一个品牌的平均值
嵌套式的分组成为下钻分析
aggs是同级为平铺分析
统计不同color中的最大和最小价格、总价
统计不同品牌汽车中价格排名最高的车型
在分组后，可能需要对组内的数据进行排序，并选择其中排名高的数据。那么可以使用s来实现：top_top_hithits中的属性size代表取组内多少条数据（默认为10）；sort代表组内使用什么字段什么规则排序（默认使用_doc的asc规则排序）；_source代表结果中包含document中的那些字段（默认包含全部字段）。
区间统计
histogram 区间统计
histogram类似terms，也是进行bucket分组操作的，是根据一个field，实现数据区间分组。
如：以100万为一个范围，统计不同范围内车辆的销售量和平均价格。那么使用histogram的聚合的时候，field指定价格字段price。区间范围是100万-interval ： 1000000。这个时候ES会将price价格区间划分为： [0, 1000000), [1000000, 2000000), [2000000, 3000000)等，依次类推。在划分区间的同时，histogram会类似terms进行数据数量的统计（count），可以通过嵌套aggs对聚合分组后的组内数据做再次聚合分析。
date_histogram可以对date类型的field执行区间聚合分组，如每月销量，每年销量等。
如：以月为单位，统计不同月份汽车的销售数量及销售总金额。这个时候可以使用date_histogram实现聚合分组，其中field来指定用于聚合分组的字段，interval指定区间范围（可选值有：year、quarter、month、week、day、hour、minute、second），format指定日期格式化，min_doc_count指定每个区间的最少document（如果不指定，默认为0，当区间范围内没有document时，也会显示bucket分组），extended_bounds指定起始时间和结束时间（如果不指定，默认使用字段中日期最小值所在范围和最大值所在范围为起始和结束时间）。
在kibana dashboard看板的时候,时序图经常使用时间区域作为x轴查看数据
7.x之前
7.x之后
在聚合统计数据的时候，有些时候需要对比部分数据和总体数据。
如：统计某品牌车辆平均价格和所有车辆平均价格。global是用于定义一个全局bucket，这个bucket会忽略query的条件，检索所有document进行对应的聚合统计
如果有多层aggs，执行下钻聚合的时候，也可以根据最内层聚合数据执行排序。
如：统计每个品牌中每种颜色车辆的销售总额，并根据销售总额降序排列。这就像SQL中的分组排序一样，只能组内数据排序，而不能跨组实现排序。
filter也可以使用在aggs句法中，filter的范围决定了其过滤的范围。
如：统计某品牌汽车最近一年的销售总额。将filter放在aggs内部，代表这个过滤器只对query搜索得到的结果执行filter过滤。如果filter放在aggs外部，过滤器则会过滤所有的数据。
12M/M 表示 12 个月。
1y/y 表示 1年。
d 表示天
参考图灵学院: https://vip.tulingxueyuan.cn/
如今，大数据越来越重要，因为企业需要处理来自多个来源的不断增长的存储数据。
采用大数据可以称之为一场完美风暴。廉价的存储和大量的结构化和非结构化数据的大量涌入，导致了诸多的大型数据工具得以开发，帮助企业“解锁”他们积累的数据，从客户记录到产品性能的结果等更多的数据。
像传统的商业智能（BI），这些新的大数据工具可以分析过去的趋势，并帮助企业识别重要模式，如特定的销售趋势。许多大数据工具现在提供了一个新一代预测和规范性的见解，以及深埋在企业数据中心的所有数据。
对于人们面临的挑战，调查机构Gartner公司分析师道格·兰尼表示，人们还是不要用扩展的基础设施来处理所有这些数据，而是从各种数据本身进行处理。
“对于真正的挑战，企业对自己和客户的交易数据进行处理、整合，并共同构建和理解输入，加上来自合作伙伴和供应商的数据，还有一些外源性数据，如社会媒体的开放数据和聚合数据等等，而这些只是触及了表面。”兰尼在一封电子邮件中说表示。
大数据是一个大问题：您的网络准备好了吗？
尽管Gartner的客户端通过一个2比1的比例说明各种数据是一个更大的问题，对他们来说数据增长的速度越来越快，而数据处理供应商将会继续提供资金更大、更快的解决方案。
ConstellationResearch公司分析师道格·亨森特表示，大数据解决方案肯定是不断发展变化的。
“在我的书中，2014年是发布SQLHadoop公告的一年，但今年企业和销售商开始认识到大数据的机会不只是扩大传统的BI和数据库。”亨森特说，“因此，ApacheSpark开源框架和其他的分析方案已在2015年超越了SQL。2015年，数百家供应商和大公司开始采用ApacheSpark开源框架，IIBM公司拥抱是倡导其他分析选项最明显的厂商，而其他致力于数据集成和大数据平台的很多企业加入这个行列。”
事实上，大数据浪潮似乎来临，每天都会供应商推出的各种解决方案，其中也包括一些相对全面的设计。尽管很难得到一个全面的名单，这四个工具应该出在用户的应用清单中。
（1）数据科学家的H2O.ai
H2O.ai是初创公司Oxdata在2014年底推出的一个独立开源机器学习平台，主要服务于数据科学家和开发者，为其应用提供快速机器学习引擎。Oxdata公司表示，可以在商用硬件上对任何来源（如Hadoop，SQL）的数据进行处理分析，甚至在上千个网络节点或亚马逊的AWS云运行。个人可以尝试并继续免费使用H2O.ai。Oxdata公司将收取企业用户的费用。
“很多公司使用Spark代替Hadoop短期记忆，这就像大数据的内存一样。”H2O公司市场营销和增长副总裁奥列格·罗格斯科说，“在读取你的短期记忆方面，h20.ai的功能超越了Spark，基本上提供了超快速的分析能力。”
罗格斯科说，H2O.ai是旨在提供预测分析的数据工具的一个新品种。他指出，SQL帮助推动了描述性数据分析的早期阶段或“告诉我发生了什么”，其次是“预测期”的产品，看看发生了什么事，尽量帮助客户预测接下来会发生什么-例如：库存用完或产品突破等。
“我们在未来几年将看到第三个阶段是指令性的阶段发挥作用，这个系统说，‘这是我的教训，我认为未来会发生什么，你应该最大限度地实现目标。’”罗格斯科说，他还指出，谷歌地图的主动建议替代路线的能力就是一个规范性解决方案的例子。
H20.ai将自己定位为各种行业数据科学家使用的一个预测工具和“盒子”。例如，网络巨头思科公司有6万款预测购买决策的模型，该公司使用H2O.ai对这些模型评分。思科公司首席数据科学家表示，“其结果是太棒了，我们看到H2O.ai比我们的同类产品的性能要好3到7倍。在单独建模评分方面，h2o.ai环境是upwards的10到15倍。”
（2）ThoughtSpot3–大数据应用
借助谷歌公司这样的搜索引擎，很容易在网上搜到用户需要的社交数据和网络数据，但企业数据一般难以查找，也更难以利用。为此，7位工程师共同成立了ThoughtSpot公司，目标是开发一个类似于谷歌的搜索引擎，用于查找商业数据。
该公司在谷歌公司成立初期就为其提供硬件设备，在企业启用防火墙后提供超快搜索功能。ThoughtSpot结合了新搜索引擎的应用，它的功能是通过一个快速内存数据库来搜寻海量信息。该公司还计划提供一个基于云的服务。
ThoughtSpot3起始售价为90000美元，是一种为企业快速寻找大数据的数据科学家依赖的工具。“我们已经看到企业使用该产品的数据科学家正在增加。”ThoughtSpot公司营销副总裁史葛霍尔顿说，“二十亿人都在搜索，但在工作中，我们仍然依赖于数据专家。”
霍尔顿在加利福尼亚公司总部PaloAlto进行了一个演示，显示系统使用熟悉的搜索栏界面是如何工作的.刚刚发布的ThoughtSpot3.0具有一些新功能，包括“DataRank”的工作方式，类似于谷歌的PageRank和typeahead。该软件使用机器学习算法建议的关键词为客户搜索，以加快这一进程。
Popcharts无疑是最酷的新功能。当你在搜索框中输入“由东海岸销售......”ThoughtSpot瞬间创建基于查询相关的图表，并利用机器学习给出10多个可以选择的图表。
另一个“即时”功能是AutoJoins，其目的是为一般都有数百个数据源的企业导航。AutoJoins使用ThoughtSpot的数据索引，通过索引模式和机器学习，以了解表格是否相关，并在一秒内呈现研究结果。
霍尔顿说，ThoughtSpot更侧重于对历史数据的传统BI分析（速度超快，使用十分方便），其预测性和规范性分析功能会在未来的软件中体现。
（3）Connotate软件
Connotate公司是一家为美联社、路透社、道琼斯等大型公司对全球上千个网站的非结构化数据进行实时分类和分析的企业。在Web数据抽取和监控上，Connotate软件是世界上最简单、最合算的解决方案，以有效地利用海量数据，从中挖掘出对企业增长有价值的信息，并可以进行高度可扩展性的数据监控和数据收集。
Gartner公司分析师道格·莱尼表示，Connotate和BrightPlanet在他所列的大数据工具名单上，因为它们有助于从企业自身的数据库和互联网上收割和构建丰富多彩的内容。
“随着数字化和经济增长，企业认识到只关注自己的数据不再是万无一失的创新良方，他们越来越多地转向外源数据（即公司外部的数据）。”莱尼说。
Connotate公司表示，其从网页抽取内容的专利技术远远超出了网页抓取或自定义脚本。取而代之的是对于网站工作如何使用机器学习采用一种直观的视觉理解，Connotate公司表示，使其内容提取“准确可靠，并且可扩展。”
据该公司介绍，Connotate平台”可以很容易处理成百上千的网站和百万兆字节。”并提供与业务相关的有针对性的信息。其提供的内容采集平均成本比传统方法少55％。
例举一个使用案例，Connotate帮助销售情报提供者从数千个医院网站提取联系人资料（姓名，职务，电话，电子邮件和隶属关系），并建立一个全国性的医生档案数据库。
Connotate公司表示，其大数据解决方案卖给了几家大型制药公司，并没有花费额外的硬件或IT资源。大数据提取的规模化，甚至可以提供50万名医生的数据。
（4）BrightPlanet工具
BrightPlanet公司也从网络中提取数据，该公司宣称其搜索具有所谓的“深网”见解的能力。其深网可以挖掘那些具有密码保护的网站和通常不会被传统的搜索引擎索引的其他网站的数据。
BrightPlanet公司表示，其收集的数据条目数以百万计，其中包括推特和新闻数据库和医学期刊的数据，并可以根据企业的具体需求和条件进行过滤。
该公司为使用该软件的数据采集工程师提供一个免费的数据即服务（DaaS）咨询，并介绍他们的服务是一个不错的选择。咨询的目的是帮助企业数据中心找到合适的收集数据，并得到正确的格式，这样客户可以得到一个好主意的过程和结果。
最终用户或客户可以选择哪些网站收获的内容。反过来，BrightPlanet公司又将其内容进行充实。例如，像在社交媒体网站评论这样的非结构化数据，通过一个自定义格式设计，使其在更便于使用的客户端提交。
end 关于类似聚合数据和聚合数据的数据准确吗的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 类似聚合数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于聚合数据的数据准确吗、类似聚合数据的信息别忘了在本站进行查找喔。
本文目录一览：
- 1、聚合数据的介绍
- 2、LOD | 在低层级上聚合高层级的聚合数据
- 3、API聚合数据是什么东西
- 4、译|大数据科普系列-数据预处理
- 5、elasticsearch聚合查询
- 6、值得一试的4个大数据工具！
聚合数据的介绍
聚合数据是一个为智能手机开发者类似聚合数据，网站站长类似聚合数据，移动设备开发人员及图商提供原始数据API服务的综合性云数据平台。包含手机聚合，网站聚合，LBS聚合三部分，其功能类似于Google APIS。
LOD | 在低层级上聚合高层级的聚合数据
举例，通过LOD找到每个州产品类别中具有最大品类的是什么如下的例子，在不使用任何字符串操作的前提下，验证LOD的作用，在每个州中，找到最大的品类
Here’s the algorithm I use for this kind of calculation,这里我针对这种类似的案例使用这一类方式 I use this pattern pretty regularly这种模式也是比较通常的 because most of my work is done in MS Access 因为我的大部分工作是在MS的Access中完成的 where we don’t have more advanced features like partitioning and row numbering functions.Access中没有过多的高级特性，比如数据分区功能，计数功能
使用conutd()去取得每个品类和每个州的用户ID计数，是非重复计数，所以取得的是人数。
在Access中，是通过稍微复杂一点的方法，一系列聚合子查询（Access并没有类似count的函数）
但是呢，在tableau中就简单类似聚合数据了，这就是LOD。重复一下，不仅仅是对用户计数，而是基于州的用户计数，和基于产品类别的计数。
对于类别和州这两类指标，取得每个州最大的。而这个是Access是一列操作，在tableau中是个LOD表达式。
在类别和州的层级上，将步骤1和步骤2的结果组合到一起。这个操作在Access中需要其他的辅助查询。tableau这是LOD表达的内置功能。
在Access中，写一个计算，判断两组数据是否匹配，然后再返回对应的类别信息。这在Access中使用IIF函数实现，同时在tableau中对应的是IIF or IF
然后返回这些结果，就可以得到最终的数据了。
但是，这仍然是复杂的，待我慢慢讲来。
如果你写的一个SQL的聚合计算查询，已经有充足的经验将大块的数据分解成更小的颗粒，直到每个小的颗粒可以在预定的层级做到单独的计算
And when working with SQL as part of that you’ve had practice in imagining what the query is doing prior to seeing the results,
当使用SQL的一部分，你已经练习想象查询在看到结果之前，
你在工作的时候使用SQL作为一部分功能，同时想象着这个查询到底在做啥，
and (if you’re at all like me) have had tons of practice in figuring out where things went wrong when the granularity of the data vis-a-vis the GROUP BY fields, joins,
并且（如果你也是像我一样）有过许许多多经验in解决出错，在颗粒分组的时候。
and when calcs were performed made too many rows, too few rows, or just plain wrong results.
当计算进行了太多的行，过几行，或是错误的结果。
更甚，当计算执行后，有n多的行列，n多的报错，那么我想你是崩溃的
Where LOD expressions get brain-twistingly complicated for people who haven’t had experience writing tons of SQL aggregate queries is that they haven’t had that practice in breaking things down,
在LOD表达getbrain歪歪扭扭的complicatedfor人没有写SQL查询吨的经验是，他们没有打破的东西有实践，
LOD是给谁用的呢？LOD曲解难懂，给那些人，没有太对SQL聚合查询经验
*plus* in Tableau the aggregations that LOD expressions compute are only visible as results.
*加*画面LOD表达计算是唯一可见的结果聚合。
LOD的聚合计算只在结果是可见的，你不用关注过程。
创建并验证LOD，我所使用的LOD，为了使LOD的实现过程更清晰，我在每个step都做了对应的表达式，用以对比验证。
注意:
FIXED ，只能用于这种情况，就是LOD使用固定维度层级得字段，不会依据Viz视图情况而改变。
而 INCLUDE EXCLUDE ，可以用来加在任何维度的后面，也可以放在任何其他的嵌套表达式内层中。
筛选器也是优先级顺序的，（如下图）从上到下的顺序为类似聚合数据：
FIXED的表达式，是across all the data的，不用考虑筛选器的影响
所以，如果需要对FIXED表达式做筛选，就只能采用上下文筛选器（Context）
这工作会花费一些精力，不过为了做到精确的结果，这个绝对必要的。
就像我们经常做的任何事情一样，在实践中，这可以成为第二天性。
在mark'supdatehe的描述了Joe Mako的当前使用的技术，就是使用电子表格列出维度和度量，然后使用颜色区分INCLUDE和EXCLUDE的区别。
在这个例子中，唯一的附加维度是类别，所以维度是状态和类别。
然后将LOD拖入到视图中，使用一种集合方式，比如SUM or AVG。
In the case of strings you can use MIN and MAX for validation. If each aggregation returns the exact same result,
这个案例中，你可以使用min or max，如果每个聚合返回值都是同样的结果，那么很大可能你使用了正确的维度。
then you can be mostly sure that you’ve got the right dimensionality in the LOD workout view.
I write “mostly” because there are dependencies on the granularity of the data that crop up as you get into nested LOD expressions as well as the main view.
我之所以说是“很大可能”，是因为要依据情况而定，要考虑到嵌套LOD在主视图的数据颗粒度，
这里写第一个表达式，返回了用户的非相同计数，基于“类别”和“州”
{INCLUDE [Category] : COUNTD([Customer ID])}
And here’s that calc in a view with State Category as dimensions. We can see that COUNTD(Customer ID) is the same as the SUM, AVG, and MAX of our LOD calc:
如下就是两个维度，类别和州，作为维度的展示。可以看到，这种情形下countd和sum。avg，max是相同的
For example, if you are nesting LOD expressions at multiple levels of detail, that can mean putting the same calculation into multiple workout views to see what it’s returning.
例如，如果你在多层次的情况下，使用嵌套LOD，这意味着可，使用同样的计算在多重工作场景去查看数据返回值。
In order to validate what INCLUDE EXCLUDE LOD calcs are returning to the data prior to the aggregation at the vizLOD, you can highlight marks and use right-click-View Data-click on Underlying tab to see what they are returning (there’s an example of this below).
为了证实两者（INCLUDE和EXCLUDE）的在优先级上的区别，可以使用格式编辑，用以区分二者的区别，下边会有栗子
Then you’ll also need to pay attention to how each LOD expression is aggregated in the different views.
在不同的view下，你还是要多多注意看，每个计算的结果。
In our case the only other granularity is that for the main view, the State, so we can skip this step.
我们的例子中，对于颗粒，我们只有两个，类别和州，1个是类别，另一个就是州，只有以后遇到超过两个类别的时候，再去特殊关注吧
一旦在单独的视图中开始使用计算，将给他们逐个的在主视图中显示，记得验证一下结果是不是你要的结果，这个很重要。
呐，如下即是，在同样的聚合条件下，主视图中countd，非重复计数
Since the goal is to return the max COUNTD(Customer ID) for each Category, the MAX(CountD per Category) works.
But we don’t want that to be returned as an aggregate in the view,
we want that as a record-level calc so a comparison can be made. The following Max CountD per Cat in State calc does that:
{INCLUDE : MAX([CountD per Category])}
This uses a little trick in LOD calcs where by not including any specific dimensions we can force an aggregation at the level of detail of the viz (i.e. State) and still return that as a record-level result.
这里用了一个小技巧，不针对任何维度的计算，只写了INCLUDE，而后边不用跟具体维度，它是等效于INCLUDE
额不知道怎么回答
Here’s that calc in the workout view at different aggregations, showing it is returning the same result for each version:
Now for step 4 in the algorithm I laid out. Here’s the formula for the Largest Category (initial) calc:
这里，在增加一项目，如下是公式的细节（initial的）
IF [CountD per Category] == [Max CountD per Cat in State] THEN
[Category]
END)
意思是，如果 countd等于算出的Max值，那么久返回类别
否则就为空
估算一下结果，就是15那个，记得吧，只有最多的几项会显示对应的类别，其他的都为空
结果大概就是这个样子咯
继续
This calc takes advantage of a second trick with LOD calcs that I hadn’t known about until reviewing #8 in the Top 15 LOD Expressions .
tableau官方有Top15个LOD应用，作者在读到第8个例子之前，还是对第二招的技巧不太知道
While we can use the results of a FIXED LOD expression in the view as a dimension or aggregated measure, in the view we can only use INCLUDE EXCLUDE LOD expressions as aggregated measures.
然而，当我使用了FIXED LOD的结果，再嵌套IN or EX的方式，可以完成很多事情
*However*, just like FIXED LOD expressions the results of INCLUDE EXCLUDE expressions are returned at a record-level *and* can be evaluated at a record-level.
尽管如此，
So the IF statement evaluation is only True when for a given record the CountD per Category for that record’s Category is also the maximum value in that record’s State, and the calc returns the Category for those records.
所以，IF的状态评价，是唯一的
而该计算返回这些类别的信息
Note that Tableau automatically applies the Count aggregation in the Data window, indicating that this calc has to be aggregated in some way in a view:
记住，tableau会在数据窗口中，自动的应用count的聚合
表明这个计算不得不被聚合以某种方式
Because we’re using a mix of calcs meant to work at different levels of detail here, validating this gets a little tricky.
因为我们使用了混合的计算方式，意味着我们工作在不同的level，同时证实了这个方式是个不错的技巧。
We have to use the View Data-Underlying tab technique to see what’s going on, here I’ve selected Alabama:
现在，我们使用查看数据源，详细信息，来看看数据怎么变化的。如下是我选择了亚拉巴马州的数据。
可以看到那个IF的计算起作用了，如我所说，等于Max的，显示类别，不等于Max的显示null。
结果显示，Office Furnishings和Paper是最多的类别。
This is because there’s a tie with both having 15 distinct customers. If we wanted to show all the ties we’d run into a key difference between INCLUDE EXCLUDE vs.
这是因为有两个达成平局了，他们都是15个Max
于是，如果我想show出所有的平局竞争者，我应该去找到三者的关键区别FIXED,（FIXED,INCLUDE,EXCLUDE这三个家伙的区别）
namely that INCLUDE EXCLUDE LOD expressions *have* to be aggregated in a view, and since the view is at the level of detail of State that meants the aggregations of MIN(), MAX(), etc. all only return a single result, not every result.
So there’s no way to use the INCLUDE EXCLUDE to show the ties, I’ve got a follow-up post in the works that describes how an alternative calc using FIXED can show all the ties.
所以使用IN or EX 是没办法显示tie在哪里，我后边做了一个表，描述了，备选的计算方式使用FIXED可以显示所有的tie
To resolve that tie for now, we’ll use the MIN() aggregation:
为了解决tie的问题，来试试min()的效果
看图，在Row，“州”字段的右侧有拖入一个min
To build the Largest Category (final) calc I chose to apply that aggregation in the calc (that way Tableau won’t be adding anything to the column name in the view) and we’ll add in the CountD per Category as part of as string to show that as well, so it will look like “Office Furnishings (15)” for Alabama. Here’s the formula:
下一步，创建final版本的Max类别计算字段，我选择了在计算中应用聚合，（tableau在这个计算中并不会加入任何列名）并且我会添加countd计算，在每个类别中，作为xxx的部分，所以就是很像Office Furnishings (15)” for Alabama，如下是公式：
MIN(IF [CountD per Category] == [Max CountD per Cat in State] THEN
[Category] + ' (' + STR([CountD per Category]) + ')'
END)
Here’s the calc when looking at the Underlying Data:
在源数据中的样子
And in the view
在视图中的样子
Building the final worksheet is a matter of dragging and dropping pills to remove the unneeded measures and generate the final chart:
基于上边的工作，可以着手创建最终的视图了，简单说，就是拖入有用字段，移除无用字段。
Why stop here, though? One key feature of using INCLUDE EXCLUDE LOD expressions is that the results are dependent on the dimensions in the view.
那么，为什么停在这里？
一个主要的区别，它们三者，就是，视图中的结果会依据属兔中的字段维度的不同，而不同的。
We can take advantage of that (and all the work we’ve done) and simply drag drop dimensions. Here’s a one-click change to finding the largest category for each Container:
我们可以利用这个已经完成了测试视图，做一些简单的拖拉维度，即可完成最终视图。
如下，是一个最终构图的字段截图，可以参考。
And we can have multiple dimensions, here I’ve added the YEAR(Order Date) to the view with one more click:
那么，我们有多个维度，我又添加了“年”到视图中
For those readers who have experience using Tableau table calculations, this last bit is incredibly awesome.
对于读者，那些有经验的读者，使用过tableau的读者，这最后一点是难以置信的nb
We could have built any of these views with table calculations, but switching out dimensions would likely break things so every new view would have to be hand-crafted and revalidated,
我们可以制造任何这些表计算，但开关的尺寸可能会打破的东西，所以每一个新的视图必须手工重新验证，
whereas with LOD expressions we can be back in the flow of dragging dropping pills to ask more questions of our data.
而，有了LOD的帮助，,我们可以再次回到思维流的状态了，更多的关注数据的故事，而不是技术。
how to work with LOD expressions in a stepwise fashion so you can validate each step of the way, and demonstrated a couple of lesser-known aspects of LOD expressions: using INCLUDE or EXCLUDE without a dimension, using results of INCLUDE or EXCLUDE to do record-level evaluations, and finally how easy it can be (once you’ve done the heavy lifting) to rearrange views using LOD expressions. I hope it’s useful for you, if you have any comments, questions, or other tips, please comment below!
这篇文章描述了另一种算法，使用LOD表达式，从一个较低的水平返回一个维度（细粒度）到一个更高的粒度
如何在逐步时尚LOD表达工作这样你就可以验证每一步的方式，并展示了几个鲜为人知的方面：使用LOD表达包括或排除不一个维度，使用结果包括或排除做记录水平的评估，最后怎么可以轻易（一旦你完成繁重）重新采用LOD表达意见。我希望这对你有用，如果你有任何意见，问题或其他提示，请在下面评论！
API聚合数据是什么东西
API这个一般就是接口、通道的意思类似聚合数据，聚合的API服务指的是短信通道类似聚合数据，也就是说能提供短信群发服务，跟类似聚合数据我们短信群发平台相类似，可以提供各种短信方面的业务，例如短信群发、短信营销、短信验证码等等！译|大数据科普系列-数据预处理
☛** 1. 什么是数据预处理？**
数据预处理指的是如下过程：
虽然它看起来和数据科学中夺人眼球的地方无关，然而这一步做好了，对后面的建模和数据解读的重要性比用什么算法甚至还重要。
☛ 2. 先说原则（First thing first）
如果你拿到一个新数据集并打算模拟其中蕴藏的规律，你很容易直接开干，在上面跑算法，然而要克服这种冲动。第一步应该是理解数据本身，先从单变量统计分布的假设开始，如果效果不佳，再逐渐增加分析的复杂度。诸如中位数和箱线图这样的重要统计方法会让你轻松得到关于这些数据的一个大概的分布，这有助于你理解那些在真正分析前要修复的潜在问题。
☛ 3. 数据类型(Data types)
正 确理解你的数据类型是什么和它们应该是什么 ，这两点相当重要。你可能个人对一些数据特征比较敏感（如账号）。当你认为它是字符的时候，它其实有可能是应该是数值类型，这不一定是说账号002比之账号101和账号001更加相关的情形。类似地，字符类型的数据如果被转换成按序数排列(ordinal scale)，你可能会发现隐含其中的顺序规律。举例来说，调研结果一般有“同意”、“中立”、“反对”，这里面有隐藏顺序。最后，如果数据中有日期相关的信息，你就偷着乐吧！能处理和日期相关的时间特征是一项关键技能，它能为你打开通往所有规律的大门。再一次地，这归结为要去理解数据的来龙去脉(context)和探索你手头有的数据。
☛ 4. 数据缺失(Missing data)
在真实世界中，拥有完整无缺失的数据是黑天鹅事件。数据集的元素缺失会有各种可能性：不适用，没有采集，数据处理中操作失误... 处理数据缺失的第一步是找出缺失的原因，这样才能恰当处理。有时，你的最优选择就是无视缺失的数据；如果这样做，你就得当心给数据分析/模型中引入偏差（bias）的风险。比较推荐的做法是修复缺失的数据点，插入(impute)一些合适的数值（对于连续型数据，中位数就是一个保守的选择）或创造一些特殊值。
☛ 5. 高基数(High cardinality)
译注：Cardinality此处特指一个有限数据集的元素个数，不混淆时也可简单理解为数据集的大小。
有些范畴的数据源具备我们称为高基数的特征-大量离散数值（邮政编码或占有率）。高基数变量在你分析建模时会很棘手，因为你要冒着小样本集合上过拟合（overfit）的风险。对于数据背后的业务理解会非常重要，这对如何打包（group up）数据会有启迪。例如：如果你知道英国地理边界你将能更好地界定地区的邮政编码。以下图(译注：诺丁汉地区邮政编码图)为例：纯粹基于邮政编码，你会将NG20和NG23放一起，然而从地理上来说NG23和LN6在一起更合适。当然，你并不会总是深刻理解数据背后的信息，这时候就要去寻求更多数据驱动（data-driven）的方法去聚合数据，如聚类（clustering）。
☛ 6. 异常数据点(Outliers)
不是每个数据点都吻合标准的正态分布(standard Normal distribution)。有时你的数据会包含潜在样本偏差导致的极端数值(extreme values)。以收入为例，如果样本中有几个亿万富翁，均值的偏差会很大（因此看中位数和百分比要比均值靠谱）。理解数据的正常范围和恰当选择上下边界对于数据模拟很重要。
以上我强调了几点在数据预处理需要重点考虑的几个方面。当然这些并不能穷尽数据预处理的所有方面，但关键在于： 如果你不能彻底搞懂你的数据，如何相信你分析出来的结论呢?
原文链接
elasticsearch聚合查询
1.bucket和metric的概念bucket是聚合查询的数据分组, 小学学生用年级分组,六个年级得到了6个bucket,bucket就是每个年级下的学生
metric就是分组之后,统计分析. 求和,最大值,最小值,平均值等
类似sql的语法的group having
数据准备
创建数据
1、根据color分组统计销售数量
只执行聚合分组，不做复杂的聚合统计。在ES中最基础的聚合为terms，相当于SQL中的count。
在ES中默认为分组数据做排序，使用的是doc_count数据执行降序排列。可以使用_key元数据，根据分组后的字段数据执行不同的排序方案，也可以根据_count元数据，根据分组后的统计值执行不同的排序方案。
2、统计不同color车辆的平均价格
本案例先根据color执行聚合分组，在此分组的基础上，对组内数据执行聚合统计，这个组内数据的聚合统计就是metric。同样可以执行排序，因为组内有聚合统计，且对统计数据给予了命名avg_by_price，所以可以根据这个聚合统计数据字段名执行排序逻辑。
通过颜色分组,得到组数据,每一组再次通过品牌分组,每一个品牌的平均值
嵌套式的分组成为下钻分析
aggs是同级为平铺分析
统计不同color中的最大和最小价格、总价
统计不同品牌汽车中价格排名最高的车型
在分组后，可能需要对组内的数据进行排序，并选择其中排名高的数据。那么可以使用s来实现：top_top_hithits中的属性size代表取组内多少条数据（默认为10）；sort代表组内使用什么字段什么规则排序（默认使用_doc的asc规则排序）；_source代表结果中包含document中的那些字段（默认包含全部字段）。
区间统计
histogram 区间统计
histogram类似terms，也是进行bucket分组操作的，是根据一个field，实现数据区间分组。
如：以100万为一个范围，统计不同范围内车辆的销售量和平均价格。那么使用histogram的聚合的时候，field指定价格字段price。区间范围是100万-interval ： 1000000。这个时候ES会将price价格区间划分为： [0, 1000000), [1000000, 2000000), [2000000, 3000000)等，依次类推。在划分区间的同时，histogram会类似terms进行数据数量的统计（count），可以通过嵌套aggs对聚合分组后的组内数据做再次聚合分析。
date_histogram可以对date类型的field执行区间聚合分组，如每月销量，每年销量等。
如：以月为单位，统计不同月份汽车的销售数量及销售总金额。这个时候可以使用date_histogram实现聚合分组，其中field来指定用于聚合分组的字段，interval指定区间范围（可选值有：year、quarter、month、week、day、hour、minute、second），format指定日期格式化，min_doc_count指定每个区间的最少document（如果不指定，默认为0，当区间范围内没有document时，也会显示bucket分组），extended_bounds指定起始时间和结束时间（如果不指定，默认使用字段中日期最小值所在范围和最大值所在范围为起始和结束时间）。
在kibana dashboard看板的时候,时序图经常使用时间区域作为x轴查看数据
7.x之前
7.x之后
在聚合统计数据的时候，有些时候需要对比部分数据和总体数据。
如：统计某品牌车辆平均价格和所有车辆平均价格。global是用于定义一个全局bucket，这个bucket会忽略query的条件，检索所有document进行对应的聚合统计
如果有多层aggs，执行下钻聚合的时候，也可以根据最内层聚合数据执行排序。
如：统计每个品牌中每种颜色车辆的销售总额，并根据销售总额降序排列。这就像SQL中的分组排序一样，只能组内数据排序，而不能跨组实现排序。
filter也可以使用在aggs句法中，filter的范围决定了其过滤的范围。
如：统计某品牌汽车最近一年的销售总额。将filter放在aggs内部，代表这个过滤器只对query搜索得到的结果执行filter过滤。如果filter放在aggs外部，过滤器则会过滤所有的数据。
12M/M 表示 12 个月。
1y/y 表示 1年。
d 表示天
参考图灵学院: https://vip.tulingxueyuan.cn/
值得一试的4个大数据工具！
编译 | Harris来源 | 机房360如今，大数据越来越重要，因为企业需要处理来自多个来源的不断增长的存储数据。
采用大数据可以称之为一场完美风暴。廉价的存储和大量的结构化和非结构化数据的大量涌入，导致了诸多的大型数据工具得以开发，帮助企业“解锁”他们积累的数据，从客户记录到产品性能的结果等更多的数据。
像传统的商业智能（BI），这些新的大数据工具可以分析过去的趋势，并帮助企业识别重要模式，如特定的销售趋势。许多大数据工具现在提供了一个新一代预测和规范性的见解，以及深埋在企业数据中心的所有数据。
对于人们面临的挑战，调查机构Gartner公司分析师道格·兰尼表示，人们还是不要用扩展的基础设施来处理所有这些数据，而是从各种数据本身进行处理。
“对于真正的挑战，企业对自己和客户的交易数据进行处理、整合，并共同构建和理解输入，加上来自合作伙伴和供应商的数据，还有一些外源性数据，如社会媒体的开放数据和聚合数据等等，而这些只是触及了表面。”兰尼在一封电子邮件中说表示。
大数据是一个大问题：您的网络准备好了吗？
尽管Gartner的客户端通过一个2比1的比例说明各种数据是一个更大的问题，对他们来说数据增长的速度越来越快，而数据处理供应商将会继续提供资金更大、更快的解决方案。
ConstellationResearch公司分析师道格·亨森特表示，大数据解决方案肯定是不断发展变化的。
“在我的书中，2014年是发布SQLHadoop公告的一年，但今年企业和销售商开始认识到大数据的机会不只是扩大传统的BI和数据库。”亨森特说，“因此，ApacheSpark开源框架和其他的分析方案已在2015年超越了SQL。2015年，数百家供应商和大公司开始采用ApacheSpark开源框架，IIBM公司拥抱是倡导其他分析选项最明显的厂商，而其他致力于数据集成和大数据平台的很多企业加入这个行列。”
事实上，大数据浪潮似乎来临，每天都会供应商推出的各种解决方案，其中也包括一些相对全面的设计。尽管很难得到一个全面的名单，这四个工具应该出在用户的应用清单中。
（1）数据科学家的H2O.ai
H2O.ai是初创公司Oxdata在2014年底推出的一个独立开源机器学习平台，主要服务于数据科学家和开发者，为其应用提供快速机器学习引擎。Oxdata公司表示，可以在商用硬件上对任何来源（如Hadoop，SQL）的数据进行处理分析，甚至在上千个网络节点或亚马逊的AWS云运行。个人可以尝试并继续免费使用H2O.ai。Oxdata公司将收取企业用户的费用。
“很多公司使用Spark代替Hadoop短期记忆，这就像大数据的内存一样。”H2O公司市场营销和增长副总裁奥列格·罗格斯科说，“在读取你的短期记忆方面，h20.ai的功能超越了Spark，基本上提供了超快速的分析能力。”
罗格斯科说，H2O.ai是旨在提供预测分析的数据工具的一个新品种。他指出，SQL帮助推动了描述性数据分析的早期阶段或“告诉我发生了什么”，其次是“预测期”的产品，看看发生了什么事，尽量帮助客户预测接下来会发生什么-例如：库存用完或产品突破等。
“我们在未来几年将看到第三个阶段是指令性的阶段发挥作用，这个系统说，‘这是我的教训，我认为未来会发生什么，你应该最大限度地实现目标。’”罗格斯科说，他还指出，谷歌地图的主动建议替代路线的能力就是一个规范性解决方案的例子。
H20.ai将自己定位为各种行业数据科学家使用的一个预测工具和“盒子”。例如，网络巨头思科公司有6万款预测购买决策的模型，该公司使用H2O.ai对这些模型评分。思科公司首席数据科学家表示，“其结果是太棒了，我们看到H2O.ai比我们的同类产品的性能要好3到7倍。在单独建模评分方面，h2o.ai环境是upwards的10到15倍。”
（2）ThoughtSpot3–大数据应用
借助谷歌公司这样的搜索引擎，很容易在网上搜到用户需要的社交数据和网络数据，但企业数据一般难以查找，也更难以利用。为此，7位工程师共同成立了ThoughtSpot公司，目标是开发一个类似于谷歌的搜索引擎，用于查找商业数据。
该公司在谷歌公司成立初期就为其提供硬件设备，在企业启用防火墙后提供超快搜索功能。ThoughtSpot结合了新搜索引擎的应用，它的功能是通过一个快速内存数据库来搜寻海量信息。该公司还计划提供一个基于云的服务。
ThoughtSpot3起始售价为90000美元，是一种为企业快速寻找大数据的数据科学家依赖的工具。“我们已经看到企业使用该产品的数据科学家正在增加。”ThoughtSpot公司营销副总裁史葛霍尔顿说，“二十亿人都在搜索，但在工作中，我们仍然依赖于数据专家。”
霍尔顿在加利福尼亚公司总部PaloAlto进行了一个演示，显示系统使用熟悉的搜索栏界面是如何工作的.刚刚发布的ThoughtSpot3.0具有一些新功能，包括“DataRank”的工作方式，类似于谷歌的PageRank和typeahead。该软件使用机器学习算法建议的关键词为客户搜索，以加快这一进程。
Popcharts无疑是最酷的新功能。当你在搜索框中输入“由东海岸销售......”ThoughtSpot瞬间创建基于查询相关的图表，并利用机器学习给出10多个可以选择的图表。
另一个“即时”功能是AutoJoins，其目的是为一般都有数百个数据源的企业导航。AutoJoins使用ThoughtSpot的数据索引，通过索引模式和机器学习，以了解表格是否相关，并在一秒内呈现研究结果。
霍尔顿说，ThoughtSpot更侧重于对历史数据的传统BI分析（速度超快，使用十分方便），其预测性和规范性分析功能会在未来的软件中体现。
（3）Connotate软件
Connotate公司是一家为美联社、路透社、道琼斯等大型公司对全球上千个网站的非结构化数据进行实时分类和分析的企业。在Web数据抽取和监控上，Connotate软件是世界上最简单、最合算的解决方案，以有效地利用海量数据，从中挖掘出对企业增长有价值的信息，并可以进行高度可扩展性的数据监控和数据收集。
Gartner公司分析师道格·莱尼表示，Connotate和BrightPlanet在他所列的大数据工具名单上，因为它们有助于从企业自身的数据库和互联网上收割和构建丰富多彩的内容。
“随着数字化和经济增长，企业认识到只关注自己的数据不再是万无一失的创新良方，他们越来越多地转向外源数据（即公司外部的数据）。”莱尼说。
Connotate公司表示，其从网页抽取内容的专利技术远远超出了网页抓取或自定义脚本。取而代之的是对于网站工作如何使用机器学习采用一种直观的视觉理解，Connotate公司表示，使其内容提取“准确可靠，并且可扩展。”
据该公司介绍，Connotate平台”可以很容易处理成百上千的网站和百万兆字节。”并提供与业务相关的有针对性的信息。其提供的内容采集平均成本比传统方法少55％。
例举一个使用案例，Connotate帮助销售情报提供者从数千个医院网站提取联系人资料（姓名，职务，电话，电子邮件和隶属关系），并建立一个全国性的医生档案数据库。
Connotate公司表示，其大数据解决方案卖给了几家大型制药公司，并没有花费额外的硬件或IT资源。大数据提取的规模化，甚至可以提供50万名医生的数据。
（4）BrightPlanet工具
BrightPlanet公司也从网络中提取数据，该公司宣称其搜索具有所谓的“深网”见解的能力。其深网可以挖掘那些具有密码保护的网站和通常不会被传统的搜索引擎索引的其他网站的数据。
BrightPlanet公司表示，其收集的数据条目数以百万计，其中包括推特和新闻数据库和医学期刊的数据，并可以根据企业的具体需求和条件进行过滤。
该公司为使用该软件的数据采集工程师提供一个免费的数据即服务（DaaS）咨询，并介绍他们的服务是一个不错的选择。咨询的目的是帮助企业数据中心找到合适的收集数据，并得到正确的格式，这样客户可以得到一个好主意的过程和结果。
最终用户或客户可以选择哪些网站收获的内容。反过来，BrightPlanet公司又将其内容进行充实。例如，像在社交媒体网站评论这样的非结构化数据，通过一个自定义格式设计，使其在更便于使用的客户端提交。
end 关于类似聚合数据和聚合数据的数据准确吗的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 类似聚合数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于聚合数据的数据准确吗、类似聚合数据的信息别忘了在本站进行查找喔。
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