贝壳数据可视化分析平台实践
贝壳数据可视化分析平台实践
方案参考： • 地动仪：直接使用like查询 • 指标平台：为每个公共维度字段建立维度表 • 元数据平台：将要筛选的列导入到ES中
优化方案： • select distinct 1000条，前端模糊搜索 • 加上精确搜索
优点 • 查询效率高 • 计算口径管理
缺点 • 学习和使用成本高 • 重量级，不利于探索
性数据分析
Adhoc（基于Spark）
各种API
优点 • 支持探索性数据
分析
缺点 • 查询效率低 • 口径无法管理
城市站及 各个业务方
大数据
奥丁可视化分析平台的创建
多数据源支持
可视化分析
指标 Hive
Mysql Excel/Csv
l 性能： l 稳定性： l 可扩展性：
提升大数据量查询的性能； 大数据查询消耗资源较多，如何保证并发情况下的资源合理竞争； 如何满足各业务线的个性化数据需求；
整体性能优化
大数据查询特点： • 实时查询，上亿数据量、多维度查询。 • 多个大表之间关联查询
性能优化目标： • 10秒内的查询效率
优化方案和效果：
未来规划
技术
性能 中台建设
独立资源加速自动化。 精细化预热
让更多的业务方以低成本接入 在对接业务中，逐步积累、搭建
贝壳数据可视化分析平台实 践
01
自我简介
自我简介
姓名：
彭建
公司/事业部： 贝壳找房（北京）科技有限公司/数据智能中心
02 贝壳可视化分析平台历程
贝壳可视化分析平台建设历程
问题 • 效率低 • 不利于平台化
梅林
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 房地产行业现状分析 (3)1.2 数据可视化在房地产行业的应用需求 (3)1.3 平台搭建目标与预期效果 (3)第2章数据来源及处理 (4)2.1 数据收集渠道 (4)2.2 数据类型与指标体系 (4)2.3 数据预处理方法 (5)第3章平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据存储层 (5)3.1.3 数据处理层 (6)3.1.4 服务层 (6)3.1.5 应用层 (6)3.1.6 展示层 (6)3.2 技术选型与实现 (6)3.2.1 数据采集与存储 (6)3.2.2 数据处理与分析 (6)3.2.3 服务层实现 (6)3.2.4 应用层实现 (6)3.2.5 展示层实现 (6)3.3 系统模块划分 (7)3.3.1 数据采集模块 (7)3.3.2 数据存储模块 (7)3.3.3 数据处理模块 (7)3.3.4 数据服务模块 (7)3.3.5 可视化展示模块 (7)3.3.6 用户管理模块 (7)第4章数据可视化设计 (7)4.1 可视化类型与工具选择 (7)4.1.1 可视化类型 (7)4.1.2 工具选择 (7)4.2 可视化效果展示 (8)4.2.1 房地产市场总体趋势 (8)4.2.2 房地产区域分布 (8)4.2.3 房地产价格分布 (8)4.2.4 企业关联关系 (8)4.3 交互式数据可视化设计 (8)4.3.2 交互式联动 (8)4.3.3 交互式下钻 (8)4.3.4 交互式导出 (9)第五章数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.1.1 存储架构设计 (9)5.1.2 数据库选型 (9)5.1.3 数据仓库设计 (9)5.2 数据备份与恢复 (9)5.2.1 备份策略 (9)5.2.2 恢复机制 (9)5.3 数据安全管理 (10)5.3.1 权限管理 (10)5.3.2 数据加密 (10)5.3.3 安全防护 (10)第6章数据分析模块设计 (10)6.1 数据挖掘算法应用 (10)6.1.1 关联规则分析 (10)6.1.2 聚类分析 (10)6.1.3 决策树分类 (10)6.2 房价预测与分析 (10)6.2.1 多元线性回归模型 (11)6.2.2 神经网络模型 (11)6.2.3 深度学习模型 (11)6.3 市场趋势与竞品分析 (11)6.3.1 市场趋势分析 (11)6.3.2 竞品分析 (11)6.3.3 指标监测 (11)第7章用户界面设计 (11)7.1 界面布局与交互设计 (11)7.1.1 界面布局 (11)7.1.2 交互设计 (11)7.2 用户角色与权限管理 (12)7.2.1 用户角色 (12)7.2.2 权限管理 (12)7.3 移动端与桌面端界面适配 (12)7.3.1 移动端界面适配 (12)7.3.2 桌面端界面适配 (12)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.1.1 集成目标 (13)8.1.2 集成原则 (13)8.1.3 集成步骤 (13)8.2.1 测试目标 (13)8.2.2 测试内容 (13)8.2.3 测试方法 (13)8.3 上线部署与运维 (14)8.3.1 部署策略 (14)8.3.2 运维管理 (14)第10章项目总结与展望 (14)10.1 项目成果与应用案例 (14)10.2 房地产行业未来发展方向 (14)10.3 平台持续优化与拓展方向 (15)第1章项目背景与目标1.1 房地产行业现状分析房地产行业是我国经济的重要支柱产业，城市化进程的加快和居民消费水平的提升，房地产行业取得了长足的发展。
数据可视化的应用与案例分析
数据可视化的应用与案例分析数据可视化是近年来逐渐普及和深入人心的一个词语，它指的是利用各种图形表达方式来呈现数据，在数据分析和决策过程中起到了重要的作用。
许多公司，政府机构和学术界都在逐渐采用数据可视化来对数据进行分析和展示，从而使得数据更加生动、直观、易懂、易于记忆，更具有说服力。
在本文中，我将介绍数据可视化的意义、原理、方法和应用，并结合各种案例来分析其效果。
一、数据可视化的意义在信息时代，数据已成为一种无形的资产。
每个企业、组织、学校和个人都在以各种方式发生着数据交换和数据沉淀。
但是，仅有大量的数据是不够的，更需要的是准确地理解和分析数据的含义。
这就需要利用数据可视化的技术来实现。
数据可视化的目的在于将复杂和抽象的数据转化为直观的和可理解的数据图表，为用户提供一种更佳的解释和掌握数据的方法。
通过这种方式，数据变得更生动、精简、互动、有趣、鼓舞人心，可以更有效地让人们从细节中识别潜在的趋势和规律，在这个互联网时代，数据可视化是“大数据”时代的重要工具。
二、数据可视化的原理数据可视化的原理在于：以形象的方式展示数据，让数据变得更加直观、易懂，从而实现更好的数据分析和决策。
在大量数据中，如果不进行可视化处理，只能看到一堆数字和图表，毫无头绪。
数据可视化实质上是将数字本身转化为视觉信息（例如图形、颜色、形状、排列等），以此来更好地解释数字。
在数据可视化中，需要考虑图表的类型、颜色、标尺、坐标轴等各种元素，它们的差别可以显著地影响图表传达的信息。
三、数据可视化的方法数据可视化的方法有两种：手工和自动化。
手工方法通常涉及绘制图表，而自动化方法则借助于数据可视化工具。
下面是两种手工和自动化的具体方法：1.手工方法：手工方法的主要目的是将数据视觉化，通过绘图表、图形或其他视觉工具来创建视觉效果。
绘制图表和视觉图形最重要的是了解如何选择适当的表示方式和呈现方法。
2.自动化方法：自动化方法是指使用一些数据可视化工具来实现数据的可视化。
贝壳看房模型映射的思路
贝壳看房模型映射的思路1.引言1.1 概述概述部分的内容：贝壳看房模型是一种基于现代科技的房地产看房方法，通过虚拟现实技术和大数据分析，为用户提供了更加立体、真实的房屋浏览体验。
这一模型的核心思路是将真实的房屋场景映射到虚拟的环境中，使用户能够在不实际亲临其地的情况下，感受到房屋的空间布局、装修风格等方面的特点。
贝壳看房模型的出现，解决了传统看房方式中的一些痛点和不便之处。
传统看房往往需要花费大量的时间和精力，而且受限于实际场地条件，无法满足用户对房屋全方位的了解需求。
而贝壳看房模型则打破了时空的限制，无论用户身在何处，只要有网络连接和相应的设备，就能够方便地进行房屋浏览。
为了实现贝壳看房模型的成功映射，需要借助虚拟现实技术和大数据分析。
虚拟现实技术通过声音、图像和触觉等手段，使用户能够身临其境地感受到房屋的真实情况。
而大数据分析则能够提供更加全面和准确的房屋信息，如房屋的面积、楼层、装修程度等。
贝壳看房模型的出现，不仅为用户提供了便利和舒适的房屋浏览体验，也为房地产行业的发展带来了新的机遇和挑战。
在未来，随着科技的不断进步和应用的拓展，贝壳看房模型有望在房地产行业中发挥更大的作用，为用户提供更加智能和个性化的服务。
1.2文章结构1.2 文章结构本篇文章将分为引言、正文和结论三个主要部分，分别对贝壳看房模型的映射思路进行详细讨论。
在引言部分，我们将进行概述，介绍贝壳看房模型的基本原理和应用场景，并明确本文的目的。
通过这些内容，读者将能够对贝壳看房模型有一个全面的了解。
在正文部分，我们将首先深入介绍贝壳看房模型的基本原理。
这包括模型设计和构建的具体步骤，以及模型背后的数学原理和算法。
这一部分的目的是帮助读者理解贝壳看房模型的核心机制。
接着，我们将探讨贝壳看房模型的应用场景。
这部分将列举几个具体案例，并详细解释贝壳看房模型在不同领域的实际应用。
通过实际案例的展示，读者可以更好地理解贝壳看房模型的实际作用和优势。
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例随着各行业数据的快速增长和数字化转型的推进，大数据分析平台成为企业获取洞察力和决策支持的重要工具。
在大数据分析平台中，数据可视化技术扮演着关键的角色，通过将庞大复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化图表和仪表盘，帮助用户快速发现数据背后的规律和趋势。
本文将介绍大数据分析平台的数据可视化技术及一些应用案例。
一、数据可视化技术1. 图表和仪表盘设计在数据可视化中，图表和仪表盘是最常见的展示形式。
图表可以采用条形图、折线图、饼图、散点图等形式，通过图形、颜色和尺寸等元素展示数据的关系和趋势；而仪表盘则可以通过仪表盘图、表格、指针、指示灯等元素展示关键性能指标和数据动态。
2.互动式可视化互动式可视化使用户得以更深入地探索数据。
通过添加过滤器、下拉菜单、滑块等交互元素，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的数据、纬度和指标，实时查看图表变化；或者通过点击、悬停等方式获取详细信息。
3.信息图表设计信息图表是一种将数据可视化与信息设计相结合的形式，旨在用简洁直观的方式传达复杂的信息。
通过视觉元素的摆放、比例的运用以及文字和图形的配合，信息图表可以有效传达数据的故事和主题，使观众更容易理解并记住数据。
二、数据可视化应用案例1.金融行业在金融行业，数据可视化被广泛运用于风险管理、投资决策和市场分析等领域。
通过仪表盘和图表，分析师可以实时监控市场走势、分析投资组合的风险和回报，并做出相应决策。
例如，一家银行可以利用数据可视化技术将来自不同渠道的数据整合到一个仪表盘中，以更好地监控客户行为、提高销售效率和增强风险管理。
2.电商行业电商行业是大数据分析和数据可视化的典型应用场景之一。
通过数据可视化，电商企业可以实时监测销售数据、交易趋势以及用户行为，以便做出更精准的决策，优化商品推荐算法和个性化推送。
此外，电商企业还可以利用数据可视化技术分析用户反馈和产品评论，改进产品和服务质量。
3.医疗行业在医疗行业，数据可视化技术的应用可以帮助医疗机构提高医疗质量和效率。
数字可视化实训报告总结
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
为了适应这一时代的发展，我国各大高校纷纷开设了数字可视化相关课程，旨在培养学生的数据分析和可视化能力。
本次实训正是为了让学生在理论基础上，通过实践操作，提高数字可视化技能。
二、实训目标1. 掌握数字可视化的基本概念和原理；2. 熟悉常用数字可视化工具，如Tableau、Python等；3. 学会数据清洗、处理和分析方法；4. 能够运用数字可视化技术，展示和分析数据。
三、实训内容1. 数字可视化基础理论：学习数字可视化的基本概念、原理和分类，了解不同可视化类型的特点和适用场景。
2. 数据清洗与处理：学习如何从原始数据中提取有效信息，掌握数据清洗、整合和转换方法。
3. 常用可视化工具操作：学习使用Tableau、Python等工具进行数据可视化，包括图表创建、交互式展示等。
4. 实践项目：以实际案例为背景，运用所学知识进行数据分析和可视化。
四、实训过程1. 理论学习：通过课堂讲解、自主学习等方式，掌握数字可视化相关理论知识。
2. 实践操作：在教师的指导下，运用Tableau、Python等工具进行数据可视化操作。
3. 项目实施：选择实际案例，进行数据清洗、处理和分析，并运用所学知识进行可视化展示。
4. 交流与讨论：在实训过程中，与同学和教师进行交流，共同探讨解决实际问题的方法。
五、实训成果1. 理论知识：掌握了数字可视化的基本概念、原理和分类，熟悉常用可视化类型的特点和适用场景。
2. 工具操作：熟练使用Tableau、Python等工具进行数据可视化，包括图表创建、交互式展示等。
3. 数据分析能力：学会了数据清洗、处理和分析方法，能够从海量数据中提取有效信息。
4. 项目成果：完成了实际案例的数据分析和可视化展示，提高了解决实际问题的能力。
六、实训总结1. 数字可视化技术在现代社会具有广泛的应用前景，掌握相关技能对个人发展具有重要意义。
2. 实训过程中，理论与实践相结合，有助于提高学生的实际操作能力。
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战分享嘉宾：赵国贤贝壳编辑整理：Hoh Xil内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。
今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
▌总体架构贝壳找房大数据的整体架构，从下到上分为四层：1. 基础平台层。
这一层应用的都是比较常见的技术：HDFS 分布式存储，yarn 分布式调度，以及 HBase 存储，另外还有一些计算引擎，如 hive、tez、spark、presto、kylin、clickhouse、SparkML 等来满足各种各样的基础需求，同时还有高性能的计算机集群。
基础平台层的工作总结起来包括：一体化监控提供强安全保障高稳定高效率运行低成本解决方案2. 能力汇聚层。
大家知道每年都有大量的开源组件，那么如何让上层的业务方更好的应用这些组件，就是能力汇聚层要完成的工作：Queryengine，可以通过 queryengine 使用 hive、tez、spark、presto 来查询整个底层存储的数据。
Olap平台，通过封装 kylin（预构建）、HBase、Phoenix、presto、clickhouse（流量分析）等引擎能力，打造统一的 oalp 平台来满足业务方不同的需求。
流式计算平台，这个是今天要分享的主题，包括流式计算产品天眼（原秒 X 平台）；然后是数据直通车，它是贝壳平台打造的一个数据接入平台，可以进行实时接入和离线接入。
加速计算平台，底层有高性能集群，上层就需要有加速计算平台，来满足业务方机器学习或者深度学习的需求。
能力汇聚层的工作总结起来包括：统一入口灵活分析能力提效更上层就是数据仓库做的事情：3. 数据内容层。
这层主要是做统一数据湖，新房数据湖等等一些数据治理的工作来构建数据仓库，以满足更上层业务方的需求。
4. 能力输出层。
数据分析与可视化经验总结工作总结
数据分析与可视化经验总结工作总结在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
作为一名从事数据分析与可视化工作的人员，我在过去的一段时间里积累了丰富的经验。
在这篇文章中，我将分享我在数据分析与可视化方面的工作经验，包括数据收集与处理、数据分析方法、可视化工具的应用以及项目实践中的挑战与解决方案。
一、数据收集与处理数据收集是数据分析的第一步，其质量和完整性直接影响后续的分析结果。
在工作中，我通过多种渠道收集数据，如数据库、网络爬虫、调查问卷等。
同时，为了确保数据的准确性和一致性，我会对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
在处理大量数据时，我熟练使用了 Excel、Python 等工具进行数据清洗和转换。
例如，使用 Excel 的筛选、排序、查找替换等功能可以快速发现和处理异常数据；而 Python 中的 Pandas 库则提供了更强大的数据处理能力，可以进行数据合并、重塑、分组计算等复杂操作。
二、数据分析方法在数据分析过程中，我根据不同的业务需求和数据特点，选择合适的分析方法。
常见的分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
描述性统计分析用于对数据的基本特征进行概括，如均值、中位数、标准差等，帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
相关性分析则用于研究两个或多个变量之间的关系，判断它们是否存在线性或非线性的关联。
回归分析用于建立变量之间的数学模型，预测因变量的值。
例如，在预测销售额与广告投入之间的关系时，可以使用线性回归模型。
聚类分析则可以将数据按照相似性分成不同的组，帮助我们发现潜在的客户群体或市场细分。
三、可视化工具的应用数据可视化是将复杂的数据以直观、易懂的形式呈现给用户的重要手段。
我熟悉多种可视化工具，如 Tableau、PowerBI、matplotlib 等。
Tableau 是一款功能强大的商业可视化工具，它提供了丰富的图表类型和交互功能，能够快速创建美观且具有洞察力的可视化报表。
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方案参考： • 地动仪：直接使用like查询 • 指标平台：为每个公共维度字段建立维度表 • 元数据平台：将要筛选的列导入到ES中
优化方案： • select distinct 1000条，前端模糊搜索 • 加上精确搜索
可扩展性优化
可扩展需求： • 数据分析需求：对可视化后的数据进一步解读 • 业务动作：例如，汇总、预警、颜色高亮等
优化方案：提供编程接口，以扩展服务端能力
出于性能、安全考虑，提供沙箱环境（可配置）： • 一次请求中，调用rpc请求远程资源的方法，不能超过10次 • 对于db操作，只允许select，不允许insert等 • db的select操作，必须包含limit ***限制返回的记录条数 • 等等
稳定性优化
影响稳定性的原因： • 资源有限
优化思路： • 控制每个请求消耗的资源
优化方案和效果：
优化对象 查询范围 模型和用户sql 大数据量下载
优化方案 自动pt（分区）处理 Explain检查 资源隔离和自动限流
优化效果 解决大多数情况 拦截评估不通过的sql 避免了少量大数据量下载拖垮系统
方案总结： • 通过自动分配、资源检查，避免不合理的资源使用情况发生 • 不增加用户成本，尽量采用自动化处理
效果：成本低；快速实践，迭代中改进
技术总结
二、贝壳大数据分析平台设计方法
奥丁项目或门户
产品
梅林
图灵
COO线BI
CHO线仪表盘
......
业务中台 分析平台
项目
分析工具
多数据源接入
模型
可视化分析
门户
异构权限
业务扩展
资源管理 计算资源 指标 存储资源 报告
安全控制 查看权限
数据权限（行/列）
系统扩展 沙箱环境 沙箱配置
多种可视 化组件
PC报告 App报告
扩展性支持
项目 脚本化
门户 模型
性能优化 缓存预热
......
计算资源
存储资源
数据
总结奥丁的作用： • 覆盖了大数据分析的所有功能，实现一站式分析 • 替代以前一个个分析产品，实现降本增效
奥丁 大数据资源
03
奥丁的设计与优化
奥丁的设计与优化
大数据分析系统面临的挑战
优点 • 查询效率高 • 计算口径管理
缺点 • 学习和使用成本高 • 重量级，不利于探索
性数据分析
Adhoc（基于Spark）
各种API
优点 • 支持探索性数据
分析
缺点 • 查询效率低 • 口径无法管理
城市站及 各个业务方
大数据
奥丁可视化分析平台的创建
多数据源支持
可视化分析
指标 Hive
Mysql Excel/Csv
贝壳数据可视化分析平台实 践
01
自我简介
自我简介
姓名：
彭建
公司/事业部： 贝壳找房（北京）科技有限公司/数据智能中心
02 贝壳可视化分析平台历程
贝壳可视化分析平台建设历程
问题 • 效率低 • 不利于平台化
梅林
业务库
图灵
COO线BI
CHO线仪表盘
......
业务库
业务库
业务库ห้องสมุดไป่ตู้
......
指标平台（基于Kylin）
中间件
查询引擎（缓存/熔断）
存储查询
Presto
Impala
Hive
Kylin Hbase
Mysql
ClickHouse
效果：平台+中台设计思想，能更清楚的将平台核心功能和业务对接分离来
04
未来规划
未来规划
产品
丰富功能 数据分析
提供更多的可视化组件：雷达图、地图等 支持更多定制化样式和交互
帮助用户对数据进一步解读
未来规划
技术
性能 中台建设
独立资源加速自动化。 精细化预热
让更多的业务方以低成本接入 在对接业务中，逐步积累、搭建
优化对象
优化方案
查询引擎Presto
• 参数调整 • Alluxio缓存
应用层
• 预热
路由层
• 独立集群
优化效果（10秒内查询效率）
qps：22 --> 33，10s内响应：80% -> 93%
• 前一天慢日志回放：97% • 前一周慢日志回放+分阶段回放：99% 效果明显，在小范围使用
维度筛选性能优化
l 性能： l 稳定性： l 可扩展性：
提升大数据量查询的性能； 大数据查询消耗资源较多，如何保证并发情况下的资源合理竞争； 如何满足各业务线的个性化数据需求；
整体性能优化
大数据查询特点： • 实时查询，上亿数据量、多维度查询。 • 多个大表之间关联查询
性能优化目标： • 10秒内的查询效率
优化方案和效果：
客户端
用户 脚本
服务端 沙箱
业务扩展 系统扩展
成果总结
性能： 稳定性： 扩展性：
总体10s内响应99%； 99.9%，线上没有发生过系统被某个查询耗尽资源的情况； 支持业务方自定义扩展；
技术总结
一、用简单有效方案解决99%的问题 + 定制化的方案解决剩下1%的问题 • Hive查询的自动pt处理 + 特殊处理 • 模型的Explain检查 + 物化 • 性能：Presto查询+独立资源查询 • 性能：维度筛选器的前端模糊搜索 + 精确搜索