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php数据分析

发布时间: 2022-04-15 16:49:46

⑴ 为什么不用php做数据分析,而是用python

第一,这个和程序员是否会PHP或Python有关;
第二,用那个做数据分析有可能和你的项目是有关的哦。

⑵ PHP好还是python好

随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。移动互联网、云计算、大数据的快速发展,使Python给开发者带来巨大的机会。Python 不仅仅是一个设计优秀的程序语言,它能够完成现实中的各种任务,包括开发者们日复一日所做的事情。

Python这门语言它是面向对象编程语言,有封装强大的类库,Python目前已经超过了Java成为人们最喜欢的编程语言。相比Java,Python更加的容易理解、免费开源的代码、Python的移植性非常强等等非常多优势,尤其是Python3出来之后更是让Python压过其他语言一头。

Python之所以近些年在国内也被发掘与追捧,主要也与互联网发展到此阶段有着重要关系。Python的开放、简洁、黏合正符合了现发展阶段对大数据分析、可视化、各种平台程序协作产生了快速的促进作用。自Python3的发布到现在已有五六年的时间,从刚发布的反对声音到慢慢被接受与喜欢经过了太漫长的时间,然而可能也与国情与发展需求有着相当的关系。总之,越来越多人开始使用Python。

二、PHP的就业前景。

随着Web2.0的升温互联网的发展迎来新一轮的热潮,由于互联网本身的快速发展、不断创新的特点,决定了只有以最快开发速度和最低成本,才能取胜,才能始终保持一个网站的领先性和吸引更多的网民。互联网的企业生存和竞争的核心在于技术,技术、研发人才永远是这些企业不可或缺的关键人物,只有拥有资深的人才和领先的技术,才能在最短的时间内创造出优秀的网络应用。

PHP技术和相关的人才,正是迎合目前的互联网的发展趋势,PHP作为非常优秀的、简便的Web开发语言,和linux,Apache,Mysql紧密结合,形成LAMP的开源黄金组合,不仅降低使用成本,还提升了开发速度,满足最新的互动式网络开发的应用。

在与其他同类编程语言的比较中,PHP具有开发速度快、运行效率高、安全性好、可扩展性强、开源自由等特点;而回顾PHP近10年来的发展过程、展望未来互联网行业的发展趋势,我们可以得出结论:PHP的发展势头不可阻挡,必将成为未来WEB开发领域的主流技术体系。

因此,在IT业和互联网的超速发展的时代,企业对PHP程序员的需求也大量增加,PHP程序员和招聘岗位的供求比例是1:40,很多公司半年都招不到一个合适的PHP程序员。这个岗位是程序员中最火的,这种严重供不应求的局面在未来几年中也将愈演愈烈。

在这样一个大趋势下,优就业IT培训也开设了PHP工程师培训课程,为一些想向IT行业转行的人才提供系统化培训。

⑶ 想做一个对大量数据进行分析的报表系统,基于web的,请问用php能够实现吗

可以实现。.net aspx 也可以。 别的就不行了

⑷ PHP的算法可以实现大数据分析吗

1.Bloom filter

适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集

基本原理及要点:
对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。

还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下,m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为 0,则m 应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。

举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。

注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。

扩展:
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为一个counter,从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter(SBF)将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。

问题实例:给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢?

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit。现在可用的是340亿,相差并不多,这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的,就可以转换成ip,则大大简单了。

2.Hashing

适用范围:快速查找,删除的基本数据结构,通常需要总数据量可以放入内存

基本原理及要点:
hash函数选择,针对字符串,整数,排列,具体相应的hash方法。
碰撞处理,一种是open hashing,也称为拉链法;另一种就是closed hashing,也称开地址法,opened addressing。 (http://www.my400800.cn)

扩展:
d-left hashing中的d是多个的意思,我们先简化这个问题,看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半,分别叫做T1和T2,给T1和T2分别配备一个哈希函数,h1和h2。在存储一个新的key时,同时用两个哈希函数进行计算,得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置,哪一个位置已经存储的(有碰撞的)key比较多,然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多,比如两个位置都为空或者都存储了一个key,就把新key 存储在左边的T1子表中,2-left也由此而来。在查找一个key时,必须进行两次hash,同时查找两个位置。

问题实例:
1).海量日志数据,提取出某日访问网络次数最多的那个IP。

IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。

3.bit-map

适用范围:可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说数据范围是int的10倍以下

基本原理及要点:使用bit数组来表示某些元素是否存在,比如8位电话号码

扩展:bloom filter可以看做是对bit-map的扩展

问题实例:

1)已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。

8位最多99 999 999,大概需要99m个bit,大概10几m字节的内存即可。

2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,0表示未出现,1表示出现一次,2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。

4.堆

适用范围:海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存

基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。方法,比如求前n小,我们比较当前元素与最大堆里的最大元素,如果它小于最大元素,则应该替换那个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量,求前n小,n的大小比较小的情况,这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素,效率很高。

扩展:双堆,一个最大堆与一个最小堆结合,可以用来维护中位数。

问题实例:
1)100w个数中找最大的前100个数。

用一个100个元素大小的最小堆即可。

5.双层桶划分 ----其实本质上就是【分而治之】的思想,重在“分”的技巧上!

适用范围:第k大,中位数,不重复或重复的数字

基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小,双层只是一个例子。

扩展:

问题实例:
1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

有点像鸽巢原理,整数个数为2^32,也就是,我们可以将这2^32个数,划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域),然后将数据分离到不同的区域,然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间,就可以很方便的解决。

2).5亿个int找它们的中位数。

这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域,然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数,之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域,同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。

实际上,如果不是int是int64,我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域,然后确定区域的第几大数,在将该区域分成2^20个子区域,然后确定是子区域的第几大数,然后子区域里的数的个数只有2^20,就可以直接利用direct addr table进行统计了。

6.数据库索引

适用范围:大数据量的增删改查

基本原理及要点:利用数据的设计实现方法,对海量数据的增删改查进行处理。
扩展:
问题实例:

7.倒排索引(Inverted index)

适用范围:搜索引擎,关键字查询

基本原理及要点:为何叫倒排索引?一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。

以英文为例,下面是要被索引的文本:
T0 = "it is what it is"
T1 = "what is it"
T2 = "it is a banana"
我们就能得到下面的反向文件索引:
"a": {2}
"banana": {2}
"is": {0, 1, 2}
"it": {0, 1, 2}
"what": {0, 1}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。

正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引中,文档占据了中心的位置,每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词,而反向索引则是单词指向了包含它的文档,很容易看到这个反向的关系。

扩展:

问题实例:文档检索系统,查询那些文件包含了某单词,比如常见的学术论文的关键字搜索。

8.外排序

适用范围:大数据的排序,去重

基本原理及要点:外排序的归并方法,置换选择 败者树原理,最优归并树

扩展:

问题实例:
1).有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16个字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

这个数据具有很明显的特点,词的大小为16个字节,但是内存只有1m做hash有些不够,所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。

9.trie树

适用范围:数据量大,重复多,但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点:实现方式,节点孩子的表示方式

扩展:压缩实现。

问题实例:
1).有10个文件,每个文件1G, 每个文件的每一行都存放的是用户的query,每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。

2).1000万字符串,其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现?

3).寻找热门查询:查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个,每个不超过255字节。

10.分布式处理 maprece

适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点:将数据交给不同的机器去处理,数据划分,结果归约。

扩展:

问题实例:

1).The canonical example application of MapRece is a process to count the appearances of

each different word in a set of documents:
void map(String name, String document):
// name: document name
// document: document contents
for each word w in document:
EmitIntermediate(w, 1);

void rece(String word, Iterator partialCounts):
// key: a word
// values: a list of aggregated partial counts
int result = 0;
for each v in partialCounts:
result += ParseInt(v);
Emit(result);
Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value by

the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs

with the same key and feeds them to the same call to Rece, thus this function just needs to

sum all of its input values to find the total appearances of that word.

2).海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。

3).一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)?

经典问题分析

上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入。

可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序

所谓的是否能一次读入内存,实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存,我们可以为数据建立字典,比如通过 map,hashmap,trie,然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。

如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形,可以做的改变就是将字典存放到硬盘上,而不是内存,这可以参考数据库的存储方法。

当然还有更好的方法,就是可以采用分布式计算,基本上就是map-rece过程,首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值,将数据按照范围划分到不同的机子,最好可以让数据划分后可以一次读入内存,这样不同的机子负责处理各种的数值范围,实际上就是map。得到结果后,各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据,然后汇总,选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据,这实际上就是rece过程。

实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理,这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上,而另一个则可能完全聚集到一个机子上,同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个,我们将1000万的数据分布到10台机器上,找到每台出现次数最多的前 100个,归并之后这样不能保证找到真正的第100个,因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个,但是它被分到了10台机子,这样在每台上只有1千个,假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的,比如有1001个,这样本来具有1万个的这个就会被淘汰,即使我们让每台机子选出出现次数最多的1000个再归并,仍然会出错,因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上,而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理,让不同的机器处理一个数值范围。

而外排序的方法会消耗大量的IO,效率不会很高。而上面的分布式方法,也可以用于单机版本,也就是将总的数据根据值的范围,划分成多个不同的子文件,然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。

另外还可以考虑近似计算,也就是我们可以通过结合自然语言属性,只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典,使得这个规模可以放入内存。

⑸ php自学要多久才能学会

php 基础知识需要自学 1~3 个月才能做到熟练掌握。

一、入门(第一阶段)标准:掌握基本的语法。能够在记事本上写 hello world 。能够从网上下载wamp等全自动套件安装php+apache环境。同时你的helloworld能够运行。

对nginx有一定了解,并能操作之;此时已经明白一个重要的道理:要想学好PHP,不是光光会PHP就够的。同时还要掌握一定的html知识、js知识、linux知识和数据库知识。

六、高级阶段:

(1):要达到中高级阶段,必须做过一些大中型项目。在项目中积累了较高水准的肉眼识BUG的技能。对开源代码有兴趣,很好的利用并能读懂开源代码。

(2)做大中型项目不再局限于PHP。而是用Java等语言做了后台、python做了数据分析、PHP来做前端。掌握至少2门数据库,此时学习一门新技术已经达到一通百通的程度,分分钟就能掌握一门新语音的语法。

⑹ PHP数据汇总生成报表并进行分析的源码

用考勤软件生成的。考勤流程步骤如下(不同版本方法弱有不同,但是流程差不多,适用于所有考勤系统):
考勤机上打考勤签到-----通过考勤软件采集数据进入考勤系统-----在考勤软件中需要签卡、排班(或自动抓班)、写请假单、与加班单的做好-----进行日考勤分析并对异常进行纠错确认-----月结时进行月考勤计算-----报表管理中浏览、导出或直接打印月考勤报表。

⑺ 某网站电商运营数据分析案例

某网站电商运营数据分析案例
PHPStat是目前国内最专业的电子商务数据分析运营平台,专注为电子商务企业提供网站访客转化行为、订单分析、商品分析、页面转化分析、营销转化分析的整体优化解决方案。目前PHPStat已经成功为苏宁易购、湖南卫视快乐购、天天网、某网站、鸿星尔克、高鸿商城、以纯旗舰店、海尔商城、天极网等在内的50家电子商务企业提供数据分析服务。下面是PHPStat为一家绿色食品网站某网站提供的数据分析的案例。
某网站在使用PHPStat之前遇到的问题
1. 数据非实时,很难根据数据的变化来调整业务;
2. 商品转化率低,无法快速的了解每个品类以及该品类下的具体商品转化情况;
3. 同一个商品分布在不同的页面,不能够了解每个页面对该商品的转化贡献;
4. 商品临时组活动全靠手工添加,低效并且费力,无法保证效果的真实性;
5. 营销广告无法跟踪到产生的订单、注册数据,不能够进行效果评估;
6. 首页轮播广告点击量无法监测,更不能分析广告带来的订单、注册数据;
7. 想要得到首页个区块的点击量,却无法统计到;
PHPStat提供解决方案以及效果评估
PHPStat根据该某网站当前面临的主要问题和实际运营状况,为其制定了对应的解决方案,解决方案分为两个部分,一部分是通过“PHPStat标准化电商数据采集方案”对某网站站设置正确的数据采集方式,从而对转化率、动销率和客单价等各项转化指标进行跟踪,另一部分是通过“专业excel报表”解决某网站数据分析报告效率低下的问题。
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专家帮助
借助PHPStat细致的数据报表,中小型电商网站只需一键就可满足网站数据分析需求;
PHPStat支持saas服务模式或者本地部署,并帮助业务运营人员更高效的响应业务需求;
PHPStat数据提供访客、订单、商品、活动页面以及营销方案五大类数据的监测,并提供图文并茂的xls文件;
PHPStat帮助某网站最大化的满足其业务需求,并有效降低了数据获取的难度,减轻数据分析人员工作压力;
数位技术专家以及分析精英实时提供在线支持,帮助您最有效的应用PHPStat解决网站存在的实际问题;
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1. 电商数据采集
类型
说明
商品浏览采集
商品最终页面的浏览来源,分析不同页面对商品的转化贡献;
购物车采集
分析购物车商品的添加和移除现象,了解购物车使用情况;
订单采集
采集订单以及订单包括商品的信息,分析商品的转化情况;
订单支付采集
分析订单的支付转化情况,发现支付瓶颈;
2. 案例截图
3. 报表截图
经过PHPStat专业的数据分析以及高效的excel报表,某网站内部团队可以专注于网站运营数据的分析,关注网站业务的发展。

⑻ PHP或者python进行数据采集和分析,有什么比较成熟的框架

Python:
1.requests 很好用的http库,中文文档:Requests: 让 HTTP 服务人类

2.BeautifulSoup 很好用很强大的html解析库,中文文档:Beautiful Soup 4.4.0 文档

3.Scrapy 知名爬虫框架,中文文档:Scrapy 0.25 文档

⑼ php数据分析

这个问题其实简单,你可以在foreach外先设置一个空数组,作用是把2016-11-29作为键 出现的次数作为value存储起来, 代码
$tmpArr = array();
foreach($ips as $key => $value)
{
$tmpArr[explode('_',$key)[0]] ++;
}
foreach($tmpArr as $key => $tmp)
{
echo $key." ".$tmp."<br>";
}
但是具体的数据结构要根据你自己情况来定。

⑽ php如何设计或实现数据统计

统计,就是把基本的数据,整合起来。

用到sql的,有group by 功能,count功能,order by功能等等。

sql将收集的数据,进行统计分析。

一般情况下,sql处理后得到的数据,还要通过php的逻辑来进行整理。

以一定的格式,展示到前台。

一般都是以数组的方式展示,这也是数据结构的概念。

看这张图片,基本想想结构大概为

{上线数,出单总数,核过总数,总人均,总核率,{(坐席人1,工号1,出单数1,发货数1,核单率1),(坐席人2,工号2,出单数2,发货数2,核单率2)}}

如果用php展示成上面的结构的话,就很好处理了。

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