分析30w数据MySQL分析实战分类搞定大数据（30w数据 mysql）

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策的必要手段。在数据分析中，MySQL作为一种常用的关系型数据库，具有很好的支持和稳定性，深受企业用户的喜爱。本文将通过数据处理、数据分析类直观的实战案例，帮助读者更好地理解MySQL在大数据分析中的应用。

一、数据样本获取及处理

本次实战我们选择了30万的用户访问记录，数据样本存储在CSV文件中。我们需要将数据导入到MySQL数据库中。

1.建表

CREATE TABLE t_web_log(

id int PRIMARY KEY,

time DATETIME,

user_id int,

ip varchar(20),

url varchar(100));

2.导入数据

LOAD DATA LOCAL INFILE /opt/weblog.csv INTO TABLE t_web_log

FIELDS TERMINATED BY , LINES TERMINATED BY \n

(id,time,user_id,ip,url);

3.数据清洗

通过数据清洗，我们可以将数据错误或不规范的部分进行处理，提高其精确度和准确性。比如分类规范化、日期处理、去重以及异常值的处理等。

二、分类分析

在数据清洗之后，我们可以通过SQL语句对数据进行分类分析了。在这里，我们将根据日志数据中访问地址的不同，将大的数据集分成几个小的数据集，来进行统计分析。

1.分类

尝试将用户访问的url分成三类，分别是首页、搜索页面和购物车页面，根据url的规则匹配不同的图片类型。

SELECT

CASE

WHEN url LIKE %index.html% THEN index

WHEN url LIKE %search.html% THEN search

WHEN url LIKE %cart.html% THEN cart

END AS type,

COUNT(*) AS count

FROM t_web_log

GROUP BY type;

2.折线图

我们可以通过折线图来直观地表示三种页面的访问量随时间的变化情况，以及趋势。

SELECT

DATE_FORMAT(time, %Y-%m-%d ) AS date,

SUM(CASE WHEN url LIKE %index.html% THEN 1 ELSE 0 END) AS index_count,

SUM(CASE WHEN url LIKE %search.html% THEN 1 ELSE 0 END) AS search_count,

SUM(CASE WHEN url LIKE %cart.html% THEN 1 ELSE 0 END) AS cart_count

FROM t_web_log

GROUP BY date;

三、结论

通过对以上数据分析，我们可以得出以下结论：在获取数据的1个月时间段内，购物车页面的访问量最高，但搜索页面的潜在价值更大，需要进一步提高其访问量；所有页面的访问量均呈现出逐渐上涨的趋势，业务增长的势头良好。

通过对30w数据的MySQL分析实战，我们可以清晰地了解到MySQL在大数据分析中的应用。MySQL具有较好的数据处理能力和稳定性，在企业数据中的应用还将进一步增加，未来这一领域的发展将更加广阔。

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