AWS数据分析全栈实战（Redshift+SageMaker）
目录
- AWS数据分析全栈实战（Redshift+SageMaker）
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- 1. 引言
- 2. 系统背景与意义
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- 2.1 企业数据全流程的重要性
- 2.2 AWS在数据分析中的优势
- 2.3 工业级数据处理需求
- 3. 数据集生成与介绍
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- 3.1 数据集构成
- 3.2 数据生成方法
- 4. 时间序列预测理论基础
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- 4.1 Prophet模型
- 4.2 ARIMA模型
- 4.3 模型融合
- 5. 模型构建与训练
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- 5.1 Prophet模型实现
- 5.2 ARIMA模型实现
- 5.3 模型融合
- 6. GPU加速与数值计算（使用Numba）
- 7. Dash仪表盘与PyQt GUI混合实现
- 8. 系统整体架构
- 9. 数学公式与关键指标
- 10. 完整代码实现
- 10. 代码自查与BUG排查
- 11. 总结与展望
- 12. 结语
AWS数据分析全栈实战（Redshift+SageMaker）
1. 引言
随着企业数字化转型的不断深入，数据成为企业最宝贵的资产。构建一条端到端的数据分析与机器学习流水线，不仅可以帮助企业实现对海量数据的高效存储、管理和查询，还能利用数据驱动业务决策，挖掘深层次的商业价值。Amazon Web Services（AWS）提供了一整套数据分析与机器学习工具，其中Amazon Redshift作为高性能数据仓库服务能够存储和查询大规模数据，而Amazon SageMaker则为机器学习模型的开发、训练和部署提供了完整的平台。
本文将以AWS数据分析全栈为主题，详细介绍如何利用SageMaker构建机器学习模型对销售数据进行预测；以及如何实现数据预处理、模型训练、评估与部署的全流程。为提升系统性能，本文在数据预处理部分采用Numba进行加速，并利用Dash与PyQt混合实现交互式仪表盘，将实验过程、关键指标和预测结果实时展示给用户，保证整个系统高效、稳定且可扩展。
本文包含了以下主要内容：
- AWS数据分析全栈系统架构及核心组件介绍；
- Amazon Redshift数据仓库的构建、数据加载与查询优化；
- Amazon Sa