声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2024-01-14 12:35:38
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Dremel 列式存储Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale DatasetsDremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale开源项目：ParquetHive通过分区分桶加快了扫描速度，但这还不够快。MapReduce处理数据的方式就是简单的将数据扫描一遍。Hive等格式存储数据的方式都是
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2023-07-12 15:29:29
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大数据初学者论文
照片由apoorv mittal在Unsplash上拍摄 大O表示法使我们能够测量代码的时间和空间复杂度。 考虑一下for循环的示例。 您可以在5个项目的数组上运行它，它将很快运行，但是如果在10,000个项目的数组上运行它，则执行时间会慢得多。 看一个例子： 大O表示法使我们能够计算出算法要运行多长时间。 这使我们了解了一段代码将如何扩展。
GFS重点是：高可用、可扩展性、透明几个设计理念：故障很常见，而非意外存储内容为大文件，通常在几个GB文件的修改方式是追加而非随机写，读多写少增加系统灵活性，如放松对GFS的一致性要求架构GFS包括单节点Master、备用的shadow master、多个chunkserver、多个client，clinet：专用接口，与应用交互master：维持元数据，统一管理chunk位置和租约chunkse
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2024-07-12 16:35:03
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1、大数据处理与系统 简介特征典型应用代表性的处理系统适用场景批量数据处理系统首要任务：1.利用批量数据挖掘合适的模式2.得出具体的含义3.制定明智的决策4.做出有效的应对措施5.实现业务目标1.数据体量巨大2.数据精确度高3.数据价值密度低1.互联网领域： a.社交网络  
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2024-05-24 16:52:44
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在对大数据的认识中，人们总结出它的4V特征，即容量大、多样性、生产速度快和价值密度低，为此产生出大量的技术和工具，推动大数据领域的发展。为了利用好大数据，如何有效的从其中提取有用特征，也是重要的一方面，工具和平台化必须依靠正确的数据模型和算法才能凸显出其重要的价值。现在就文本分析作为案例来分析数据处理技术在大数据领域的作用和影响。首先讨论文本分析的三种模型：词袋模型、TF-IDF短语加权表示和特征
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2024-01-04 09:51:23
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# Python大数据分析论文实现指南
## 目录
1. 引言
2. 准备阶段
- 安装Python和必备库
- 下载数据集
3. 数据清洗和预处理
- 导入必要的库
- 加载数据集
- 处理缺失值
- 去除重复值
- 数据转换和标准化
- 数据分割
4. 数据探索分析
- 描述性统计分析
- 数据可视化
5. 数据建模和预测
-
原创
2023-09-11 07:27:54
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计算机财务管理学习心得把整理好的计算机财务管理学习心得分享给大家，欢迎阅读，仅供参考哦 !计算机财务管理学习心得 1：电算化财务管理实习我们在这短短的一周实习了函数、数据表 (资产负债表、利润表、现金流量表 )、图表、财务分析、财务数据分析 (杜邦分析 )、投资决策模型、流动资产管理模型设计 (最优订货批量 )、筹资分析与决策模型设计、销售与利润模型等几个模块。(一)函数在函数的运用中，我们学了很
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2024-01-10 22:39:23
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蒋凡摘要：介绍了在城市物流配送领域的数据化和智能化改造过程中，如何面对大数据标准化的挑战，并从调度系统和开放平台两方面入手，提出了提高单次配送效率和节省多次配送成本的标准化解决方案。案例为物流大数据标准化技术提供了可供参考的分析思路、实施案例和创新经验。关键词：城市物流；O2O；大数据；标准化中图分类号：TP319 文献标识码：
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2023-08-08 14:16:38
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1. 机器学习与数据分析“数据挖掘”和"数据分析”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。关于数据挖掘，已有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的.新颖的、潜在有用的最终可理解的模式的非平凡过程”，无论是数据分析还是数据挖掘，都是帮助人们收集、分析数据，使之成为信息，并做出判断，因此可以将这两项合称为数据分析与挖掘。 数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技
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2024-01-12 13:51:26
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首先提一下平台化电子服务。平台化就是提供框架，集中现有的资源。而对于安卓来说，它主要是拥有第三方开发者，可以获取一些数据资源，并且开发的软件可以在安卓平台上实现推广。行为数据就相当于是比如自己开了什么网页等行为记录。 所以我们可以通过获取用户的行为数据，并自己搭建自己的平台来探究问题。引一个小例子：在参观美国高校时，若是晴天，则很多人会选择户外活动的学校，反之则选择户内活
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2024-01-15 22:29:53
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Python大数据分析小论文
# 1. 引言
随着互联网的快速发展，大数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。而Python作为一种简单易学、功能丰富的编程语言，被广泛应用于大数据分析领域。本文将介绍Python在大数据分析中的应用，并给出一些示例代码。
# 2. Python在大数据分析中的优势
Python在大数据分析中具有以下优势：
## 2.1. 简单易学
Python语法
原创
2023-09-01 07:01:03
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# 高项论文大数据分析入门指南
在进行高项论文的大数据分析时，初学者可能会感到无从下手。本文将为您提供一个系统性的流程，以及每一步所需的代码示例和用途说明。希望能帮助您快速入门数据分析这一领域。
## 整体流程
在进行大数据分析的过程中，通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----------------
课前一些话作业提交及命名规则： 大数据分析方法（定义）：不是随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。——《大数据时代》问题在于可能存在一些离群值，脏数据。需要先清洗。数据价值： 大数据特点：规模大，速度快（最重要是流动快，实时性高），种类多，价值密度低。大数据基本类型：数据库数据（二维表），数据仓库数据，事务数据（订单），图和网路数据，其他类型数据数据分
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2023-12-20 22:22:54
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物流大数据，都是哪些数据?物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部，不宜公开。因此当前现实的数据条件来看，实业界和学术界的物流大数据主要是关于货运车辆信息的数据。其中包括：车辆id信息，驾驶员信息，车辆行驶轨迹坐标信息，车辆停车信息，车辆速度信息，车辆里程信息，车辆温度信息，车辆油耗信息，车辆其他状态信息等。轨迹数据挖掘
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2023-12-18 23:02:17
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什么是大数据随着近几年计算机技术和互联网的发展，“大数据”这个词被提及的越来越频繁。与此同时，大数据的快速发展也在无时无刻影响着我们的生活。例如，医疗方面，大数据能够帮助医生预测疾病；电商方面，大数据能够向顾客个性化推荐商品；交通方面，大数据会帮助人们选择最佳出行方案。Hadoop作为一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以利用Hadoop生态体系开发和处理海量数据。由于Hadoop有
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2023-12-01 12:13:02
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一、数据科学研究的现状与趋势 总结：阐述地很全面，内容很丰富，读完对数据科学有了更广阔和深入的了解。 二、数据科学进展:核心理论与典型实践 &
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2023-06-07 14:49:03
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基于MATLAB的智能车仿真程序——建模篇在家无聊，自己用matlab写了一个智能车的仿真程序，其实网上也有plastid的资源，但下载后发现它的仿真步长是10ms，也就是0.1s再高速运动下的仿真效果猜测是不咋地的，然后舵机和电机模型也都是不可见的，自己无法编辑。就决定自己写一个。然后我这次仿真用的是摄像头作为传感器，摄像头的角度和安排高度可以自己调整，第一次发文，不怎么会用，多多包涵。建模仿真
# 使用Python进行大数据分析的论文指导
在当今的信息时代，大数据分析成为了各个领域的重要工具。作为一名初学者，您可能会感到难以入手。本文将为您提供一个清晰的流程，帮助您开展“Python对大数据分析的论文”项目。在这里，我们将逐步介绍每个步骤所需的代码和工具，确保您能够在实践中深入理解。
## 工作流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-03 04:23:58
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# 基于Python的大数据分析论文实现流程
## 1. 确定分析目标
在开始大数据分析论文之前，首先需要明确分析的目标和研究问题。确定了分析目标后，就可以开始下一步的数据处理和分析了。
## 2. 数据采集和清洗
在进行数据分析前，需要先采集和清洗数据。数据采集可以通过爬取网页、调用API等方式获取数据集。数据清洗则是对采集到的数据进行预处理，包括去除缺失值、处理异常值、转换数据格式等操作。
原创
2023-10-09 09:13:57
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