由于工作的原因接触ETL也越来越多了，也用过几款ETL产品，现在工作重心全在ETL，说句实话，对于ETL，很多知识还是一知半解，索性当自己是一个初学者，记个笔记，记录自己的学习历程。 一、什么是ETL： &n
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2024-07-01 20:33:28
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本案例针对于铅酸电池制造业的OEE统计情况进行相关性分析，旨在找出与OEE指标相关性较高的变量，帮助车间管理人员厘清管理思路。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。步骤1、数据准备2、选择算法3、编程
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2023-09-14 12:54:23
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Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操作
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2024-01-11 20:30:55
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道1、大数据分析之道1.1、做好数据分析的关键什么是数据分析–传统数据分析与大数据分析 分析方法上，两者没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所承载的数据量是十分有限的，因此需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的结果供人分析。 对统计学知识的使用重心上，存在较大不同。大数据时代，涌现出大量的个性化匹配场景。 与机器学习模型的关系上，有着本质差别。大数据
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2023-10-13 23:19:45
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对于广大电商从业者来说，数据分析能力是至关重要而，数据分析能力直接影响店铺的运营效果进而影响店铺的发展。下面榆熙就直接为大家分享数据分析基本思路，商家只需掌握步骤方法，便可根据店铺实际情况对数据进行分析，简单快捷。这里将其简单总结为6个步骤：1、明确数据分析目的作为店铺，在分析之前作为商家我们首先要明确的是分析目的，不同的 数据分析其侧重点自然有所差异。比如我们是分析客户流失还是流量的增加，分析消
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2023-11-11 20:29:17
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“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB(TERA BYTES)字节的存储限制，定义在PB(PETA BYTES)字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别(RFID)，传感器网络
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2024-04-12 19:41:59
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有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
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2023-12-13 16:54:06
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最近在做一个数据图表化实时展示的系统，从构思到基本完成，虽遇到了无数的坑，但通过该项目的研发，让我对数据分析与建模有了更进一步的认识，更重要的是让我对之前自己的构思像接口聚合，僵尸应用的数据重组，核心价值信息的获取，数据模型分类的实现有了完整的实现方案。为什么要进行数据分析 正规的项目开发，一般我们会先有需求，然后根绝用户需求进行需求评估，接着编写需求文档，最后根据已经规范化的需求文档，抽象分析，
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2023-06-06 21:43:40
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现在由于物联网和大数据的蓬勃发展，使得数据分析行业异常火爆，现在市场上的数据分析行业的岗位是非常多的，比如说包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等，一般工程师都是搞开发的，都是需要理工科的专业背景，但是对于文科生，如果想进入数据分析行业，只能建议大家去搞数据运营方面，做了数据运营也能够学会很多的知识。那么大家知道不知道数据分析行业中的数据运营是怎么一回事。首先给
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2023-09-25 04:57:18
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数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
原创
2019-08-17 15:34:18
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一、为什么业务重要？惟有理解业务，才能建立业务数据模型。二、经典的业务分析指标模型未动 ， 指标先行如果你不能衡量它，你就无法增长它例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。接前一篇文章讲的数据分析思维，可以直接产生业务分析指标。各部门与指标之间的联系如下：1，要确定核心指标2，好的指标应该是比率3，好的指标要带来显著效果4，好的指标不应该虚荣5，好的指标不应该复杂具体讲解各部门存在的指标：市场
原创
2023-05-25 09:50:06
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在2019国际校长联盟大会现场，马云分享了对未来教育的看法。马云说，教育是人类信心最重要的保障，每年1500万新生儿童是中国最宝贵的资源，不重视教育，就是不重视未来。同时，世界正在从工业时代进入到数据时代，在这样的巨变之下，教育必须发生改变。说到数据分析这个事，很多小伙伴都把它没办法，“好气哦，但还是要保持微笑！”每每下定决心入手学习，可是又不知道从哪开始，复杂的算法、庞大的数据、眼花缭乱的代码…
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2024-05-22 15:23:11
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数据结构（java）算法分析 算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚指定的简单指令集合。对于一个问题，一旦我们确定了某种算法的正确性，那么最重要的一步就是确定该算法将需要的时间和空间资源量的问题。数学基础 对于数学基础上，我们主要应用的是对于算法资源消耗的分析，主要有计算时间、控件资源等相对增长率便是应用到算法分析时候的重要的度量大O标记法O(N2)等等典型的增长率如下接下来说一下要分析的问题 最
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2023-09-26 13:13:18
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一、Excel首先是一个好用的工具不是因为你会Python而成为数据分析师，而是能用任何工具解决问题简单的用如下关系来说一下
原创
2023-05-25 00:29:53
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相信有不少朋友说，数据分析，对网站优化没什么用，分析过后该怎么做还怎么做，其实这是不对滴。对于数据分析与SEO优化之间的关系，凡是行业前辈，行业大牛们，无不非常重视，因为一个以流量与成交量为目的的网站，都是要有过硬的数据支持，才可能实现预定的优化效果。上海SEO蜗牛博客来发表一下自己的观点。 数据分析是SEO优化前和优化调整过程中非常关键的一步，只有经过了细致的数据分析，才能够通过数据来说明问
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2024-01-11 12:50:04
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SPL作为专门用于结构化和半结构化数据的处理技术，在实际应用时经常能比SQL快几倍到几百倍，同时代码还会短很多，尤其在处理复杂计算时优势非常明显。用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣，但又担心掌握起来太难，毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同，这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法，用户可能会心生疑虑。 那么SPL的上手难度究竟如何呢？这里我们以SQL为起点讨论一下这个问题。1
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2024-02-26 21:29:35
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目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
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2023-08-08 08:37:47
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1.Python基本功能1.利用Python写脚本2.excel可视化有性能瓶颈，需要Python来实现。3.Python与数=
原创
2023-05-25 07:19:41
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今晚加班统计汇总70多万行EXCEL数据，对每行数据进行15次VLOOKUP查找后，EXCEL毫无悬念地失去响应，CPU立刻达到100%。和老婆看了1个多小时元宵晚会后回来一看，结果依然没有算出来。突然想起之前看过一本书《让EXCEL飞》，提到海量数据用EXCEL+ACCESS进行分析。尝试一下，10分钟完成全部查询，其中大部分时间还是花在EXCEL文件处理上。这里对操作步骤简单记录：1、EXCE
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2023-08-17 20:36:03
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本文简单列举了法律AI目前的应用，数据集，研究方向。历史1970年，Buchanan和Headrick发表文章“关于人工智能和法律推理的一些猜测”，讨论了对法律研究和推理进行建模的可能性，特别是对于建议、法律分析的构建。1977年，TAXMAN系统的论文，该论文以公司税法中的问题为缘由提供了一个定理证明的方法。基于他对这个早期系统的研究经验，他还研究开发法律概念的深层模型，如税法背景下的股权问题。
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2023-11-16 20:29:48
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