本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。目录1.pandas简介2.pandas数据结构介绍1.pandas简介Python数据分析系列博客剩余的大部分内容是用pandas处理数据，不过还是会用到相似的基于数组的计算。pandas含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具，pandas经常和其他工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsm
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2024-08-19 21:17:29
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一、结构化分析方法结构化分析是指20世纪70年代末，由Demarco等人提出的，简称SA方法，是面向数据流进行需求分析的方法，旨在减少分析活动中的错误，建立满足用户需求的系统逻辑模型。结构化分析的要点是：根据软件内部数据传递、变换的关系，采用自顶向下，逐层分解的方法，经过一系列分解和抽象，建立系统的逻辑模型。结构化体现在将软件系统抽象为一系列的逻辑加工单元，各单元之间以数据流发生关联。SA方法的分
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2023-10-17 21:15:27
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在大数据时代，数据分析已成为各行业不可或缺的一部分。我希望通过这篇博文，记录关于“大数据分析结构图”的研究与实践过程。
首先，我要谈谈协议背景。随着互联网的快速发展，数据的生成规模达到了前所未有的程度。为了有效地从大量数据中提取有价值的信息，大数据分析技术应运而生。以下是协议发展时间轴，从1980年开始，我们可以看到大数据技术逐步发展，直到今天的AI、大数据、云计算等一系列技术的结合：
```
数据结构，思维导图
一点一点做的数据结构思维导图（共划分了四大块：逻辑结构，基本运算，物理结构，算法）。我自己认为是比较详细的。名称后面的括号中是常用的命名。后面如果有时间，我还会写一些数据结构中的经典算法。
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2023-07-26 21:08:45
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# 大数据分析应用结构图的实现指南
随着大数据时代的来临，大数据分析成为了决策制定的重要工具。在这篇文章中，我将教会你如何实现一个大数据分析应用的结构图，并概述将要经历的流程。无论你是一名刚入行的小白，还是已有一定经验的开发者，本指导都将帮助你理解大数据分析应用的整体架构以及实现步骤。
## 一、大数据分析应用的整体流程
首先，让我们来看看实现一个大数据分析应用所需的基本步骤。以下是一个流程
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2023-07-21 12:00:54
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大数据分析的应用结构图
在大数据时代，数据的产生速度和体量日益增长，如何有效地分析这些数据成为了企业追求的重要目标。大数据分析的应用结构图其实就是在揭示这一过程中的各个构成要素，帮助我们更好地理解和应用大数据技术。
## 背景定位
适用场景分析显示，企业在进行大数据分析时，通常涉及用户行为分析、市场研究、预测分析、实时监控等多个场景。每种场景对技术的要求和适应性也有所不同。在技术演进的过程中
面向数据流的需求分析方法。它的思想是自顶向下，逐层分解。由下面的几部分组成：数据流图、数据字典、加工逻辑说明、补充材料。一、数据流图（DFD）：概念】 Data Flow Diagram是用户易理解，分析数据流程的图形工具。 元素】 名称图符概念外部实体□系统外的人员和组织，数据源或终点加工○输入流和输出流之间的变换。包括名字和编号（确定层次，图，子加工）数据存储〓存储数据，有名字
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2023-12-03 06:25:46
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目录一、数学知识二、分析工具三、编程语言四、业务理解五、逻辑思维六、数据可视化七、协调沟通八、快速学习
一、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各
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2023-08-12 17:31:07
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数据仓库Data Warehouse，简称DW，中文名数据仓库，是商业智能（BI）中的核心部分。主要是将不同数据源的数据整合到一起，通过多维分析等方式为企业提供决策支持和报表生成。那么它与我们熟悉的传统关系型数据库有什么不同呢？简而言之，用途不同。数据库面向事务，而数据仓库面向分析。数据库一般存储在线的业务数据，需要对上层业务的改变做出实时反应，涉及到增删查改等操作，所以需要遵循三大范式，需要AC
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2023-12-18 09:37:25
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# 如何绘制大数据分析的应用结构图
绘制大数据分析的应用结构图是开发过程中的一个重要环节，它帮助我们清晰地表达系统的组成部分及其交互。接下来，我将详细介绍这个过程，包括每一步的实现方法以及所需的代码示例。
## 流程
首先，我们可以将整个任务分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
【用例图】 【功能】用于需求分析阶段，从用户的角度出发来描述系统功能（外行人看系统），并指出各功能的执行者，强调谁在使用系统，系统为执行者完成哪些功能。是其他视图的核心和基础。 PS(2014年10月20日16:52:02)：这个系统是什么，而不是这个系统怎么工作。 个人理解：给用户一个可视化的系统功能模型图。 【包含元素】角色、 &
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2024-01-14 21:46:51
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一 前言近年来，随着网络技术和电子商务的发展，对科学数据分析的研究提出了更高的要求，数据分析技术随之发展起来。我们可以通过数据分析技术，发现大量金融、通信和商业数据中隐含的规律，从而为决策提供依据。这已成为平台数据分析中新的热点。为适应硬件平台、操作系统、网络和通信方面的飞速发展，平台数据分析软件在近几年中发展很快,其中特别突出是来自帆软公司的帆软FineBI。二 数据分析基本思路1 概述在开始进
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2023-12-08 10:26:34
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信息化战略数据分析应用结构图是一个重要的工具，帮助组织制定和分析其数字化转型的策略。本文将详细探讨如何创建这样的结构图，包含从协议背景到工具链集成的全流程。
## 协议背景
在构建信息化战略数据分析应用的过程中，首先需要了解其协议背景。信息化战略数据分析涉及多个系统和组件的集成与协作，必须明确这些系统之间的关系与依赖。下面是一个关系图及其文字描述：
```mermaid
erDiagram
文章目录0 前言1 数据集说明2 数据处理3 数据分析可视化3.1 新增用户3.2 用户活跃度3.3 用户消费情况3.4 用户游戏情况4 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一
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2024-08-28 21:01:04
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Python学习5.1 Python工程的组织结构：包、模块、类1.Python项目的组织结构： Python最顶级的组织结构是“包”（可以理解成文件夹），第二个层级是“模块”（可以理解成文件），在“模块”下面是“类”，“类”的下面是“函数”和“变量”。一个“包”下面可以包含多个“模块”，一个“模块”下面也可以包含多个“类”。.Python项目的组织结构图如下：2.命名空间： 如果区分不同包的同名
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2023-09-21 07:21:42
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随着大数据应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1、大数据正在改善我们的生活大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可
开篇作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具，这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是
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2023-12-26 21:26:15
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预测分析是使用数据、统计算法以及人工智能(AI)和机器学习(ML)技术，根据历史数据确定未来结果的可能性。目标是超越了解已经发生的事情并评估将要发生的事情。预测分析在企业中的应用越来越广泛。但是，围绕它存在一些混淆。让我们来看看它是什么，它与数据分析的其他领域有何不同，以及它在现实世界中的使用方式。Tellius的首席执行官兼创始人AjayKhanna举了一个假期旺季库存管理的例子。通过将预测分析
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2024-01-20 14:26:31
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大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。 大数据分析的六个基本方面： 1. Ana
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2023-11-06 14:01:52
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