# 大数据分析与应用的基础知识
大数据分析与应用是现代信息科技的重要组成部分，已经渗透到各个行业领域。本文将通过一些基础概念和简单的代码示例，带您了解大数据分析的基本知识。
## 什么是大数据？
大数据是指那些无法通过常规数据处理工具来捕获、存储、管理和分析的海量、快速增长及多样化的数据集合。它通常具有五个特征：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（
原创
2024-08-26 07:00:05
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概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
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2023-09-15 09:56:40
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大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
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2024-02-02 09:45:02
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# 大数据分析与决策课程
在当今的信息时代，大数据分析已成为企业和组织决策的重要工具。随着数据的快速增长以及计算能力的提升，应用大数据分析能够显著改进策略和过程，从而提升效率和竞争优势。
## 大数据分析的基本概念
大数据分析是指利用高级算法及模型对大量、不规则和多样化的数据进行提取、清洗和分析的过程。主要包括数据的收集、处理、建模和决策。
### 数据收集
首先，我们需要从多种来源收集
原创
2024-09-29 03:44:11
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相较本科阶段要学习的计算机编程语言，比如：java，linux，mysql等，研究生的大数据专业会更加深入一点
相较本科阶段要学习的计算机编程语言，比如：java，linux，mysql等，研究生的大数据专业会更加深入一点，更多的是接触学习数据的采集与分析（Python、Scala），大数据的存储（hbase、hive、sqoop），学习处理软件，学习数
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2023-06-02 19:52:28
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背景知识 数据分析主要运用于市场营销和风险管理
数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。 分类与回归用处：用卡申请人
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2024-01-14 15:36:44
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python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学
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2023-09-05 17:18:35
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Power BI简介 Power BI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，用于数据分析、数据可视化和数据驱动的决策支持。它可以将来自多个数据源的数据进行整合和转换，然后可视化呈现在交互式的仪表板和报告中，帮助用户深入了解他们的业务和数据趋势，从而做出更明智的决策。 &nbs
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2023-11-16 19:29:13
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大数据金融风控的预测案例 1）数据准备 a)离群点处理 总体上先对数据进行了解，做一些简单统计，对连续性数值与字符型数值的处理； 离群点的处理： 首先，离群点的定义：是与其他大多数样本的行为或特征分布不一致的那些点； 处理方式：方法1—首先统计每个样本下缺省的特征（列）数，然后进行排序，画图，拆分成训练集与测试集进行对比，这样可以保证训练集与测试集分布一致；（注：在一些模型的训练中，结果往往得不到
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2024-01-15 09:34:19
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高速发展的信息化技术使得与空间位置相关的数据积累越来越多，空间数据的存储、分析与可视化传统技术已逐渐无法满足需求，亟需使用承载力更强、可靠性更高、计算速度更快的方法。分布式技术为空间大数据的处理与分析提供了有效的解决方案，下面就以一个十亿数据量级别的出租车位置数据为例，为大家介绍如何使用分布式技术进行空间大数据的可视化与分析。1 背景介绍纽约市出租车和轿车管委员会（TLC）目前公开发布了详细的出租
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2023-10-17 12:50:30
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大数据分析是对海量数据的分析技术。大数据时代中，大数据的处理流程包含了数据采集、数据存储、数据分析以及数据挖掘等多个步骤，大数据分析是让无用数据提现价值的关键一步。 大数据分析的特点大数据分析是利用多种手段从海量数据之中获取智能化、深入化而且更有价值的信息。大数据分析与数据挖掘有着本质的区别，大数据分析需要大量的数据为基础，而数据量越大算法要求则越低。用于数据分析的数据类型并无固定要求，多为动态
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2023-12-13 10:58:11
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1.数据分析1.1 基本统计分析1.1.1 含义基本统计分析是统计某个变量的最小值、第一个四分位值、中值、第三个四分位值以及最大值。1.1.2 数据的中心数据的中心位置可分为均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。1.1.3 describe函数描述性统计分析函数为describe。该函数返回值有均值、标准差、最大值、最小值、分位数等。括号中可以带一些参数，如percentil
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2024-01-10 22:54:10
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零基础自学Hadoop 文章目录零基础自学Hadoop一 大数据导论与Linux基础01 大数据导论1.2 数据分析基本步骤1.2.1 概述1.2.2 Step1：明确分析目的和思路1.2.3 Step2：数据收集1.2.4 Step3：数据处理1.2.5 Step4：数据分析1.2.6 Step5：数据展现1.2.7 Step6：报告撰写1.2.8 总结 一 大数据导论与Linux基础01 大数
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2023-11-13 10:40:34
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## 大数据分析与决策EDP课程简介
大数据分析与决策（EDP）课程是一门涵盖大数据技术、数据分析方法和决策模型等内容的课程。通过学习这门课程，学生将能够掌握大数据分析的基本概念、工具和技术，了解数据分析在实际决策中的应用，并能够运用所学知识解决实际问题。
### 代码示例
下面我们来看一个简单的Python代码示例，用于对一组数据进行统计分析：
```python
import pand
原创
2024-03-20 05:56:21
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前言：model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。01. 基本概念维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因
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2023-08-08 12:04:39
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文章目录1. 案例目标2. 案例分析2.1 规划节点2.2 基础准备3. 案例实施3.1 基础环境配置3.2 部署MariaDB主从数据库集群服务3.3 部署Mycat读写分离中间件服务3.4 验证数据库集群服务读写分离功能持续更新ing！！！要是有用别忘了点个关注哦！！！ 1. 案例目标了解mycat提供的读写分离功能了解mysql数据库的主从架构构建以mycat为中间件的读写分离数据库集群2
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2024-07-05 08:33:33
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1.了解微信、微博、小视频每天产生的数据量和数据类型微信：每天产生的数据量为4亿+ 数据类型为字节微博：每天产生的数据量为5.5亿+ 数据类型为字节b站：日活跃用户为百万2.应用数据思维进行分析决策抖音APP的案例第一步，新用户从何而来？现在互联网获取用户的方式多
黑马大数据分析课程 1、大数据分析介绍 一、总结 一句话总结： 1、数据清洗包括哪些方面？ 2、数据挖掘是什么？ 3、常用的分布式方案有哪些？ 4、分布式和集群的区别？ 5、facebook是社交网站，那么评估机构评估facebook的时候，主要评估的是其哪方面的价值？ 6、云计算是什么？ 7、数据
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2019-06-03 04:13:00
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智慧城市在中国内地和香港的建设正如火如荼地展开，来自中国内地和香港的多名科学及工程专业的学者24日在香港一个科技论坛时表示，大数据技术的科学应用正成为智慧城市建设的新趋势。 大数据这一新技术概念受到热议，中国科学院院士李德仁表示，智慧城市是基于数字城市、物联网和云计算等技术建立的城市，将现实世界与数字世界融合，而应用大数据的新技术将对经济转型
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2024-01-06 19:54:14
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第一章1.试述信息技术发展史上的三次信息化浪潮及具体内容。信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想‘戴尔、惠普等第二次浪潮1955年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业2.试述数据产生方式经历的几个阶段。运营式系统阶段
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2024-01-15 22:55:46
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