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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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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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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1、统计学理论1.1 大数定量定义： 指大量重复某一实验时，最后的频率会无限接近于事件的概率 数据的样本量越大，我们预测和计算的概率就越准确 数据的样本量越小，我们预测和计算的概率就越可能失效举例： 某产品用户还只有几百人，就用一个模型来预测用户的流失。数据量太小导致用上面模型都很难预测准确 样本量不足时，得出的预测结果是无序的，混乱的解决方法：主客观结合：深入业务，从用户的视角思考问题，广泛收集
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2023-09-27 17:11:02
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大数据分析被运用于各行各业，为的就是更好预测未来的可能、提前做好预案，应对措施，实际上，在医疗、零售、城市管理建设等行业中都可见大数据分析师的身影。所谓大数据指的是量超过10tb的数据集，依托大数据做分析、测算是每个分析师的日常从业职责所在。为了确保分析速度快分析结果足够精准，避免错过时效性，大多数资深分析师都会用流程式方法来做分析，下面就跟大家具体介绍一下具体方法。 大数据分析之数据采集，
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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医学工作者做完医学实验后，少不了要对收集的实验数据进行数据分析。通常来说，常用的数据分析方法有以下六种：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异
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2023-08-12 15:42:20
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随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们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的分析影响，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.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
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2023-11-16 13:40:58
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通常在统计学领域，我们把企业的数据都可以叫商业数据，不管这个数据是来自于市场部门、质量部门、服务部门、供应链部门、研发部门还是人资部门。对应的一门学科就叫商业统计学。基于如上的定义，我们来探索一下数据分析在不同场景中的应用可能是怎样的？① 营销：我们分三个主要的场景来说明。第一个是线下营销场景，使用到商业统计分析的主要是产品怎么组合带来的销售额最大、该给哪些消费者寄礼物和卷能够加大其消费概率、哪里
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2023-08-21 09:37:40
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对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是五个技术技巧做参考： 一是优化数据收集 数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。 定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从
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2023-10-28 03:32:53
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对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2023-05-30 22:47:52
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《城市公交IC卡·数据分析方法及应用》 陈学武、李海波、候贤耀著《城市公交IC卡·数据分析方法及应用》——基于换乘点的上车点识别·笔记换乘点通常情况下，公交乘客总是选择步行距离或者时间最短的站点间进行换乘，同时，换成距离应该在可接收的范围内如果两条公交线路之间，有且仅有 一对公交站点之间的步行距离在可接受的换乘距离之内 即正交换乘推导参数线路参数表包含以下字段：记录编号、线路编号、行车方向、发车间
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2024-03-30 21:01:00
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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1.背景介绍Hadoop是一个开源的分布式大数据处理框架，由Apache软件基金会支持和维护。它可以处理海量数据，并在大量计算机节点上进行分布式存储和分析。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，可以存储大量数据，而MapReduce是一个分布式数据处理框架，可以对这些数据进行高效的分析。
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2024-07-26 12:47:37
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在如今的数据驱动时代，Python与大数据分析应用已经成为了许多企业和机构的首选。Python以其简洁的语法和丰富的库，成为数据分析、机器学习甚至深度学习的热门语言。然而，面对大数据这一庞然大物，如何有效地应用Python进行深入分析，仍然是一项挑战。
## 背景定位
随着信息技术的进步，数据量呈现几何级增长。根据Statista的报告，全球数据量在2020年至2025年间将以每年约61%增长
在当今的数字时代，大数据分析已成为企业决策和业务发展的重要工具，而Python凭借其简洁的语法和强大的数据处理能力，成为大数据分析应用的热门语言之一。随着大数据处理需求的不断增加，企业面临着诸多技术挑战，尤其是在数据处理效率、系统优化和故障恢复等方面。因此，本文将详细介绍“Python与大数据分析应用”的解决过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及扩展应用等。
## 背景定位
目前，不少人都会对大数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是大数据分析？大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点， 海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 大数据分析的具体含义如下：1.数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释
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2023-10-17 20:03:58
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1.简述互联网信息抓取的方式。 互联网信息自动抓取，最常见且有效的方式是使用网络爬虫。2.简述舆情系统的组成架构。用户终端->采集层->分析层->呈现层->用户 &nb
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2023-12-01 12:25:52
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阿里云国际站代理商：阿里云支持哪些大数据方案和应用？如何使用和操作？ [本文由阿里云代理商聚搜云撰写] 大数据时代已经来临，如何处理并分析这些海量的数据成了企业迫切需要解决的问题。作为一家国内领先的云计算提供商，阿里云在大数据方面拥有着非常丰富的经验并提供了各种各样的大数据方案和应用，以帮助企业更好地处理和分析数据。 一.阿里云所支持的大数据方案和应用 1. MaxCompu
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2023-10-17 15:53:08
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