数据结构：大量数据的组织方法；算法分析：算法运行时间的估算。涉及到计算效率。设想，如果能把时间限制从16年减至不到1秒，不很神奇吗？在很多问题中，一个重要的观念是：写出一个可以工作的程序并不够。如果这个程序在巨大的数据集上运行，运行时间就成了重要的 问题。算法，是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单 指令的集合 。对于一个问题，一旦给定某种算法，确定其是正确的，那么接下来重要的一步就是该算
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2023-06-30 21:01:36
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**智能计算方法跟计算方法（或数值分析）的目的是一样的，计算令人满意的接近真实解的近似解！拿这个近似解代替真实解来使用。 **通常情况，很多问题是没有解析解的，这时可以用计算方法来求数值解，当遇到问题实在复杂，用计算方法计算量太大或很难用计算方法的算法实现时，可以考虑智能计算方法！本质上，智能计算方法是仿生的，随机化的，经验性的，大自然就是随机性的，具有经验性的，抽取了大自然的这一特性，自动调节形
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2024-01-05 11:44:09
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什么是数据分析数据分析是根据业务问题，对数据进行收集，清洗，处理和建模的过程，用于识别有助于业务的信息，获取关键业务结论并辅助决策制定。这个定义实际上是从两个层面来解释数据分析：它具体是在做什么： 业务问题的界定、数据的收集与整理、分析与模型。它能产生什么样的价值：为企业盈利，为企业的生存和发展建立基础。数据分析越发重要的原因数据增长，用户创造了大量的数据数据的储存与计算能力不断提升在大数据环境下
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2024-01-10 15:57:45
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先说下个人的经历，小弟毕业于一家普通的全日制本科，计算机专业，一直对数据有一种迷之好奇。包括我的毕业论文，我的选题是大数据与数据挖掘相关，导师跟我说你的研究选题有点虚，不容易过。但是我还是坚持自己的课题，题目就是《基于Hadoop的数据挖掘技术》，通过挖掘某地的政府电话咨询热线文本，最后为当地政府提供了一些民生问题建议。最后我还差点得了系的优秀毕业论文。然后我从此对这样一个问题产生了思考：究竟数据
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2024-01-08 18:55:58
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探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。常规数据在表示时，只需要一个值，比如患者的血压，性别等数据，不是连续型就是离散型；生存数据则有两个值，第一个是生存时间，可以看做是一个连续型的变量，第二个是生存事
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2024-02-29 23:59:59
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作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
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2023-08-31 21:28:47
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写在前面本文主要面向的读者是在校计算机/软件相关专业想踏足大数据领域寻找相关实习机会的学生，以及刚工作1-2年想转大数据方向的同学。读完本文，你将收获大数据技术学习的基本方向，以及在面试前需要准备和复习的常见面试题。❖正文：在数据时代的今天，大数据行业是最热门的行业之一。在大数据行业中，大数据分析师是需求量最大的岗位，很多高校也都专门开设了大数据专业，培养数据分析方面的人才。 今天我们就
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2023-08-14 14:33:59
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无论是学术研究还是业界实践，解决问题都是生产力的关键。而解决问题，首先要定义问题。当经验不可靠，实验做不了（或者成本太高）的时候，我们只能依赖历史信息帮助我们做关于未来的决策，特别是在与人有关的社科和商科领域。方法我们大体可以分为两大类，一大类是定性方法，一大类是定量方法。定性方法在社会学和心理学领域等领域仍然发挥着巨大的作用，不过不是本文的讨论重点；另一大类是定量方法，随着统计学方法和计算机技术
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。概括地说，数据分析就是通过分析手段将原始数据提炼成有价值的信息。数据分析一般是带有目的性的，它可能是为了制订解決方案或研究某个对象，也可能是为了预测事物的发展趋势。因此，要有针对性地分析数据、提炼信息，因为分析相同的数据如果目的不同，得到的信息也可能会大
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2023-08-04 15:20:08
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在当今的大数据时代，数据越来越多，人们的数据意识越来越强，随着大数据概念的上台，许多人认为传统的商业智能即将要被新起的大数据所替代，然而事实并不是如此，两者的关系其实十分密切，下面就让我们谈一谈大数据和商业智能的关联。
商业智能的概念
商业智能这个词最早出现在1865年《商业趣闻百科全书》中，作者用这个词来描述银行家亨利·福尼斯（HenryFurnese）通过收集信息并根据这些信
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2023-06-09 14:49:02
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一、用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。1.numpy模块：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成、并可与C++ /Fortran语言无缝结合。Pyth
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2024-06-13 20:53:56
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EduCoder：人工智能之决策树算法第1关：决策树算法求解分类预测问题编程要求：本关的编程任务是补全右侧代码片段 build、predict、parse_data、calc_all_gain、calc_attr_gain、calc_bool_gain、get_targ 和 is_leaf 中 Begin 至 End 中间的代码，具体要求如下：在build中，创建一棵决策树，输入参数为根结点；在p
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2023-11-27 23:43:07
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# 如何实现“CSDN MFC添加数据分析”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在CSDN MFC中添加数据分析功能。这篇文章将分为以下几个部分：流程概述、具体步骤及代码示例、状态图和旅行图。
## 流程概述
在添加数据分析功能到CSDN MFC中的过程中，我们需要遵循以下步骤：
1. 创建一个数据分析模块
2. 将数据分析模块集成到CSDN MFC中
3. 使用数据分析模块对CSD
原创
2024-07-09 03:58:03
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# 网络计算与大数据分析的新手指南
进入“网络计算与大数据分析”世界并不容易，但通过系统的学习与实践，你一定能够掌握这个领域。下面我将为你详细阐述实现这一目标的步骤、每一步的代码示例以及相关的注释。
## 整体流程
以下是实现网络计算与大数据分析的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|-
原创
2024-09-06 05:15:51
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最近几年，“人工智能”早已不再是只存在于文学作品和学术领域的新鲜词汇，而是直面现实世界中千行百业实际问题的解决方案。人工智能技术的真正能力和使用场景成为人们必须考虑的问题。澳鹏Appen《2021年人工智能与机器学习现状报告》通过各行各业的实际应用场景，从数据的角度出发，总结了我们对于AI世界未来发展的五大预测，以及这些变化对于AI技术发展至关重要的原因。1 负责任的AI从愿景走向基本需
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2023-11-30 18:22:36
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# 数据分析智能模块的浅析
随着信息技术的飞速发展，数据分析已经成为企业决策和科学研究中不可或缺的重要工具。尤其是在智能模块的推动下，数据分析的方式和方法不断演进。本篇文章旨在介绍数据分析智能模块的基本概念，给出相关代码示例，展示应用流程，并通过可视化工具帮助理解。
## 一、什么是数据分析智能模块？
数据分析智能模块是利用数据分析技术和人工智能算法，使得数据处理和分析过程更加自动化和智能化
本文讲的是 : 10大令人眼前一亮人工智能案例 Flippy： CaliBurger汉堡餐厅正在招聘一个新员工，Flippy是一个人工智能驱动的机器人，用于将食材放置到合适的面包上，并翻转汉堡包。机器人是由Miso Robotics公司设计的，能够代替人工处理烧烤的危险，以及机械的工作。Miso首席执行官David Zito表示，Flippy将学习适应，并且可以接受培训，来完成机
智能数据分析Java
在当今快速发展的数据驱动环境中，智能数据分析作为一种新兴的技术，正在逐步取代传统的数据处理方法。通过Java语言进行智能数据分析，我们能够处理海量数据，从中获得有价值的见解，以支持企业决策。本文将详细记录解决“智能数据分析Java”相关问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
## 背景定位
在某大型电商平台中，数据分析团队希望通过
智能数据分析助手是现代数据科学家与分析师的重要工具，它能够通过自动化分析、预测分析以及数据可视化等功能，极大提高数据处理的效率和准确性。本文将为您详细介绍智能数据分析助手的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
我们首先来看看不同版本之间的特性差异以及适用场景。接着通过时间轴分析各个版本的演进历程。
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#Java语言课程设计——博客作业教学数据分析系统(个人博客)1.个人负责模块或任务说明与数据库建立连接取出平均数、方差、标准差学生查看个人成绩界面以及管理员登陆界面2.自己的代码提交记录截图3.自己负责模块或任务详细说明 1.与数据库建立连接取出平均数、标准差 我们所有需要进行处理的数据全都已经在数据库中处理完毕，因此我要做的就是将这些处理得出的平均数和标准差从数据库中取出来，供我们进行数据
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2023-11-14 08:24:35
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