现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
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2023-09-20 22:57:43
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在 Java 中进行大数据处理时，您可以使用各种工具和技术。首先，Java 提供了许多内置的数据结构和算法，如 ArrayList、HashMap 和排序算法，可以用来处理大量数据。此外，Java 还提供了多线程支持，可以帮助您利用多核处理器的优势来加速数据处理。其次，Java 还提供了一系列用于大数据处理的开源库和框架，如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache
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2023-05-18 14:27:35
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首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
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2023-06-28 14:23:32
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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&n
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2024-02-29 19:25:38
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作者：东哥起飞对于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。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
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2023-08-31 22:35:17
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1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
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2024-08-23 18:53:14
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数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
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2023-09-11 17:04:06
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数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
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2023-08-07 20:48:50
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如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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2024-05-16 10:35:17
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Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
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2023-07-29 23:39:21
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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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出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
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2024-04-30 14:26:38
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这是作者在另一个帖子中发布的一项近期调查结果，调查为作者询问一些Java程序员，其在12个月内使用了什么框架开发工具。本次调查中覆盖了大数据工具。以下是调查所覆盖的主题：1、语言2、Web框架3、应用服务器4、SQL数据访问工具5、SQL数据库6、大数据7、构建工具8、云提供商今天让我们来看看大数据。根据维基百科，大数据是一个广义的术语，所包含的的内容十分庞大且复杂，以至于传统的数据处理应用程序根
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2023-08-14 15:25:16
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写在前面：这几天开学了学校开了大数据课程，前期需要学习JAVA的基础，所以我打算开一个JAVA的学习系列，这个就当自己学习的一个记录，方便期末复习。学习内容安排JAVA基础课程学习：数据类型（一）、运算符表达式和程序结构控制（二）、面向对象基础：类与对象和接口（三）、面向对象基础：继承抽象多态封装（四）、异常类和常用实用类（五）、组件和事件处理（六）、IO和JDBC（七）、泛型和集合函数（八）。
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2023-06-16 21:48:35
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适合Java开发的大数据工具和框架：对大数据的存储和处理需要非SQL存储/处理数据工具，例如，NoSQL数据库，全文搜索引擎，实时流式处理，图形数据库等Datomic–完全事务，云就绪，分布式数据库，用Clojure编写。 是一个灵活的、基于时间因子的数据库，支持联合查询，具有弹性的可扩展性以及支持ACID事务性。Datomic 提供高可用的、分布式存储服务。Amazon DynamoDB–快速，
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2023-08-07 12:00:15
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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2023-11-15 10:11:44
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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。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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如今，在大数据行业中Python和数据分析可能是最常听到的两个词，在当今蓬勃发展的科技领域，精通这两项技术可以带来无限的可能。近年来，我们看到Python教育在大数据领域突飞猛进。因此，这里我们提供了一个通用指南，帮助开始学习Python:Python受欢迎程度：超过40%的数据分析师喜欢Python，它显然是数据分析中使用最广泛的工具之一。它的受欢迎程度已经超过了SAS和SQL，只落后于R。通用
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2023-08-14 15:57:45
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福布斯每年都会发布福布斯全球上市企业2000强排行榜（Forbes Global 2000），这个排行榜每年发布的时候，国内外总有新闻会热闹的讨论一番，但很少见到比较全面的分析。因此才有了这样一个想法，搜集近些年每年发布的排行榜，做一个进一步的分析。在准备做这个小小的项目前，先理了一下整个思路，大概可以分为下面这几个步骤：数据采集原始数据完整性检查数据清洗、整理从不同角度对数据进行分析数据可视化总
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2023-08-01 17:13:27
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