科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法？今天小编就为大家整理一下：1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为
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2023-05-19 22:26:51
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# 学习大数据核心算法及其在Python中的实现
作为一名刚入行的小白，了解大数据核心算法以及如何在Python中实现这些算法是一个非常重要的步骤。在本文中，我将为你分步讲解这些内容的流程，提供必要的代码示例与注释，帮助你更好地理解。
## 流程概述
首先，我们来看看实现大数据核心算法的整个流程，可以通过以下表格来展示：
| 步骤 | 内容
相对于复杂度分析，还有一个对立的分析方法，叫做事后统计法，但它有两个缺点：测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法，我们可以把它总结成一个公式：其中，T(n) 表示代码执行的时间，即我们平时所说的时间复杂度；n 表示数据规
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2024-01-16 04:26:01
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简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talen
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2023-07-31 22:40:54
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如今，大数据技术的发展和进步开辟了收集和传输大量的数据更有效的新方式。这场革命促进了实时算法和方法的研究和发展。传统上，机器学习算法并不是专为实时处理而设计的。事实上，数据的科学竞赛（如Netflix，Kaggle）由于算法昂贵，并且不切实际的使用，并且计算量很大，这往往屡受诟病。这是植根于感知的准确性是更重要的，该算法的速度作为原始设置的数据挖掘是离线的，往往是分批计算。大数据的出现使其开始有了
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2024-09-13 22:07:16
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# 大数据分析算法实现流程
## 1. 理解问题和数据
在开始实现大数据分析算法之前，我们首先需要明确问题和数据。了解问题的背景和目标，以及可用的数据集。这个阶段的目标是确保我们清楚地理解问题，并准备好开始分析数据。
## 2. 数据预处理
在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行预处理，以清洗、转换和准备数据。这可以涉及以下步骤：
- 数据清洗：去除缺失值、重复值、异常值等。
- 特征选择
原创
2023-07-18 09:54:52
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KNN（K Nearest Neighbors）算法，分类算法假设你周围两类人，一类人是篮球爱好者，一类人是足球爱好者。如果你是篮球爱好者，你就会和篮球爱好者走的近一点，反之一样。这是KNN的算法出发点。一个未知分类的样本，要知道他是属于哪一类，看它周围的哪类朋友多一点，他就属于这一类。K均值（K Means）算法，聚类算法一个公司设计班车站点，在一个城市里选取站点接送员工。假设要设置5(K)个站
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2024-06-07 14:21:17
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数据分析的算法复杂度 根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存 (准确地说是内存加上虚拟内存再除以2)，那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分
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2023-07-14 20:11:12
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# 如何实现“以算法为核心的大数据分析过程”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[获取数据]
algorithm[选择算法]
preprocess[数据预处理]
train[模型训练]
evaluate[模型评估]
output[输出结果]
end[结束]
原创
2024-06-05 04:29:44
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一、大数据概述 大数据四个特征：数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低。 大数据的构成：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据。 大数据计算模式：批处理计算(MapReduce,Spark)，流计算(Storm,Flume)，图计算，查询分析计算(Hive)。 大数据与云计算、物联网：云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供了用武之地；物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数
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2023-07-14 09:41:40
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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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大数据技术栈——Hadoop概述1 引例2 MapReduce3 HDFS4 Hadoop5 HBase5.1 逻辑模型5.2 物理模型5.3 Region服务器6 Hive7 Pig8 ZooKeeper8.1 ZooKeeper的特性8.2 ZooKeeper的设计目标 1 引例 Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，上图Hadoop整体技术框架描述。（为了方便学习，会先介绍Map
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2023-07-24 11:13:41
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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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一、Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将 hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不 支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是
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2024-01-25 20:18:30
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算法面试必备-----大数据算法面试必备-----大数据一、Hadoop问题：Hadoop中有哪些组件？问题：Hadoop分为三个核心部分，每个部分是什么，有什么功能？问题：Hadoop的shuffle过程问题：Hadoop分布式集群中NN和DN、SN，指得是什么？他们分别有什么作用？问题：Hadoop集群中请描述RM，NM是什么？有什么作用？问题：Hadoop集群中RM中分为几大模块，每个模块
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2023-11-08 21:03:06
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网课指路:【尚硅谷】数据结构与算法（Java数据结构与算法）_哔哩哔哩_bilibili1.二分查找算法 二分查找算法(非递归)介绍 ①二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找 ②二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n) ，即查找到需要
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2023-09-29 14:13:05
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ODS的数据存储技术介于数据库和数据仓库之间，通过使用ODS克服了利用DW进行决策过于臃肿且不适合企业即时的中间层决策的问题。
先从概念上对ODS有个直观的理解，ODS定义为：操作型数据存储，对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关联到历史数据与实时数据分析的数据暂时存储区域。
ODS是介于DB和DW之间的一种数据存储技术，和
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2024-01-16 01:25:48
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算法设计之五大常用算法设计方法总结一、【分治法】在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……等。任何一个可以用计算机求解的问题所
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2024-06-24 17:48:35
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在这篇博文中，我将分享解决“大数据分析算法笔试”问题的过程。我将涵盖排列组合逻辑的各个方面，从技术原理到源码分析，最终进行案例分析与总结展望。
### 背景描述
在近年来，大数据分析技术发展迅速，许多企业和组织都在利用大数据技术优化业务流程、提升决策能力。在这样的背景下，招聘中越来越多地出现了对大数据分析算法的考核，尤其是对相关逻辑与算法的笔试。通过对排列组合逻辑的掌握，我们能够更高效地解决实
# 如何实现大数据分析研判算法
大数据分析研判算法是对大量数据进行分析、提炼信息和进行决策支持的关键技术。作为刚入行的小白，您可能对如何从头到尾构建这样一个算法感到迷茫。本文将带您一步一步地了解这个流程，帮助您实现一个基本的大数据分析研判算法。
## 流程概述
完成大数据分析研判算法的工作可以分为几个步骤，以下是这些步骤的概述：
```mermaid
flowchart TD
A[
原创
2024-08-18 07:50:49
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