一、项目介绍项目背景：根据已有数据，对给定车型进行数据分析，得出给定车型近半年每个月在各个城市真实搜索指数数据来源：数据使用百度指数给出的数据，通过对给定车型关键词进行数据抓取，得到车型的全国搜索指数。省份搜索热度、城市搜索热度。 数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1h5KKVESgRRHaP4DYgM8AaA 提取码：ke0o二、项目处理1、处理全国指数趋势表打开百度
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2024-05-08 19:26:09
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4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结项目简介利用最近一次的营销活动的信息，分析什么对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI机器学习库的经典营销银行数据集，该数据集提供了有关金融机构营销活动的信息，但在本篇博客当中我们
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2024-08-24 16:07:38
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# Excel数据分析项目实战
## 概述
在Excel数据分析项目实战中，我们将使用Python来处理和分析Excel数据。本文将介绍整个项目的步骤，并详细说明每个步骤需要执行的代码和其作用。
## 项目流程
下表展示了Excel数据分析项目实战的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取Excel文件 |
| 3 |
原创
2024-01-28 10:09:18
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数据分析实战项目资料是一份非常有用的资料，它提供了一些实际项目中使用的数据分析技巧和实例。在这篇文章中，我将会介绍一些基本的数据分析概念，并用代码示例来说明这些概念的应用。
## 什么是数据分析？
数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察力的过程。数据分析可以帮助我们了解数据中的模式、趋势和关联性，以及做出基于数据的决策。
## 数据分析的步骤
数据分析
原创
2023-12-22 06:38:19
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一、前言分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案，更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量。在进行数据库读写分离的时候，我们首先要进行数据库的主从配置，最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话，当然会很复杂，这里只是分析了最简单的情况)。通过主从配置主从数据库保持了相同的数据，我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave，
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2024-06-07 20:51:31
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# PySpark大数据分析项目实战指南
作为一名新入行的开发者，学习如何进行大数据分析显得尤为重要。本篇文章将为您提供一个完整的流程指南，以帮助您使用PySpark进行大数据分析项目。我们将通过表格、代码示例、类图和状态图的方式，便于您理解整个过程。
## 项目流程概述
在开始前，首先给出PySpark大数据分析项目的流程图，如下表所示：
| 步骤 | 描述
目录numpy 模块matplotlib 模块pandas 模块numpy 模块numpy 模块主要用来做数据分析，对numpy数组 进行科学运算主要方法和常用属性，都是用numpy 生成的对象.出来的import numpy as np属性描述T数组的转置，行和列一一对应，重构，每行2个元素dtype数组元素的数据类型（int32 和 float64）size数组元素的个数ndim数组的维数sh
Python 语言是数据分析领域最常用的编程语言，因此本文将向大家介绍一个Python数据分析实战项目，学完这个项目大家可以使用 Pandas 进行数据准备、清洗、整理、计算与可视化，以及掌握最主流的数据可视化框架Seaborn和Echarts，并利用Bokeh实现动态可视化图表与控制面板。如果对学习Python数据分析的相关内容感兴趣就接着看下去吧！1、为什么要学习Python数据分析实战项目？
原创
2020-08-15 15:04:02
716阅读
大数据分析项目实战总结
原创
2023-12-16 17:29:20
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大数据分析在各个行业中都发挥着重要的作用，尤其在银行业中。银行作为一个大规模的金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户的交易记录、账户信息、信用评级等。通过对这些数据进行分析，银行可以更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险控制能力等。
在本文中，我们将以一个银行项目实战为例，介绍大数据分析在银行中的应用。我们将通过Python语言和常见的数据分析库来进行示范。
首先，我们需要从银行的数据
原创
2023-12-07 10:49:04
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数据项目分析流程 文章目录数据项目分析流程1.明确问题2.数据加载与理解3.数据清洗4.数据分析和可视化4.1 购买商品前十的国家4.2 销售额前十的国家4.3 2011前十国家月营业额趋势4.4 那些月份销量较佳？4.5 客单价多少？4.6 用户消费行为分析5.1 营收分析5.2 用户行为分析 1.明确问题1.购买商品数前十的国家是？2.交易额前十的国家是？3.2011前十国家月营业额趋势4.那
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2024-01-12 19:38:07
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一、项目主题电商销售类型数据分析，主要研究在不同地区，不同电子游戏类型的销售额情况，分析最受欢迎的游戏有哪些类型，长时间以来电子游戏销量的趋势。本文主要使用Excel完成对数据集的数据分析。二、数据源阿里云天池Video Games Sales Dataset 电子游戏销售数据集，由Kaggle网站用户上传，共1.6万余条数据。可用字段包括游戏名称、游戏类型、发售平台、发售时间和全球各地
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2023-09-23 13:49:14
86阅读
在大数据 数据分析 数据挖掘 项目 实战中，我们需要以系统化的方式来解决问题。本文将从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧、排错指南几个方面，详细阐述如何有效实施大数据的分析与挖掘。
## 环境准备
在开始我们的项目之前，首先需要确认准备的硬件和软件环境。以下是前置依赖的安装命令和硬件资源评估。
```bash
# 安装 Hadoop 和 Spark
sudo apt-get u
大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了，当真正接触或从事大数据以后，应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢？跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧！ 一、解决大数据问题的主要思路 不同的人，对大数据也有着不同的理解，从实际意义上看，大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
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2023-08-10 00:39:15
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1.Spark定义:Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。Spark是什么Spark 最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing， 该论文是由加州大学柏克莱分校的
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2023-10-20 12:21:50
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数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。那么大数据挖掘方法有哪些? (一)：分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，
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2023-11-06 17:34:44
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看书标记——关于R语言chapter 66.2 任务实 【R语言 商务数据分析实战6】 chapter 6P2P信用贷款风险控制（用户逾期还款概率模型）关于数据库的应用+数据清洗+实时数据识别>>探索性分析+寻找关键因素>>建立GBM（梯度提升机）模型+ROC评价模型+参数自动调节6.2 任务实对数据进行初步探索，确定关键因素，所以本章节更多的是关于数据格式和数据清洗的
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2023-09-21 08:44:55
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在GitHub上有超级多的python开源项目，这些优秀的开源项目汇总成一个合集，供大家参考~功能专区1.TuShare 一个免费、开源的 Python 财经数据接口包TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速。功能概览项目查看：https://d
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2023-07-29 22:11:04
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一 知乎数据清洗整理和数据研究 1 import matplotlib.style as psl plt.style.available psl.use() 2 plt.merge() 这里方法的功能超出我的想象。如果存在两张表，实际上不用对两张表清理的很彻底，就可以用merge方法，将两个表融合在一起，牛牛牛，非常有傲气。而且，有how参数，默
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2023-10-30 12:13:22
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经过前面的学习，下面来看⼀些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会⽤之前介绍的⽅法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的⽅法适⽤于其它数据集，也包括你的。本篇包含了⼀些各种各样的案例数据集，可以⽤来练习。案例数据集可以在Github仓库找到。一、来⾃Bitly的USA.gov数据
2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府⽹站USA.gov合作，提供了⼀份从⽣成.gov或.mil短链接的⽤户
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2023-06-05 20:57:17
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