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
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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第1部分 基 础 篇第1章Python语言基础 /21.0 引子 /21.1 工欲善其事，必先利其器（安装Python） /31.2 学跑得先学走（语法基础） /91.3
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
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
大数据建模、分析、挖掘技术：
具体安排
时间安排 课程大纲 详细内容 实践训练
第一天
9：00-12：00
14：00-17：00
一、大数据概述 1.大数据及特点分析
2.大数据关健技术
3.大数据计算模式
4.大数据应用实例
二、大数据处理架构Hadoop 1.Hadoop项目结构
2.Hadoop安装与使用
3.Hadoop集群的部署与使用
4.Hadoop 代表性组件 1.Hadoop
大数据概念：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据特征：分布式结构： 由于分布在不同的主机上的进程，协同工作，一起才能构成整个应用。4V特征： Volumn：体量大，单个数据体量大，数据条数也是海量。 Velocity：数据快，数据时效性高，由于数据基数大的原因，数据的操作必须要高速。 Variaty：样式多，可以存储多种类型的数据，包括结构化数据，
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
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
第3章Spark CoreSpark是大数据领域最活跃的开源项目，甚至比Hadoop还要热门。如第1章所述，它被认为是Hadoop的继任者。Spark的使用率大幅增长。很多组织正在用Spark取代Hadoop。从概念上看，Spark类似于Hadoop，它们都用于处理大数据。它们都能用商用硬件以很低的成本处理大数据。然而，相比于Hadoop，Spark有很多的优势，这些将在本章进行介绍。本章主要介绍
1.spark中的RDD是什么，有哪些特性？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，用于存放数据的Destributed：分布式，可以并行在集群计算Resilient：表示弹性的，弹性表示1.RDD中的数据可以存储在内存或者磁盘中；2
《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
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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1.大数据不能做什么。*A .不能替代管理的决策力 B .不能替代有效的商业模式 C .不能无目的的发现知识 D .不能替代专家的作用正确答案：A,B,C,D2.大数据可以应用于哪些领域。*A .零售 B .金融 C .城市 D .医疗正确答案：A,B,C,D3.FusionInsight SparkSQL具有以下哪些特性。*A .SQL兼容性 B .数据更新和删除 C .稳定和高性能的大规模Sp
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
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。
作者：王宏志3.2 关联规则分析关联规则分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。比较常用的算法是Apriori算法和FPgrowth算法。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联规则分析的目的是找出数据库中隐藏的关联，并以规则的形式表达出来，这就是
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
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
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
