Dremel 列式存储Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale DatasetsDremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale开源项目：ParquetHive通过分区分桶加快了扫描速度，但这还不够快。MapReduce处理数据的方式就是简单的将数据扫描一遍。Hive等格式存储数据的方式都是
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2023-07-12 15:29:29
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前言要做分析那肯定要下载数据，这下载数据的过程大家肯定都会，但是下载完的数据真的能直接就使用吗？使用工具： R 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、数据质量分析有什么用吗？GEO可以对芯片的数据进行管理，但是并不对数据的质量进行监控，所以这就需要我们对所下载的芯片的数据进行质量风险，规避之后做的分析有风险。二、相对对数表达（RLE）与相对标准差（NUSE）相对对数表达（RL
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2024-01-15 21:02:46
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在对大数据的认识中，人们总结出它的4V特征，即容量大、多样性、生产速度快和价值密度低，为此产生出大量的技术和工具，推动大数据领域的发展。为了利用好大数据，如何有效的从其中提取有用特征，也是重要的一方面，工具和平台化必须依靠正确的数据模型和算法才能凸显出其重要的价值。现在就文本分析作为案例来分析数据处理技术在大数据领域的作用和影响。首先讨论文本分析的三种模型：词袋模型、TF-IDF短语加权表示和特征
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2024-01-04 09:51:23
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# Python数据分析与地理信息系统（GIS）
地理信息系统（GIS）是一种用于捕捉、存储、分析和展示地理空间数据的计算机系统。在数据分析领域，GIS 技术的应用越来越广泛，特别是在城市规划、环境监测、交通管理等领域。Python，作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库来支持GIS分析，如`geopandas`、`folium`和`matplotlib`等。
## Python中的GIS分析
原创
2024-07-17 04:29:48
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# Geo数据分析流程指南
作为一名开发者，了解如何进行地理数据分析是非常重要的。这篇文章将帮助你理解整个分析流程，并通过代码示例和可视化工具展示每一个步骤。
## 第一步：Geo数据分析流程概述
在进行Geo数据分析之前，首先要了解整个分析流程。可以通过下面的表格了解每一个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|--
GEO数据挖掘，表达芯片分析举例：王同学近期拟通过生物信息学相关软件与数据库来探讨女性非抽烟者的非小细胞肺癌预后相关的显著性基因及潜在的治疗靶点，他在NCBI上查询到了1套芯片数据GSE19804。请帮助他完成该项目的设计与分析。一、一般流程1、找数据，找到GSE编号2、下载数据：包括表达矩阵、临床信息、分组信息3、数据探索：分组之间是否有差异，PCA，热图4、limma差异分析及可视化：P值、l
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2023-07-11 20:46:50
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前言：关于GEO数据我们的目标是要从读懂文献到复刻文献实验，再到掌握GEO数据挖掘的能力。首先便是要广泛阅读，在读文献时，提炼脉络，读懂文献使用了哪个或哪些GSE数据集，对数据做了哪些处理。了解清楚后，便可下载相应的数据集，得到表达矩阵，作差异分析，注释等一系列下游分析。 一篇文章可以有一个或多个GSE数据集，一个GSE里可以有一个或多个GSM样本。多个研究的GSM样本可以根据研究目的整合为一个G
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2023-11-22 19:00:24
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随着大数据的应用范围不断扩大，越来越多的企业开始部署大数据战略。通过大数据技术构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业（科学决策提供可靠依据）提供有益的帮助，（从而提高精准营销的能力）从中获取利益。物流（数据能真实反应商贸和制造企业的产品销售和客户分布情况，送货签收单据作为交易双方货物交付的关键信息，在大数据战略中显得极为重要）大数据是大数据时代的一个非常重要的领域，需要更多的人给予关
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2023-08-08 14:16:48
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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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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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目录一 数据库表的基本操作1 create table（建表）2 insert插入3 update（更新）4 delete（删除）5 distinct（去重）6 select（取数）——常和其他语法结合使用二 SQL基础语句1 avg（）2 count（）3 max（）4 min（）5 sum（）6 round（）7 format（）三 SQL高级语句1 limit2 like3 in4 join
信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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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
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2024-01-16 00:39:18
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# 公众号文章发布时间大数据分析
## 导言
在当今社交媒体时代，公众号已经成为了信息传播的重要渠道之一。但是，公众号文章的发布时间对于文章的阅读量和转发量有着很大的影响。因此，通过对公众号文章发布时间的大数据分析，可以帮助公众号运营者找到最佳的发布时间，提升文章的曝光度和影响力。
本文将从数据采集、数据清洗、数据分析和结论总结四个部分来介绍公众号文章发布时间大数据分析的流程，并附上代码示例
原创
2024-07-13 07:22:18
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1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些？海量数据主要来自三个方面：一是来自“大人群”的广泛互联网数据，二是来自大量传感器的机器数据，三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如，2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些？通常
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2023-09-14 16:16:59
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一、为什么使用python进行数据分析在众多解释型语言中，python的最大特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算（scientific computing）社区，python可以轻松集成C、C++、Fortran代码，所以经常被称为“胶水语言”。python的热度提升与人工智能的发展分不开，AI深度学习本身的特点决定了其不适合静态变异性语言，而python被选做AI技术框架的基础语言，更多源于pyt
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2023-09-17 12:48:35
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每个行业的高管都知道数据很重要。没有它，就不可能有推动组织超越竞争对手的数字转型。没有分析来推动新的收入来源。甚至连基本的业务都做不好。但是，要为这些计划提供数据，必须是现成的、高质量的、相关的。好的数据治理确保数据具有这些属性，使其能够创造价值。问题是，今天的大多数治理程序都是无效的。这个问题通常是从高层开始的，最高层不认识数据治理的价值创造潜力。结果，它变成了一组政策和指导，归属于IT执行的支
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2024-08-28 12:21:50
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