目录数据清洗
重复数据的处理缺失数据的处理错误数据的处理数据加工 数据准备好之后，接下来要进行的就是数据处理。为什么要进行数据处理，因为准备好的数据可能具有如下的缺陷， 还不能够对这些数据直接进行数据分析： 1、有重复数据 2、某些数据有缺失 3、某些数据有逻辑错误（比如，本来因该是布尔值，但是收集上来的确实数值型的，明显不符合我们的事先预定）
LDA实验报告实验概述LDA，线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），是模式识别的经典算法。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后类内方差最小，类间方差最大。实验与思考关于LDA降维效果的思考左图是单纯最大化类间距离可是并不能把红蓝两类很好的区分开来，注意这时候w和(m1−m2)是平行的。右图则是使用
在当今互联网时代，数据处理已经成为各行各业的核心工作之一。而在DevOps开发运维模式下，数据加工更是成为了一个至关重要的环节。红帽作为一家在开源社区中具有丰富经验和口碑的公司，在DevOps数据加工方面也有着独特的优势和创新。
DevOps数据加工是指在软件开发和运维过程中，对数据进行收集、处理、分析和可视化等操作的全过程。在过去，这些工作通常由不同的团队和部门来完成，但是在DevOps模式下
hadoop平台的底层是hdfs文件系统，所有的数据，都是以文件的方式存放在这个文件系统里的。因此上面的工具，都是以直接读取文件为其基本功能。且不管效率如何，任何文本文件放到平台上，都是可以被解析和查询的。但是要进一步提升查询的效率，对文件格式进行转化，变成列式存储是更好的选择。下面使用hive和impala，演示一下如何装载文本数据到hadoop系统，并能通过hive和impala检索。基于h
数据加工和交易CTR会提高，那么就产生了市场价值，所以市场就产生了数据的加工和交易。一些公司有数据，但它们不一定能数据变现的能力，也不一定对数据变现的业务有接口，那么就会产生数据的交易。精准广告业务是什么？ 精准广告业务可以类比于提炼汽油的过程。炼油第一步是从油田中抽取原油，原油在炼油厂提炼成汽油，汽油在加油站售出。精准广告的原材料是的数据源，在数据源上我们得到了用户行为，即
1.降维原理的概述由于特征数据过于庞大，需要对数据进行降维处理，即通过某种映射方法将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中（减少特征的个数），比较经典的是LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）和PCA主成分分析。LDA线性判别分析也叫作Fisher 线性判别（FLD）(有监督问题)，最初用于机器学习的分类任务，更多用于降维。降维不仅要压缩数据
## Tispark 数据加工处理实现流程
### 1. 简介
在开始介绍 Tispark 数据加工处理之前，我们先了解一下 Tispark 是什么。Tispark 是一款基于 Apache Spark 的分布式处理引擎，可以与 TiDB（一个分布式关系型数据库）无缝集成，提供了强大的数据加工和分析能力。
本文将向你介绍如何使用 Tispark 进行数据加工处理，帮助你快速入门。
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dbt 是 dbt labs 公司在2016年推出的一款基于 Python 的开源数据加工工具。从2019年开始，dbt的用户数量增涨十分迅速。dbt labs 凭借此工具，在2022年估值达到了 42 亿美金。dbt 的价值
dbt 是面向分析工程师提供服务。【分析工程师】是dbt新定义的岗位，是基于 DataOps 思想，综合了数据工程师和数据分析师两者。即分析师也应该会代码开发（实际上，现在
什么是大数据大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数
1.什么是LDA？LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距
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2023-05-18 15:32:20
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# Hive数据加工面试
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，用于存储和查询大规模数据集。在进行Hive数据加工面试时，有几个重要的概念和技术需要掌握，包括HiveQL查询语言、分区表、外部表等。本文将介绍这些内容，并附上相应的代码示例。
## HiveQL查询语言
HiveQL是Hive的查询语言，类似于SQL，用于查询和操作存储在Hive中的数据。下面是一个简单的示例，查询
现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。遗漏数据处理假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。1)忽略该条记录若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。
一、LDA模型的概念什么是LDA模型？LDA模型是一种无监督的贝叶斯模型，即不需要手工标注训练集。LDA模型也是一种典型的词袋模型，即认为一篇文章由许多个词组成，词与词之间没有先后顺序。LDA模型的输入为：训练文本，指定主题个数KLDA模型的输出为：每个主题Zk由哪些词组成及每个词的概率比如：组成主题Z1的前5个词的概率：0.007*"netanyahu" + 0.007*"mod" + 0.00
2008-11-16 20:21
发信人: pennyliang (pennyliang), Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。 rocchio算法，读作“Rockey-O”。 LDA，就是将原来向量空间的词
前言在主成分分析（PCA）原理总结（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中对降维算法PCA做了总结。这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。在学习LDA之前，有必要将其自然语言处
这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
前置知识线性分类指存在一个线性方程可以把待分类数据分开，或者说用一个超平面能将正负样本区分开，表达式为 。线性分类器线性分类器就是用一个“超平面”将两个样本隔离开，如：二维平面上的两个样本用一条直线来进行分类；三维立体空间内的两个样本用一个平面来进行分类；N维空间内的两个样本用一个超平面来进行分类。常见的线性分类器有：LR，贝叶斯分类，单层感知机、线性回归，SVM（线性核）等。线性分类器速度快、编
以前LDA是用来分类的，PCA是用来降维的。PCA的降维是为了减少后续计算量，本身对于区分不同的类的能力并没有提升。PCA是无监督的，而LDA是能把不同的类往一个最佳的方向去投影，从而使两类之间的距离最大，达到易于区分的目的，LDA是有监督。下面这篇博文很好的讲述了LDA的算法的原理，很值得一读。
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