大数据的4V特点： Volume（大量）：数据巨大。 Velocity（高速）：数据产生快，每一天每一秒全球人产生的数据足够庞大且数据处理也逐渐变快。 Variety（多样）：数据格式多样化，如音频数据、文本数据等 Value（价值）：通过收集大量数据不相关数据探查并证明其两者之间的关联性，所产生的价值，如买啤酒的人通常会购买尿布的案例。 数据分析流程
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2023-08-01 14:35:09
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导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。从一定程度上来说，学习Python数据分析主要就是学习使用这些分析库。
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2023-08-01 00:29:06
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大数据工程师进行数据分析需要经历哪些步骤?【导语】数据分析过程的主要活动包括识别信息需求，收集数据，分析数据，评估和提高数据分析的有效性，数据分析现在存在于各个企业当中，企业也越来越重视数据分析这项工作，那么大数据工程师进行数据分析需要经历哪些步骤?下面就给大家分享一下。1、识别需求信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件，并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理
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2023-10-20 19:24:02
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化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
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2023-06-08 19:04:35
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利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
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2023-10-16 09:32:41
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关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
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2024-02-28 16:01:50
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如何利用Python怎么进行数据分析
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2023-06-16 07:44:59
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Hi，大家好，本期小编跟同学们聊聊如何利用python进行数据分析。说到数据分析，分析方法五花八门，且应用场景各不相同，本篇文章不针对具体的分析方法进行说明，主要描述数据分析的基础——数据处理。作为长年使用MY SQL的小编，入坑python的原因竟然是：需分析的数据量大且公司无法安装Navicat软件编辑MY SQL。为了完成工作，小编“不得已”接触了python，并完成了当时第一个python
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2023-07-06 15:17:18
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为什么要做一份数据报告？
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2021-07-23 14:37:55
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用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动进
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2023-09-14 16:48:04
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本章内容理解数据认识数据分析数据分析工具Python集成开发环境和文本编辑器使用Jupter Notebook理解数据需要分析的数据一般是结构化的、半结构化的、非结构化的数据集合。大部分数据集都能够被转化为更加适合分析和建模的结构化形式。主要的结构化数据表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等），比如报讯在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。多维数组（矩
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2023-08-31 20:42:39
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Python语言极具吸引力。自从 1991 年诞生以来，Python 如今已经成为最受欢迎的解释型编程语言。pandas诞生
原创
2024-06-04 10:25:27
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《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算《利用python进行数据分析》读书笔记--第五章 pandas入门《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式《利用python进行数据分析》读书笔记--第七章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑（一）《利用python进行数据分析》读书笔记--第七章 数据规整化：清...
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2021-07-06 15:57:54
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1.1本书内容本书系统阐述了Python进行数据控制、处理、整理、分析等多方面的具体细节和基本要点。我再学习这本书的过程中进行一个汇总和总结，通过笔记来强化牢记知识点。数据的类别本书中出现的数据类型均为结构化数据，即通用格式例如：表格型数据，各列有可能是不同的类型。多维数组。通过Key进行关联的多表结构。间隔平均或不平均的时间序列。这并不是结构化数据的全部展现，当然我们经常试用Excel的用户肯定
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2023-08-27 10:25:22
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第一章 准备工作今天开始码这本书--《利用python进行数据分析》。R和python都得会用才行，这是码这本书的原因。首先按照书上说的进行安装，google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi，译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装，对应版本为pandas-0.
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2023-12-18 21:31:02
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一般来说，数据分析的基本过程包括以下几个步骤：1.提出问题——即我们所想要知道的指标（平均消费额、客户的年龄分布、营业额变化趋势等等）2.导入数据——把原始数据源导入Jupyter Notebook中（网络爬虫、数据读取等）3.数据清洗——数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误（检查数据一致性，处理无效值和缺失值等）4.构建模型（高级的模型构建会使用机器学习的算法）5.数据可视化——matp
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2023-09-11 21:21:50
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利用Python进行数据分析大量实践案例教会你如何利用Python库高效解决各式各样的数据分析问题，本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。利用Python进行数据分析目录第1章 准备工作本书主要内容为什么要使用Python进行数据分析重要的Python库安装和设置社区和研讨会使用本书致谢第2
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2023-09-13 21:45:42
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核心方法：利用大数据分析进行欺诈检测和预防。运用数据驱动的洞察来识别欺诈模式和趋势。通过预测分析提前发现和阻止欺诈活动。采用近实时监测和异常检测来迅速响应可疑行为。核心步骤：首先，了解欺诈对电信行业造成的严重影响和各种类型的欺诈行为。收集网络使用数据，包括呼叫详细记录（CDRs）和其他相关事件数据。运用高级分析技术对这些数据进行建模和处理，以获取关键洞察。利用预测分析算法分析历史数据，建立用户正常
原创
2024-06-23 14:23:10
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企业开展大数据分析，首先应开展业务调研和数据调研工作，明确分析需求，其次应开展数据准备工作，即选择数据源、进行数据抽样选择、数据类型选择、缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化、数据簇分类、变量选择等，再次应进行数据处理工作，即进行数据采集、数据清洗、数据转换等工作，最后开展数据分析建模及展现工作。大数据分析建模需要进行5个步骤，即选择模型、训练模型、评估模型、应用模型、优化模型结构。 选
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2023-08-10 14:31:38
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配置本机root用户的免密钥登陆，生成密钥【ssh-keygen】将公钥追加到【authorized_keys】文件：【cat ~/.ssh/id_rsa.pub > ~/.ssh/authorized_keys】 验证root用户是否可以免密钥登陆：【ssh localhost】，不需要输入密码，验证成功java安装 进入到【simpleware_softeware】目录下：【cd /si
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2024-06-21 09:05:13
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