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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零基础自学Hadoop 文章目录零基础自学Hadoop一 大数据导论与Linux基础01 大数据导论1.2 数据分析基本步骤1.2.1 概述1.2.2 Step1：明确分析目的和思路1.2.3 Step2：数据收集1.2.4 Step3：数据处理1.2.5 Step4：数据分析1.2.6 Step5：数据展现1.2.7 Step6：报告撰写1.2.8 总结 一 大数据导论与Linux基础01 大数
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2023-11-13 10:40:34
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大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数
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2023-08-21 20:28:18
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如今，在大数据行业中Python和数据分析可能是最常听到的两个词，在当今蓬勃发展的科技领域，精通这两项技术可以带来无限的可能。近年来，我们看到Python教育在大数据领域突飞猛进。因此，这里我们提供了一个通用指南，帮助开始学习Python:Python受欢迎程度：超过40%的数据分析师喜欢Python，它显然是数据分析中使用最广泛的工具之一。它的受欢迎程度已经超过了SAS和SQL，只落后于R。通用
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2023-08-14 15:57:45
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在现代数据科学中，大数据分析逐渐成为一个不可或缺的领域。对于初学者来说，了解如何入门大数据分析是非常重要的。本文将详细介绍如何准备环境、进行配置、进行验证测试、排错及扩展应用，帮助你顺利迈入大数据分析的世界。
### 环境准备
#### 软硬件要求
| 组件 | 版本要求 |
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最近老板让我进行大数据数据分析，但是我只是做业务的，咋做专业的大数据数据分析。赶紧咨询之前的做数据分析的好朋友，好朋友一听说，说大数据数据分析也不是一定要用我想象的python这种编程工具才能搞定，还有其他更简单的工具——自助式BI工具！相比于传统大数据数据分析工具，用自助式BI工具做大数据数据分析更加全面，易于上手。而且bi工具还可以可以进行多层次多深度的大数据数据分析，实现对大数据的数据挖掘。
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2024-01-31 17:36:10
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最近在收集整理大数据入门文章，各位盆友关注点赞不迷路，每天都要开心鸭！一、背景及概念背景：经过自己三年多的接触，个人谈一些自己的愚见。我们之所以用Hadoop，是因为关系型数据库已经不能满足我们对数据处理的要求。比如我们要进行数据的追溯以及关联，简单的关系型数据库经过优化以及处理没有办法满足我们对于数据的即时性要求。所以通过Hadoop，我们可以将数据放到Hive通过MR或者Impala去计算查询
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2023-07-25 20:08:28
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有很多学习大数据的朋友，在初期学习时，通常会对如何学习而感到迷茫。我经常在知乎上收到朋友关于如何入门、如何规划学习大数据、大数据的学习流程是什么的一些问题。今天我就粗浅的总结几点学习大数据方法。一、兴趣建立兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,那么兴趣的培养就非常重要了。如果你把写程序单纯作为赚钱手段，久而久之疲劳感会越来越强，会给今后的工作和生活带来很大的压力。那么如何建立起对大数据的兴
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2024-05-20 21:47:13
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目录1. 机器学习算法1.1. 线性回归模型1.1.1. 多元线性回归1.1.2. 多项式回归1.1.3. 岭回归（Ridge Regression）1.1.4. LESSO1.2. 逻辑回归1.3. KNN1.4. 决策树, Decision Tree1.5. 集成学习1.5.1. Bagging1.5.2. 随机森林1.5.3. boosting（Adaptive Boosting，自适应增强
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2023-10-03 20:11:35
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这是一本书的名字，叫做【Hadoop大数据分析与挖掘实战】，我从2017.1开始学习 软件版本为Centos6.4 64bit，VMware，Hadoop2.6.0，JDK1.7. 但是这本书的出版时间为2016.1，待到我2017.1使用时，一部分内容已经发生了翻天覆地的变化。 于是我开始写这么一个博客，把这些记录下来。 我使用的软件版本为：软件版本操作系统CentOS 7 64bi
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2024-06-18 08:41:59
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大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻
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2023-08-10 01:12:56
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现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
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2023-09-20 22:57:43
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Pandas高级数据分析快速入门之一——Python开发环境篇 Pandas高级数据分析快速入门之二——基础篇 Pandas高级数据分析快速入门之三——数据挖掘与统计分析篇 Pandas高级数据分析快速入门之四——数据可视化篇 Pandas高级数据分析快速入门之五——机器学习特征工程篇 Pandas高级数据分析快速入门之六——机器学习预测分析篇0. 前言Pandas高级数据分析的数据挖掘过程与传统
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2024-02-27 07:41:52
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大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过
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2023-07-25 22:29:53
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什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。本篇通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖
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2023-11-17 16:51:40
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1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
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2024-08-23 18:53:14
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数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
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2023-08-07 20:48:50
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对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
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2024-02-29 19:25:38
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首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
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2023-06-28 14:23:32
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Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。
随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的
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2023-08-11 19:33:32
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