这两年，国内大数据和云计算的研究正在不断发展和拓宽，信息化时代让更多用户见证了大数据分析的魅力。现在生成数据更加容易，并且成本更低。然而它却把压力推给了生命周期的其余部分：收集和存储、分析和计算，从而能够搞清楚这些快速增长的数据的意义。TSINGSEE青犀视频在视频智能监控领域的探索也已经达到了对数据进行分析的程度，其中就包含视频数据的收集、存储，对占用带宽、内存的计算等内容。然而，已经具备的这些
转载
2024-01-15 18:43:17
77阅读
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与
转载
2023-10-18 13:06:19
121阅读
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
转载
2023-09-20 22:57:43
108阅读
作者 | 橙子校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共1457字，预计阅读时间15分钟。本文的视频版本如下，欢迎关注并观看。以下是文字版本。小伙伴们大家好呀，欢迎来到数据与智能小课堂~今天的课程内容为《大数据基础入门介绍》。本次内容将分为三个部分为大家讲解：大数据的概念、大数据技术和大数据的应用。11. 大数据的概念现在在我们的日常生活中，随时能听到”大数据“这
转载
2024-01-15 14:13:24
11阅读
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
转载
2024-02-29 19:25:38
54阅读
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
转载
2023-06-28 14:23:32
145阅读
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
转载
2023-08-07 20:48:50
3阅读
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
转载
2023-09-11 17:04:06
64阅读
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
转载
2024-08-23 18:53:14
56阅读
作者：东哥起飞对于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，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
转载
2023-08-31 22:35:17
182阅读
作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于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，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
转载
2023-08-31 21:28:47
112阅读
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
转载
2023-07-29 23:39:21
134阅读
如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
转载
2024-05-16 10:35:17
23阅读
出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
转载
2024-04-30 14:26:38
24阅读
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。
转载
2023-08-10 10:56:02
303阅读
转载
2023-11-15 10:11:44
199阅读
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
转载
2023-07-18 16:52:51
320阅读
# 大数据分析python的实现步骤
## 概述
大数据分析是指通过对大量的数据进行收集、整理、分析和挖掘，从中获得有价值的信息和知识。Python作为一种简洁、易学、强大的编程语言，被广泛应用于大数据分析领域。本文将介绍如何使用Python进行大数据分析，并指导新手完成整个流程。
## 流程展示
下面是大数据分析Python的实现流程，使用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-10-12 11:05:39
38阅读
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
转载
2023-08-14 15:57:45
82阅读
福布斯每年都会发布福布斯全球上市企业2000强排行榜（Forbes Global 2000），这个排行榜每年发布的时候，国内外总有新闻会热闹的讨论一番，但很少见到比较全面的分析。因此才有了这样一个想法，搜集近些年每年发布的排行榜，做一个进一步的分析。在准备做这个小小的项目前，先理了一下整个思路，大概可以分为下面这几个步骤：数据采集原始数据完整性检查数据清洗、整理从不同角度对数据进行分析数据可视化总
转载
2023-08-01 17:13:27
98阅读
