# Python大数据分析框架
## 引言
在今天的信息时代，大数据已经成为了各类企业和组织的重要资产。为了有效地处理和分析大数据，Python语言提供了许多强大的框架和工具。本文将介绍几个常用的Python大数据分析框架，并提供相应的代码示例。
## Pandas
Pandas是Python中最流行的数据分析库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas的核心数据结构是DataF
原创
2024-01-13 04:37:04
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目录NumpyPandasScikit-learnTensorflow基础入门代码图像分类keras特点允许研究人员快速搭建原型设计支持深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，以及他们两者之间的结合可以在CPU和GPU上无缝运行如何进行安装keras使用 Numpynumpy对于数组运算，向量运算和矩阵运算的支持是非常好的，底层代码由C语言编写，执行效率高。Pandas基于Numpy的数据分析框
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2023-08-17 16:25:18
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对于企业来说，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首先要建立自己的大数据系统平台，每个公司都有自己的具体业务场景，因此对大数据平台的要求也不同。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构? 不同的业务场景下，需要根据实际的业务需求，选择适合自己的技术框架，来搭建自己的大数据架构体系。但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地学习
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2023-08-16 16:54:29
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俗话说的好：工欲善其事，必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(B
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2024-01-31 22:27:33
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人人挂在嘴边的数据分析，到底包含哪些方面？学好 Python 真的就能做好数据分析吗?数据分析，拆开来看其实是几个方面：工具、理论、业务工具，指的是我们从事数据分析所使用的具体工具，如 SQL、Excel、Python、R、SAS等；理论，指的是我们从事数据分析时所依赖的理论基础，如概率论、统计学、机器学习及相关的建模和分析框架；业务，指的是数据分析落地的具体场景，输入和输出以及要解决的具体问题。
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2024-01-04 22:51:55
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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、对业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词的曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统
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2023-07-12 20:56:14
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整体来看,流式数据处理一般具有以下特征。1.时效性高 数据实时采集、实时处理,延时粒度在秒级甚至毫秒级,业务方能够在第一时间拿到经过加工处理后的数据。2．常驻任务 区别于离线任务的周期调度,流式任务属于常驻进程任务,一旦启动后就会一直运行,直到人为地终止,因此计算成本会相对比较高。这一特点也预示着流式任务的数据源是无界的,而离线任务的数据源是有界的。这也是实时处理和离线处理最主要的差别,这个特性会
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2024-10-20 14:14:31
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# 大数据分析缓存框架的科普
在大数据时代，数据的存储与访问变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的存储与处理方法已无法满足现代企业的需求。在这种背景下，缓存框架应运而生。本文将介绍大数据分析缓存框架的基本概念、架构及其使用示例，帮助大家更好地理解这一技术。
## 什么是缓存框架
缓存框架是一个用于临时存储数据的层，以提高数据读取的速度。通过将常用数据存储在内存中，可以减少对后端数据库的
原创
2024-09-09 05:26:03
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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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行内人士皆知，大数据分析平台的搭建有利于帮助企业构建统一的数据存储和数据处理资源，围绕企业业务开展大数据应用建设，最终形成面向服务化的数据资产。大数据分析平台的搭建，需要具备哪些功能模块? 1、数据标准子系统 包含检查规则、检查执行、工作流引擎、分析报告、元数据管理、规则配置、日志管理及系统设置等功能。 2、数据门户子系统 包含搜索及查询、移动端APP、接口及服务、数据展现、安全管理、
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2023-08-30 12:51:09
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1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学
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2023-08-14 08:09:04
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大数据调度系统的由来 1）大数据下，调度系统时整个大数据体系的指挥中心，负责合理的调配资源。2）在调度系统中各类任务互相依赖，形成一个有向无环图。3）传统的数据仓库是依靠定时任务的方式进行调度，这种方式存在几个缺点：① 任务调度依据时间，造成前一个任务未完成而后面的任务已经开始② 任务难以并发，难以设置优先级③ 任务管理维护比方便4）大数据下数据量巨大，同时任务种类繁多，如MapReduce，hi
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2024-10-14 07:37:50
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大数据工程师常用的大数据处理框架是什么?【摘要】大数据开展至今，大数据处理主要分为两类大的需求，一是批处理，一是流处理。在企业的实践事务场景傍边，可能会只需求批处理或者流处理，也可能一起需求批处理和流处理，这就使得建立大数据体系平台的时候，需求依据具体场景来进行技能选型，那么大数据工程师常用的大数据处理框架是什么呢?接下来就一起了解一下吧。1、批处理批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作
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2023-11-30 22:22:55
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提到大数据处理，很多人可能都会想到Google的《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》，毕竟Google算是应用大数据最早的企业了。大讲台老师认为，hadoop流行的主要原因是它的开源，否则，Google的MapReduce、GFS和BigTable开源的话，估计就没有现在的hadoop了。 （一）大数据处理框架分类不论是系统中
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2023-10-05 23:24:35
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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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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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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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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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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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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
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2023-08-31 22:35:17
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