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
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2023-08-01 17:13:27
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# Python大数据分析项目
在当今的数字化时代，数据成为了各行各业的核心资产。大数据分析项目是指通过对大量数据的收集、处理和分析，来获取有价值的信息和洞察，并用于决策和优化业务流程。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，成为了大数据分析的热门工具之一。本文将介绍Python大数据分析项目的基本概念、常用工具和示例代码。
## 1. 数据收集和清洗
在进行大数据分析之前，首先需
原创
2023-09-22 14:35:47
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# 大数据分析项目：深入理解与实践
大数据分析项目已经成为各行各业转型升级的重要组成部分。它通过对大量数据的收集、存储、处理与分析，帮助企业做出更精准的决策、提升运营效率和创造更大的商业价值。在这篇文章中，我们将探讨大数据分析项目的基本流程、技术栈，以及如何实际应用Python进行数据分析。
## 一、理解大数据分析项目
大数据分析是一个包含数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等多个环节
好久没更博了，说明学习进度太慢了。 一 实施目的用抓取的数据包做统计分析，分析出行为的特征信息，用于进一步的网络诊断 二 实现思路对已经抓取和解析的大量的数据包，进行数据清洗和初步过滤，处理成半结构化的数据，导入到HDFS分布式文件系统中，做进一步的统计分析、信息检索、快速查询。具体采用Hive做统计特征的计算，Hbase作为详细信息的快速查询，Splunk
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2023-11-01 20:50:14
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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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1. 描述型分析：发生了什么？这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 2. 诊断型分析
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2023-08-29 16:30:41
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好久没更博了，说明学习进度太慢了。 一 实施目的用抓取的数据包做统计分析，分析出行为的特征信息，用于进一步的网络诊断 二 实现思路对已经抓取和解析的大量的数据包，进行数据清洗和初步过滤，处理成半结构化的数据，导入到HDFS分布式文件系统中，做进一步的统计分析、信息检索、快速查询。具体采用Hive做统计特征的计算，Hbase作为详细信息的快速查询，Splunk
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2023-11-13 11:06:35
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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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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(
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2024-05-16 10:35:17
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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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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
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2023-07-29 23:39:21
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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
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2023-08-31 21:28:47
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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，（
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2024-04-30 14:26:38
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电信信号强度诊断项.知识点1 项.背景⼿机⽬前已经是⼈们⽣活必不可缺少的⼯具，给我们带来⽅便的同时，特带来⼀些困扰，例如：由于 信号强度差、⽹络速率低导致的抢红包慢，通话的质量较差。本项⽬主要⽤于分析⽤户附近的信号强 度，⽹络质量，为⽤户提供⼀些建议，例如：⽤户附近哪家运营商的⽹络质量好，信号强度⾼ ，例如， ⽤户的哪个⽅向⾃⼰使⽤的运营商信号好。 为运营商提供⼀些合理的建议，例如某⼀地理区域，某
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2023-11-21 14:58:23
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在这个博文中，我将分享一个关于“Hadoop大数据分析项目”的过程，涉及到从背景定位到扩展应用的全面实现。这个项目的需求源于一个业务场景：随着数据量的持续增长，传统的数据处理方法显得逐渐力不从心，因此，我们需要借助大数据技术来提升数据处理和分析能力。
### 背景定位
我们开始时分析了业务场景，并制作了一个四象限图，以识别技术债务的分布情况。纵轴代表系统的复杂性，横轴代表技术债务的大小。通过这
# 大数据分析预测项目入门指南
在如今的数据驱动时代，大数据分析已成为关键技能。如果你是一位刚入行的小白，以下内容将帮助你理解如何实现一个简单的大数据分析预测项目。我们将通过一个系统化的流程来逐步引导你，确保你能掌握每一个步骤。
## 项目流程概述
项目的实施流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
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