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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在 Java 中进行大数据处理时，您可以使用各种工具和技术。首先，Java 提供了许多内置的数据结构和算法，如 ArrayList、HashMap 和排序算法，可以用来处理大量数据。此外，Java 还提供了多线程支持，可以帮助您利用多核处理器的优势来加速数据处理。其次，Java 还提供了一系列用于大数据处理的开源库和框架，如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache
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2023-05-18 14:27:35
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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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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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这是作者在另一个帖子中发布的一项近期调查结果，调查为作者询问一些Java程序员，其在12个月内使用了什么框架开发工具。本次调查中覆盖了大数据工具。以下是调查所覆盖的主题：1、语言2、Web框架3、应用服务器4、SQL数据访问工具5、SQL数据库6、大数据7、构建工具8、云提供商今天让我们来看看大数据。根据维基百科，大数据是一个广义的术语，所包含的的内容十分庞大且复杂，以至于传统的数据处理应用程序根
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2023-08-14 15:25:16
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的 python 库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装 安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递
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2023-08-09 16:54:27
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前言1 数据分析思维数据分析属于分析思维的一个子类，有专门的数据方法论。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，最直观的体现是，在数据和业务分析中有时无从下手。什么是好的分析思维？用两张在网络上流传甚广的图片说明 对应以下两种思维：我们12月的销售额度下降，我想是因为年终的影响，我问了几个销售员，他们都说年终生意不太好做，各家都收紧了财务预算
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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如何用Python进行数据分析？如何用Python进行大数据分析？第一步：数据获取第二步：数据整理第三步：建模分析第四步：数据可视化总结： 大数据，广义的定义是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。 从狭义的技术角度说，大数据是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。一个人从单一的数据获取的洞见穷其有限，但是结合复杂数学
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2023-05-31 22:57:21
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在上篇《IT如何才能助力业务实现大数据自助分析》中讲到，在大数据时代，企业IT 为服务业务实现数据分析会上线各类数据分析工具，然而尽管有如此多的分析工具，很多业务仍旧钟爱使用Excel进行业务分析。 Excel人人爱 简单易学快速上手，几乎人人都会。 精细控制数据到单元格级别，随意组织，调整数据格式。 自助式分析，各类分析功
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2024-01-19 16:28:44
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Hadoop一、大数据数据分析的基本流程明确分析目的和思路==》数据收集==》数据处理==》数据分析==》数据展现==》报表撰写大数据的5V特征Volume 数据体量大采集数据量大存储数据量大计算数据量大TB、PB级别起步Variety 种类、来源多样化种类：结构化、半结构化、非结构化来源：日志文本、图片、音频、视频Value 低价值密度信息海量但是价值密度低深度复杂的挖掘分析需要机器学习参与Ve
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2023-10-25 12:54:31
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一、可能很多初学大数据的伙伴不知道strom是什么，先给大家介绍一下strom：分布式实时计算系统，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。storm的适用场景。流数据处理。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。分布式rpc。由于storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式rpc框架来使用。当然，其实
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2024-09-09 15:54:47
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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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大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。什么是大数据？大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖
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2023-11-21 19:13:19
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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 为数据分析和机器学习提供诸多工具, anaconda 是其中一个著名的科学计算发行版, 包括近200多个工具包, 常见的有 numpy, scipy, pandas, ipython, matplotlib, sklearn 等等conda 是它的一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并
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2024-01-09 12:56:13
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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。下面为大家详细介绍这四个步骤。 一，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。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言，管理者应识别用于支持过程输入，过程输出，资源分配的合理性，
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2023-11-17 22:17:17
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这篇绝对是我分享过的最清楚、最全的一篇教程！能够解决大部分人的数据采集及分析需求！实用、简单，尤其适合excel大户、办公族、业务人员，或者不会编程、不懂数据分析理论的技术小白……图文、动图、视频都有，包你学的明白！01 点对点的采集：直接采集数据
所用工具：表单（协同收集+隐私保护）
简道云在线表单首先想好需要收集哪些数据，添加字段制作表单。表单创建方式有两种，一种是「创建空白表单」，根据
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2023-07-26 00:00:27
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# 使用 Elasticsearch 进行大数据分析的入门指南
Elasticsearch（简称 ES）是一款强大开源的搜索和数据分析引擎，广泛应用于大数据分析场景。本篇文章将一步步引导你使用 Elasticsearch 进行大数据分析，旨在帮助初学者理解整个流程以及背后的代码实现。
## 整体流程
在进行大数据分析的过程中，一般遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在大数据时代，Apache Hive 成为分析数据的重要工具，但在应用过程中，用户常常反映“Hive做大数据分析慢”的问题，影响了数据处理效率。具体来说，无论是在数据加载、查询执行还是结果返回等方面，性能瓶颈层出不穷。这不仅降低了团队的工作效率，还可能对业务决策造成负面影响。
> 用户原始反馈：
> “我们在查询数亿条数据时，Hive 查询速度慢得让人沮丧，导致我们的分析周期拉长，无法及时响应市
