概述：数据集是基于开源数据集Bank Marketing Data Set 的分类预测，本数据集与葡萄牙银行机构的营销活动相关。这些营销活动一般以电话为基础，银行的客服人员至少联系客户一次，以确认客户是否有意愿购买该银行的产品（定期存款），最终目标是预测客户是否会订购定存业务（变量y）。数据说明下载下来的数据是这样的，虽说是csv格式但是并非逗号分隔符，需要通过文本工具打开进行一下替换。替换后打开
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2024-06-07 09:32:18
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
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2024-03-14 18:13:39
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好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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关于Python的数据分析，当我们遇到的数据量小、数据结构简单时，可以通过字典、列表等Python常见的数据结构来处理。但是当我们面对的大量数据以及复杂数据的局面时，就需要用一些专门用于数据分析的扩展库来处理数据了。今天给大家介绍一个Python里专门用来做数据分析和处理的扩展库。pandas(pannel data analysis，面板数据分析)，我个人觉得pandas用于数据分析处理有别于P
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2023-11-16 09:24:18
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目标：用python实现数据的快捷处理，并输出预测值在我的工作中，有一部分内容要涉及到年销售的预测并制定相应的订铺补计划 当然，相信很多涉及到销售行业的都会有这方面的需要，根据预测值制定分解任务指标简单的归纳下：对数据进行处理回正：数据并不是拿到手就能使用的，因为人为的误差，或者可能是节假日、气象灾害的影响，或者商品交付上出现延期、返单，或者其他的意外原因，需要对数据进行修正才能使用（当然，不同的
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2023-08-17 11:18:10
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大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘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。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spar
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2023-08-11 19:57:45
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前段时间给大家分享了：超赞！20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，很多小伙伴都非常喜爱。如果你感兴趣，点击上方获取即可。于是我产生了用 Python 的另外一种方式来实现数据可视化大屏的想法。 参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。如果你还没有安
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2024-02-28 22:18:20
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# 大数据情绪预测的探索与实现
近年来，大数据的快速发展使我们能够收集和分析海量的用户数据，迅速洞察其中的情感趋势。情绪预测不仅在商业上具有广泛的应用潜力，如市场分析、品牌管理等，而且在社交媒体、心理健康监测等领域也发挥着重要作用。本文将探讨如何使用Python进行情绪预测，并通过代码示例来实现基本的情感分析。
## 情绪预测的基本概念
情绪预测是通过分析文本或用户行为，识别其潜在情绪的过程
原创
2024-10-18 09:06:40
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在2016年10月的云栖社区在线培训上，来自阿里云大数据事业部的秦续业分享了《双剑合壁——Python和大数据计算平台的结合实战》。他主要介绍了数据分析和机器学习的方法、DataFrame整体架构以及基础API、前端、后端、机器学习的具体实现方法。本次视频直播的整理文章整理完毕，如下内容。数据分析和机器学习大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的，其实一个Java的环境。很多人喜欢用Pyth
到了2020年，世界上每个人每秒将创造7 MB的数据。在过去的几年里，我们已经创造了比人类历史上更多的数据。大数据席卷全球，并且没有放缓的迹象。人们可能会想，“大数据产业从哪里开始?”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。1. 机器学习将成为大数据应用的下一件大事 当今最热门的技术趋势之一就是机器学习，它也将在
如今，大数据已成为营销行业的重大改变者。其最新的应用之一是预测分析。预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学。在理论上，它对于市场营销非常有用。如果企业可以预测客户的未来行为，就可以进行更有效的营销活动。预测分析的模型如何在现实世界中实际工作?预测分析实际上有利于营销吗?其答案是肯定的。预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为。以下有几个案例研究：Cardinal Path公司使用店内和交易数据创
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2023-12-16 16:54:09
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出现比较频繁的整数，我们把它放入小整数池，小整数池外边的整数，我们称为大整数。大整数是用digit数组实现的，就决定了大整数进行数学运算时难度比较大，看一下Cpython中如何实现的。 整数对象、整数类型对象和整数运算之间的关系 整数加法在源码中：cpython-masterObjectslongobject.cstatic PyObject *
long_add(PyLongObjec
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2023-12-01 13:14:34
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导语社交媒体、电子邮件、聊天、产品评论和推荐的文本挖掘和分析已经成为几乎所有行业垂直行业研究数据模式的宝贵资源，它能够帮助企业获得更多信息、更加了解客户、预测和增强客户体验、量身定制营销活动，并协助做决策。情感分析使用机器学习算法来确定文本内容是正面或负面。情感分析用例包括：快速了解客户评论的基调了解客户喜欢或不喜欢的产品或服务了解可能影响新客户购买决策的因素为企业提供市场意识尽早解决问题了解股市
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2023-10-02 09:15:06
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如今大数据应用越来越广，对于大数据技术人才的需求越来越大，很多人想转行学习大数据，并想通过自学进入大数据行业，那么，大数据技术怎么自学?大数据开发如何自学? 对于想学习大数据人员可分为以下三种；第一类： 零基础学员，对大数据行业和技术一无所知;第二类： 有一定的编程基础，对大数据行业略知一二，无发真正应该用;第三类： 有工作经验的工程师，对大数据行业了解，想转行大数据开发。在搞清楚了自身的状况之外
原创
2019-01-04 13:11:36
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在当今的数据时代，大数据的存储和处理成为了一个不可忽视的话题。很多人会问：“大数据可以存Redis吗？”Redis作为一个内存数据存储系统，以其高性能和简单高效的API而受到广泛的关注和应用。然而，面对大数据量时，Redis又能否扛得住呢？接下来，我们就来详细探讨这个问题，同时也涵盖了一系列与大数据存储和Redis集成相关的备份策略、恢复流程、灾难场景及其他必要的组成部分。
## 备份策略
首先
## Redis可以存储大数据吗？
### 引言
大数据是当今社会中非常重要的组成部分，企业和个人都需要处理和存储大量的数据。在这个背景下，使用高效且可扩展的数据库是至关重要的。Redis是一个流行的开源内存数据库，具有快速、可扩展和可靠的特性，因此很多人会问，Redis是否可以用于存储大数据？本文将回答这个问题，并提供有关如何使用Redis存储大数据的指导。
### Redis对大数据的支
原创
2023-08-14 03:41:24
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目录前沿一.机器学习与分类问题2.1.数学抽象二.KNN算法思想2.1.核心思想2.2.KNN算法的步骤2.3.工作原理2.4.参数选择2.5.KNN算法实例3.KNN算法的缺点与改进3.1.KNN算法的核心要素3.1.1.KNN的距离计算3.1.2.核心要素：K的大小3.1.3.KNN的缺点改进 前沿 KNN算法即我们常说的K邻近算法(K-nearest neighbors)，从他的表面意思
本节课中，我们将学习如何利用Python的矢量化来实现神经网络。根本上讲，矢量化的目的是为了提高计算的效率，加快计算速度。矢量化深度学习想要发挥其优势，一个最重要的前提条件是有足够大量的数据。而面对足够大量的数据时，代码的运算速度就非常重要了。以Logistic回归为例，前向计算公式如下：其中，w和b都是nx维的向量。此时，对于一个非矢量的实现方式大致如下：z = 0for i in range(
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2023-09-15 09:59:02
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近年来，Internet迅猛发展，人们在享用Internet带来的各种便利的同时，却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中，如何快速、高效的查找自己的信息所困扰，典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送，数字化图书馆和信息网格等。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2024-01-12 07:07:47
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# 使用 Python 实现多特征预测的完整流程
成为一名数据分析师或机器学习工程师，理解如何使用 Python 进行多特征预测是至关重要的一步。本文将指导您完成这一过程，介绍所需的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现 Python 多特征预测的基本流程表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
|
原创
2024-10-09 04:10:46
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