https://.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903380.html pandas 学习（1）： pandas 数据结构之Series https://.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html pandas 学习（2
转载
2018-08-14 17:15:00
70阅读
2评论
介绍：我们将学习如何在Pandas中使用逗号分隔的CSV文件。我们将介绍如何使用Pandas将CSV加载到Dataframe以及如何将Dataframe写入CSV文件。Pandas从硬盘导入CSV在此Pandas阅读CSV教程的第一个示例中，我们将仅使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的Dataframe。如果文件在另一个目录中，则必须记住将完整路径添加到文件中。这是第
转载
2023-08-20 19:06:23
145阅读
1. 数据元data element（数据元素），单个数据单元，是数据的基本单位。参阅data field（数据字段）。2. 元数据首先，我们举个例子来看看什么叫做“元”，在后现代主义文学中有一种小说叫作“元小说”，也就是“关于小说的小说”。传统小说就是围绕着主人公描述一系列发生的事件。而元小说则更关心作者是如何写这本小说的，例如写作的背景，用了什么样的写作手法，在创作过程中发生了什么事情。那么举
转载
2023-12-22 19:00:22
274阅读
## 数据架构与数据分布、数据集成和数据共享的实现流程
在现代数据驱动的世界中，理解如何整合和共享数据是至关重要的。本文将带领一位刚入行的小白，了解如何实现“数据架构、数据分布、数据集成和数据共享”，并通过具体步骤和代码进行详细解析。
### 整体流程
以下是实现数据架构过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1.数据集成需考虑的问题 a.模式集成和对象匹配 b.冗余。原因一：能够用一个或一组属性导出，原因二：属性或维命名的不一致。2.属性冗余的相关分析检测 a.数值属性计算相关系数
转载
2023-11-03 21:22:08
182阅读
简介数据采集就是搜集符合数据挖掘研究要求的原始数据（Raw Data）。原始数据是研究者拿到的一手或者二手资源。数据采集既可以从现有、可用的无尽数据中搜集提取你想要的二手数据，也可以经过问卷调查、采访、沟通等方式获得一手资料。不管用哪种方法得到数据的过程，都可以叫做数据采集。一句话解释版本：数据采集就是怎么获得原始数据，如果把数据采集看成吃饭，自己撸起袖子做饭就是用一手数据，点外卖就是用二手数据。
转载
2023-11-10 09:15:24
265阅读
数据仓库、数据清洗、数据抽取、数据转换及数据装载的完整流程是现代数据管理的重要组成部分。以下是针对如何解决这些问题的复盘记录，内容涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案。
### 备份策略
在进行任何数据操作之前，确立一套有效的备份策略至关重要。以下是备份流程的示意图和相关命令代码。
```mermaid
flowchart TD
A[数据备份起始]
实现Pandas自行车行驶数据分析：准备工作具体实现准备环境读取文件选择需要数据进行分析所有代码： 通过简单的案例来熟悉pandas和matplotlib的使用准备工作数据文件： 环境要求：pythonpandas库matplotlib库目的：使用pandas进行自行车行驶数据分析，并使用matplotlib库进行绘图展示步骤：先打开数据文件观察数据结构，以及类型准备环境读取文件选择需要的数据
数据采集在Kubernetes（K8S）中是一个非常重要的任务，它可以帮助我们实时获取和分析系统中产生的数据，以便作出更明智的决策。本文将使用Apache Kafka作为数据采集的示例，带领初学者学习如何在Kubernetes环境中实现数据采集。
首先，我们来看一下整个数据采集的流程，可以通过以下步骤来展示：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-05-23 10:53:24
200阅读
数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
转载
2023-11-22 16:10:24
506阅读
教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
转载
2023-08-14 16:52:38
589阅读
科学问题是指一定时代的科学家在特定的知识背景下提出的关于科学知识和科学实践中需要解决而尚未解决的问题
原创
2022-09-21 14:26:12
3168阅读
# 数据采集、数据清洗、数据分析及数据验证的全流程
在当今信息时代，数据驱动的决策越发成为各行各业的重要策略。为了能够充分利用数据，我们需经历数据采集、数据清洗、数据分析及数据验证等几个关键步骤。本文将介绍这几个步骤的基本概念，并结合代码示例进行解释，帮助大家更好地理解这个过程。
## 1. 数据采集
数据采集是数据处理的第一步。这个阶段的主要任务是从各种来源获取数据，可能包括数据库、API
使用语言：R背景介绍：ISCX2012数据集是目前使用比较广泛的入侵检测数据集，较于KDD99，该数据集的内容更新，数据样本量更大。本次实验中，我们将使用数据挖掘课程中介绍的知识，对ISCX2012数据集进行分析。题目说明：1）已知ISCX数据集中，Jun14这天发生了DoS攻击，现要求使用决策树方法对该天的数据进行处理，并验证决策树模型的准确率、精度和召回率由于XML文档不方便数据处理，将其导入
转载
2023-12-30 23:36:39
381阅读
数据分析与数据挖掘的界定非常的模糊。但有一点可以确定，数据分析输出的是统计结果，比如总计，平均值等，数据挖掘输出的是模型或规则，我们一起来看下之间区别：二者有以下几点区别1.对计算机编程能力的要求不同 一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、
转载
2023-08-25 16:14:41
352阅读
接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
转载
2023-08-24 22:54:58
424阅读
导读数据集成的概念，与主要挑战。CDC技术详解：概念、主流解决方案、以及两个技术流派。实时增量数据集成的主要开源技术：canal、maxwell、Debezium、FlinkCDC、FlinkX的主要特点，并详细介绍了canal的架构。离线数据集成的主要开源技术：Sqoop、DataX。数据集成企业信息化建设中，有一个板块是企业应用集成，根据集成深度的不同，可以分为界面集成、数据集成、控制集成、业
转载
2023-10-11 00:14:25
465阅读
数据清理-噪声数据 数据清理例程试图填充缺失的值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中的不一致。 噪声数据 噪声（noise）是被测量的变量的随机误差或方差。光滑数据，去除噪声方法如下。 1.分箱（binning） 分箱方法通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据值。这些有序的值被分不到一些桶或箱
原创
2022-06-10 19:26:18
1676阅读
目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
转载
2023-08-13 21:36:41
432阅读
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
转载
2023-08-24 20:46:43
306阅读
