前言：自己也是小白，主要用作练习和熟悉方法，其实里面很多处理方法还是花了心思去想的（可能还是不是特别简便，特别是膜拜的那个问题，欢迎指正），不涉及算法知识，仅锻炼自己的数据处理能力，数据集如有需要指明用处可共享，文章目录一、微博热点话题发现二、膜拜单车数据分析三、2017国赛数模B题数据处理四、杭电宣讲会信息爬取五、宣讲会信息统计——groupby一、微博热点话题发现数据介绍： Use of th
案例研究设计是什么？用实证资料把需要研究的问题和最终结论连接起来的逻辑顺序。可以把这种设计看成是一种计划--指导研究者按步骤收集、分析并解释资料的一种进行论证的逻辑模式。它能使研究者对研究中的各变量之间的因果关系进行推论。（性质层面）案例研究是一种实证研究（经验性）：在不脱离现实生活环境的情况下研究当前正在进行的现象，且待研究对象与其所处环境背景之间的界限并不十分明显。案例法把事件的
大部分写过论文的人都知道，完成一篇大论文，准备时间少则数月多则数年，一旦准备完成，论文不过数天或数周就可以完成。下面我们简单总结一下写一篇论文的大致步骤有哪些？一、选题。选题是否恰当，对于论文写作有非常大的影响。论文选题可以从本专业未研究过的内容、具有争议性的话题、对比性话题、其他的专业角度来研究的话题、由新角度入手的老话题、本专业的新问题等方面来考虑。二、查找文献资料。这一步是较为
实证分析步骤
1. 设计理论模型
选择变量选择数学形式2. 预处理数据
(1)数据的种类(2)数据的质量3. 估计模型4、检验模型
(1)实际意义检验(2)统计与计量检验(3)预测检验5、应用模型模型
回归分析聚类分析结构方程模型联立方程VAR因子分析实证分析步骤1. 设计理论模型选择变量主要因素（变量）次要因素随机变量选择数学形式选择理论模型，线性 or 非线性
a.根据已有的理论总
数据分析的总体流程一般分为6步：明确分析类型-->制定分析方案-->搜集并整理数据-->实施建模和分析-->分析结果验证-->数据分析报告输出。数据分析常用的工具有：MATLAB、SPSS、SAS、Stata、SAS、EViews、Excel、Python、R等等。数据分析流程》明确分析类型明确并细化分析目标，是数据分析中极为重要的一点，直接关系到分析工作的有效展开和
数据分析：是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析三剑客：Numpy,Pandas,Matplotlib6.1NumpyNumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。6.1.1创建ndarray使用np.array()创建一维数据创建 imp
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2023-08-24 16:42:53
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1.概述数据库设计是指在现有的应用环境下，从建立问题的概念模型开始，逐步建立和优化问题的逻辑模型，最后建立其高效的物理模型，并据此建立数据库及其应用系统，使之能够有效地收集、存储和管理数据，满足用户的各种应用需求。数据库设计最终目的：（1）满足用户的需求；（2）简化应用程序的编程设计，实现系统协同、高效的开发，减少开发成本。数据库设计步骤：系统需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理
摘要：采用 SQL 作为数据查询和分析的入口是一种数据全栈的思路。作者：zuozewei 。前言我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。使用 SQL 进行数据分析的几种方式在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。比如
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2023-08-02 20:46:50
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大数据分析所需要的十大技术 如果你要成为大数据分析中的佼佼者，那么你怎么也得清楚地知道下面的大数据分析的十大技术。1: 数据仓库技术全球数据仓库的领导者是Teradata。Teradata收购的Aster Data( Teradata Aster) 拥有强大的SQL/MR技术。Greenplum和Aster Data都是基于PostgreSQL的MPP并行数据仓库，不同的是Aster
Data是M
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2023-06-08 15:19:29
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# 用Python做实证分析
在现代社会，数据已经变得异常重要。数据分析已经成为了许多领域中的一个重要组成部分，其中实证分析是一种通过对数据进行统计分析和模型建立来验证假设的方法。Python作为一种功能强大且易学易用的编程语言，被广泛应用于数据分析和实证研究中。
## 什么是实证分析
实证分析是一种基于数据和事实进行研究的方法。它通过对数据进行收集、整理、分析和解释，来验证或者推翻一个假设
1.结构化数据，直接可以传统数据库存储和管理的数据，本质：先有结构，后有数据，举例：关系型数据库中的数据；非结构化数据：无法用关系数据库存储和管理的数据，本质：没有（或者难以发现）统一结构的数据，举例：语音、图像文件等；半结构化数据，经过一定转换处理后可以用传统关系数据库存储和管理嗯数据，本质，先有数据，后有结构（或者较容易发现其结构）举例：html.xml文件等2.数据科学的基本流程
在整个数据分析流程中，数据处理的时间往往要占据70%以上！这个数字有没有让你震惊呢？为了提高分析效率和质量，借用数据仓库进行数据分析是一个很好的选择，详细的工作方法本文都有所介绍。首先，我们来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。那数据分析又是干什么的呢？笔者凭借个人的经验认为，基于业务需求，结合历史数据，利用相关统计学方法和某些数据挖掘工具对数
随着数据量越来越大，数据库越来越多，管理问题就被提上来了。特别是整个项目组只有你一个dba的时候，真的是压力山大。没个工具把整个集群管起来，效率会很低。目前我们mycat后面有16个mysql实例(只算主的数量，另有16个从)，每个mysql实例差不多分10个分库，合计约160个分库。因为单逻辑表达到几十亿甚至百亿，所以每个分库中那些大表还是好几千万数据量的。以下是我们遇到的一些问题，所以我只能通
背景介绍 从系统设计角度看，一个系统从设计搭建到数据逐步增长，SQL 执行效率可能会出现劣化，为继续支撑业务发展，我们需要对慢 SQL 进行分析和优化，严峻的情况下甚至需要对整个系统进行重构。所以我们往往需要在系统设计前对业务进行充分调研、遵守系统设计规范，在系统运行时定期结合当前业务发展情况进行系统瓶颈的分析。从数据库角度看，每个 SQL 执行都需要消耗一定 I/O 资源，SQL 执行的快慢，决
定义：数据库需求分析是数据库需求分析人员在调查现存系统基础上，分析和确认用户的数据需求。
内容：数据结构分析、数据定义分析、数据操纵分析、、数据安全性分析、数据库性能分析、数据完整性分析、E-R图设计。
目录数据库需求分析概念数据结构分析数据定义分析数据操纵分析数据完整性分析数据安全性分析并发处理分析数据库性能分析E-R图设计数据库需求分析概念定义：数据
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2023-06-23 23:20:18
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为了帮助大家及时了解中国数据库行业发展现状、梳理当前数据库市场环境和产品生态等情况，从2022年4月起，墨天轮社区行业分析研究团队出品将持续每月为大家推出最新 《中国数据库行业分析报告》，持续传播数据技术知识、努力促进技术创新与行业生态发展。5月《中国数据库行业分析报告》已正式发布（点击即可跳转，欢迎大家下载查阅），报告通过墨天轮“中国数据库流行度排行”、国内行业动态、典型产品的介绍，以
数据库能做哪些？ 1）存储大量数据，方便检索和访问 2）保持数据信息的一致、完整 3)共享和安全 4)通过组合分析，产生新的有用信息二、数据库是什么？ 1) 数据库就是“数据”的“仓库”。 2)数据库
OLAP：联机分析处理 OLAP：Online Analytical Processing联机分析处理（OLAP）指的是对存储在数据库或数据仓库中的数据提供分析的一种软件。OLAP 工具能快速提供复杂数据库查询的答案，并帮助用户分析多维数据中的各维情况。通常 OLAP 应用于数据仓库中的数据处理过程，即所谓的“数据挖掘”（Data Mining）。关系数据库中，是将经过规范化的实体存放在分散的表格
文章目录1. 关系型数据库2. Mysql架构3. 数据类型3. Mysql存储引擎 1. 关系型数据库关系型数据库（Relational database）是指基于关系模型的数据库。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。完整性约束：
实体完整性：表的主键字段不能为空参照完整性：外键参照的完整性用户完整性：基于业务需要自定义的约束2. Mysql架构连接层：最上层
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2023-06-07 19:30:34
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# MySQL数据库分析教程
## 简介
在现代软件开发中，数据库是一项非常重要的技术。MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于开发者来说，掌握MySQL的分析技能是非常有必要的。本教程将介绍如何进行MySQL数据库分析的步骤和具体操作，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概览
下面是MySQL数据库分析的整个流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-29 10:07:57
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