Node.js入门实例程序 在使用Node.js创建实际“Hello, World!”应用程序之前，让我们看看Node.js的应用程序的部分。Node.js应用程序由以下三个重要组成部分：导入需要模块: 我们使用require指令加载Node.js模块。创建服务器: 服务器将监听类似Apache HTTP Server客户端的请求。读取请求，并返回响应: 创建Node.js应
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2024-04-14 17:11:51
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在开始学习node.js之前,先让我们简单了解一下node.js。node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，目的是为了撰写可扩充网络程序，如Web服务。与一般JavaScript不同的是，node.js并不在Web浏览器上运行，而是一种在服务器上运行的JavaScript环境。下面让我们以几个简单的示例作为node.js的入门教程。示例1：编写一
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2024-01-02 12:19:59
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在当前数据驱动的时代，Node.js在数据分析和可视化领域的应用日益广泛。本篇文章将详细介绍如何使用Node.js进行数据分析与可视化，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
### 版本对比
在Node.js的不同版本中，数据分析库和可视化工具的性能特性有所差异。在这里，我们可以分析Node.js 12与Node.js 16在数据处理能力上的不同。
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js大量数据计算性能优化测试相关内容1. forEach和for循环2. `indexOf`的效率问题3. 遍历时的浅拷贝4. filter和for的性能比较15. filter和for的性能比较26. 数据去重问题1 (数组去重)7. 数据去重问题2 (数组对象去重) 测试相关内容浏览器版本：Chrome 89.0+ECMAScript： ES5+测试结果：多次测试随机取值数据量：100万或1
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2024-02-28 14:22:17
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
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2024-05-10 00:37:19
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你一定听说过或者拥有一套决策信息系统（ executive information system ：EIS）。EIS是高级管理人员梦寐以求的东西。在高级管理人员最需要的时候，它能提供决策支持的精华 ――决策支持的关键数据信息资源。典型的EIS可以满足高级主管的两个基本需求：一是系统能够提供做好工作所需的精确信息；二是根据需要，可以随时从系统中调用有关信息。 EIS是一个绝顶聪明的想法。它是高级管理
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2023-12-12 14:11:52
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键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。
今日，市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告，数据显示，2017年第四季度，全球平板电脑总出货量仅有4960万台，比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。
第四季度，苹果平板电脑出货量位居全球第一，与同期基本持平。IDC方面表示，
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2023-12-17 14:10:23
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pandas数据分析基本数据结构对象类型含义用途DataFrame二维数据对象按列组织的表格数据Series一维数据对象单一（时间）数据序列 Series相当于是特殊的DataFrame数据DataFrame类import pandas as pd #导入pandas
df = pd.DataFrame([10,20,30,40],
columns=['numbers'],index=['a
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2024-01-13 06:53:55
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数据分析生涯规划与等级从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以
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2024-01-16 22:10:02
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一、探索Chipotle快餐数据导入库
import pandas as pd1. 将数据集存入一个名为chipo的数据框内chipo = pd.read_csv('./data/chipotle.csv')
chipo2. 查看前10行内容chipo.iloc[0:11,:]3. 数据集中有多少个列(columns)？chipo.shape[1]
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2023-12-14 00:57:46
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Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“疫情给企业组织带来颠覆的速度，迫使数据和分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势
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2023-08-27 23:38:23
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九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
EIQ分析法源自日本物流研究所铃木震。铃木震在日本有着很大的影响力，作为一位知名的物流顾问，在研究了众多的物流实务案例的基础上，发展出了这样一套完整的分析管理工具。EIQ在台湾也得到了很好的应用和发展，所以在台企的物流系统里，人人言必称EIQ，如果你恰巧要去台企面试，如果又恰巧提到了EIQ，绝对加分；如果恰巧你不了解EIQ，而你应聘的岗位又与物流相关，那就有点悬了。 掌握了这个工具，对于你的工作
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2023-09-29 11:29:11
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一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
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2024-01-13 20:25:40
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目录标靶图甘特图瀑布图示例示例1：标靶图制作示例2：瀑布图制作 标靶图标靶图就是在基本条形图的基础上添加一些参考线、参考区间，可以帮助分析人员更加清晰的分析出两个度量之间的关系，通常用来比较计划值和实际值。 先绘制条形图，然后在下方轴的位置右键添加参考线 参考线的形式有四种，分别是线、区间、分布、和盒须图，范围有整个表、每区以及每单元格，可以在值处计算想要
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2024-05-05 06:57:22
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随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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