泻药逐步回归是SPSS和SAS里比较经典的功能，也是变量筛选的重头戏，这样好的功能对于Python来说当然也不在话下。对于机器学习、建模，最常用的包就是sklearn了。里面有这样一个模块:简单的介绍下就是首先你要有一个带系数或feature_importances_(如随机森林)的评估器(我通常使用的是逻辑回归),它会根据你输出的系数或者feature_importances_来描述你的变量，比
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2023-09-05 14:33:07
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Spark 数据处理框架的优势在于其快速处理大规模数据的能力，同时提供了简单易用的API，并支持分布式计算。随着数据量的激增，传统的数据处理方式逐渐暴露出效率低下、难以扩展等问题，而 Spark 的出现为大数据处理带来了新的解决方案。
在这篇博文中，我们将详细探讨 Spark 数据处理框架的优势。我们将通过以下几个方面进行分析：问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
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# Spark对大数据集处理的优势
## 概述
Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，具有很多优势，尤其是在处理大数据集时。本文将介绍如何利用Spark处理大数据集，并探讨其优势所在。
## 流程
下面是使用Spark处理大数据集的一般流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据转换 |
| 4
原创
2024-03-02 03:56:33
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Java流式处理是一种优雅而高效的编程方式，它可以简化代码、提高可读性和可维护性。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍Java流式处理的优势以及如何实现它。
### Java流式处理的流程
为了更好地理解流式处理的优势，让我们先来了解一下整个流程。下表展示了Java流式处理的步骤以及每一步需要做什么。
| 步骤 | 代码 | 注释 |
|:----:|:------
原创
2024-02-13 05:38:31
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AntDB的“融合+实时”的特性，不仅使得数据库具备了更强大的适应性，更让企业在不同业务场景下能够更好地实现业务目标，释
原创
2024-04-30 16:35:22
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## 大数据流处理架构优势
在今天这个以数据为核心的时代，大数据处理架构变得越来越重要。大数据流处理架构是指能够高效地处理大规模数据流的系统架构。它具有许多优势，让我们一起来了解一下。
### 优势一：高效处理大规模数据
大数据流处理架构能够高效地处理大规模数据流，这意味着可以实时处理大量数据并快速生成结果。这对于实时监控、实时决策等场景非常重要。
### 优势二：弹性扩展
大数据流处理
原创
2024-02-25 07:32:04
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Python split()方法在工作中，我们会遇到很多数据处理的问题，量多且杂的时候就需要用到编程来帮我们节省时间话不多说，直接上代码语法str.split(str="", num=string.count(str)).参数 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num -- 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。
例子1：以下实例以 # 号为
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2023-06-26 16:25:37
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数据可视化是数据分析或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众（通常是非技术人员的客户）能够理解。读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy
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2024-01-02 12:41:03
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文章目录一、 Poi1 .1 导入依赖1.2 开启读写操作1.3 计算公式二、 EasyExcel2.1 读写操作2.1.1 写操作2.1.2 读操作三、总结 一、 PoiPOI是Apache软件基金会的，POI为“Poor Obfuscation Implementation”的首字母缩写，意为“简洁版的模糊实现”。 所以POI的主要功能是可以用Java操作Microsoft Office的相
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2023-10-10 23:01:46
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Poi是apache旗下的一个开源组件，提供一套java的api对word、excel等文档进行操作。使用HSSF进行excel文件写操作： HSSF只支持97-03版本excel，扩展名是.xls，(每个sheet行数最大65536行)。 缺点：如果写数据量大文件，可能会导致内存溢出，原因，将所有数据对象放在内存中，最后执行文件内容写。 优
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2023-07-20 17:50:59
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# Python在大数据优势
Python作为一种流行的编程语言，在大数据领域也有着独特的优势。它易于学习、语法简洁、拥有丰富的第三方库以及强大的数据处理能力，使得Python成为大数据处理的首选语言之一。下面我们将介绍Python在大数据领域的优势，并通过代码示例来展示其强大的功能。
## Python在大数据领域的优势
1. **易于学习和使用**：Python具有简洁的语法和丰富的文档
原创
2024-06-16 05:01:28
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JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。 现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面
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2023-06-25 20:57:11
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Numpy Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
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2023-09-01 18:30:18
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作者：王佳楠一、概述现如今在大规模数据处理分析的技术领域中，Hadoop及其生态内的各功能组件占据了绝对的统治地位。Hadoop原生的MapReduce计算框架由于任务抽象简单、计算流程固定、计算的中间结果写入磁盘引起大量读写开销等短板，正逐步的被基于内存的分布式计算框架Spark代替，应用于各类大规模数据处理分析的场景中，其优势主要体现在以下5个方面： 1、更快的计算速度。采用计算中间结果的内存
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2023-06-19 06:49:46
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Pandas 是Python的数据处理包，全名：Python Data Analysis Library，Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。Pandas库是基于Numpy库来创建的，Numpy主要用于矩阵操作，而Pandas主要用于数据处理。支持多种数据格式，甚至包括excel和SQL数据库；数据对齐，缺失数据处理，数据
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2023-08-19 18:31:21
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一、Spark优势特点作为大数据计算框架MapReduce的几人者，Spark具备一下优势特性。1 高效性 不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。2 易用性 不同于Map
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2023-05-18 15:16:49
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一、概念 大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。在数据连续到达的过程中，由于流携带了大量数据，只有小部分的流数据被保存在有限的内存中。流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。MapReduce是非
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2023-09-21 16:50:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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想从 Excel 工作表中提取数据，有时最简单的方式反而是寻找更好的方法来获取数据。直接解析有时并不能解决问题。所以在解析之前先看看能不能找到其他格式的数据，比如 CSV、JSON、XML等，如果真找不到再考虑 Excel 解析。
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2023-08-01 11:41:41
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