弱水三千，只取一瓢。如果拥有着一切，那么我只是需要能够解答我关心的问题的答案。大数据资源的目的，就在于生产各种小型的数据集。
原创
2022-07-05 17:30:36
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大数据学习---Hadoop学习
原创
2022-02-21 17:08:29
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第2章 相关技术和理论基础1. Spark简介Spark研发自伯克利大学AMP实验室，是一个基于内存迭代式运算且可用于海量数据环境下的通用数据处理平台，是Apache的顶级开源项目之一。Spark旨在于提供更快的数据处理速度，更高的程序开发效率，更好的程序构建体验。Spark有如下主要特性：运行速度快：Spark使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算，从本质上提高了运行速度。容易
一、什么是数据决策？广义上讲，数据决策系统是企业的信息系统，用来支持各部门的数据分析需求，对数据进行深度挖掘，发现潜在价值与风险。企业建设了数据辅助决策系统，可以大大提升了IT辅助决策的能力，降低了企业运营和沟通成本。二、数据决策对企业而言有何重要意义？数据在决策中的重要性在于一致性和持续增长。它能帮助公司创造新的业务机会，获得更多收入，预测未来趋势，优化当前的运营状况，并产生可操作的见解。数字世
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2024-01-15 22:09:36
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# 深度学习数据清洗的目的与实现
深度学习的成功依赖于高质量的数据。在深度学习之前，数据清洗是一个至关重要的步骤。本文将详细介绍数据清洗的目的，流程及实现步骤，帮助初学者更好地理解这一过程。
## 数据清洗目的
数据清洗的主要目的是去除噪声和不一致的数据，确保输入到深度学习模型中的数据是准确和高效的。具体包括：
1. 去除缺失值
2. 处理异常值
3. 标准化和归一化数据
4. 去除冗余数据
一：数据分析目的和分类数据分析处理来自对某一兴趣现象的观察、测量或者实验的信息，数据分析目的是从和主题相关的数据中提取尽可能多的信息，主要目标包括:• 推测或解释数据并确定如何使用数据;• 检查数据是否合法;• 给决策制定合理建议;• 诊断或推断错误原因;• 预测未来将要发生的事情由于统计数据的多样性,数据分析的方法大不相同，可以将数据根据下述标准分为几类:根据观察和测量得到的定性或定量数据,根据
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2023-10-17 08:39:17
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引言什么是大数据？多大量算大？说白了：当数据规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了单节点服务器能力范围。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据的初心是：用多台廉价的服务器并行处理，来替代昂贵的单台高性能服务器，以达到节约成本的目的。很多外行眼里：大数据，自带AI处理能力，能分析，能预测。实则不然，大数据，只是拥有了处理海量数据的能力
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2023-10-23 10:19:58
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学习大数据的方法—董西成谈大数据的学习有问题就找百度，有问题查书。这两种方式都是很落后的学习方式。大多数的大数据开发工程师都没有系统的学习大数据：开源；技术交流非常重要。软件更新速度很快，所以有问题查百度是有问题的，博客中，已经书中的信息都已经过时了。而且开源公司进一步加剧了开源软件的速度。开源软件学习最好的方式就是学习源代码。多读源代码，不需要细看。其次，官方文档也是很重要的。而不是百...
原创
2022-01-28 14:23:00
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SSH免密登陆配置
1 SSH工作机制
1、相关概念
SSH 为 Secure Shell（安全外壳协议） 的缩写。
很多ftp、pop和telnet在本质上都是不安全的，因为它们在网络上用明文传送口令和数据，别有用心的人非常容易就可以截获这些口令和数据。而SSH就是专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。
SSH的具体实现是由客户端和服务端的软件组成的
服
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2018-12-06 19:37:00
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学习大数据的方法—董西成谈大数据的学习有问题就找百度，有问题查书。这两种方式都是很落后的学习方式。大多数的大数据开发工程师都没有系统的学习大数据：开源；技术交流非常重要。软件更新速度很快，所以有问题查百度是有问题的，博客中，已经书中的信息都已经过时了。而且开源公司进一步加剧了开源软件的速度。开源软件学习最好的方式就是学习源代码。多读源代码，不需要细看。其次，官方文档也是很重要的。而不是百...
原创
2021-07-08 14:34:10
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看得见的大数据大数据到底是什么?大数据能做什么?已经讨论得太多太多，但是还是有很多值得聊一聊的，比如，大数据信息可视化，这是 大数据应用于实际中必须要解决的问题。大数据早在18世纪，英国统计学家普莱费尔·兰伯特就提出了统计信息可视化的理念，经过长期的发展，信息可视化技术到今天已经成为大数据展示的重要手段，信息可视化作为视觉信息转换技术，以提高数据表现效果为目的，可以更直观对大数据进行浏览与观察，明
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2024-08-26 10:04:16
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【大数据处理与可视化】六、数据可视化实验目的实验内容实验步骤一、案例——画图分析某年旅游景点数据1、河北省总面积和游客量位居前三的景点2、河北省旅游量的占比哪个最多，哪个最少。实验小结 实验目的1.能够详述常见图表的类型和特点。 2.能够熟练运用Matplotlib库绘制图表。 3.能够通过借助网络资源，通过自主学习解决数据可视化中遇到的问题。实验内容 &nbs
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2023-10-20 22:35:59
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为期两周的上海商学院应用数据分析人才实践训练营在2019年6月底落下帷幕。本次训练营为上海商学院与知达就深化产教融合的初步尝试，旨在提高行业企业参与办学程度，健全多元化办学体制，全面推行校企协同育人，形成教育和产业统筹融合、良性互动的发展趋势，健全完善需求导向的人才培养模式。本次训练营目的是使学生通过实践学习，深入了解企业商务运作和电商运营实务，在回顾以往所学理论知识的同时，通过实务
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2024-09-10 22:06:28
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干货走起，闲话不多说，以下就是小编整理的大数据学习思路第一阶段：linux系统本阶段为大数据学习入门基础课程，帮大家进入大数据领取打好Linux基础，以便更好的学习Hadoop、habse、NoSQL、saprk、storm等众多技术要点。另：目前企业中无疑例外是使用Linux来搭建或部署项目的在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习
原创
2019-05-11 11:25:02
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# 大数据可视化实验目的及步骤详解
大数据可视化是将复杂的数据以可视化图形的形式展示，帮助分析和决策。对于刚入行的小白，掌握大数据可视化的基本流程是非常重要的。本文将为你介绍整个流程并提供详细的步骤与代码示例，使你能够独立完成大数据可视化的实验。
## 实验目的
1. 理解大数据可视化的重要性
2. 学会数据处理、分析和可视化
3. 掌握使用Python及相关库进行大数据可视化的技能
1.大数据及其分析IBM每天的约产生2.5艾数据，单位换算：1艾=1024*1024TB 客户终身价值：CLV, customer lifetime value.分析过程模型：第一步：全面清晰地定义所需解决的业务问题；第二步：调研企业内外部的源数据；第三步：数据清洗；第四步：数据转换；第五步：建模；第六步：模型结果解释和评估；最后一步：模型的输出结果简单便捷地输入到其他系统 。分
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2024-10-05 11:25:40
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1、用法：DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 2、参数说明： labels：要删除的行/列的名字，用列表给出 axis：默认为0，即删除行，删除列时指定为1 index：直接指定要删 ...
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2021-09-07 15:22:00
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在现代信息技术背景下，大数据分析成为了推动企业决策、优化资源配置的重要手段。因此，进行大数据分析实训具有重要的实践意义和应用价值。通过实训，学生能够深入理解大数据处理的流程、技术架构以及性能优化的方法。
> **背景描述**
在过去的几年中，大数据已逐渐成为各行业的重要资产。根据Gartner的报告，预计到2025年，全球数据量将达到175ZB。随着数据量的增加，传统的数据处理方法渐渐显得无
# 大数据Hadoop集群搭建实验目的
## 引言
在大数据时代，数据本身的价值无法被忽视。Hadoop作为一种广泛使用的大数据处理框架，提供了存储、处理和分析海量数据的能力。为了充分发挥Hadoop的功能，搭建一个高效的Hadoop集群显得尤为重要。本文将介绍搭建Hadoop集群的实验目的，并通过代码示例和图表展示整个过程。
## 实验目的
搭建Hadoop集群的实验目的主要有以下几点：
大数据基本概述 一、大数据基本概念 1、大数据(Big Data)：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能俱有更强的决策边、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 2、主要解决：海量数据的存储和海数据的分析计算问题。 二、大数据的特点(4v) 1、Volume (大量)：截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历
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2023-09-27 18:54:17
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