# 使用XML进行大数据分析的入门指南
在现代数据处理中，XML（可扩展标记语言）作为一种灵活的数据表示格式，可以方便地用于存储和传输大数据。在这篇文章中，我将带领你一步步地了解如何使用XML来表达大数据分析。
## 整体流程
首先，我们来看看实现XML用来表达大数据分析的主要步骤。下表概述了整个过程：
| 步骤 | 说明 |
xml是一种通用的数据交换格式，他的平台无关性，语言无关性，系统无关性，给数据集成与交换带来了极大的方便，xml在不同的语言环境中解析方式都是一样，只不过实现的语法不同而已。 xml的解析方式分为四种；1.DOM解析；2.SAX解析；3.JDOM解析；4.DOM4J解析。其中前两种属于基础方法，是官方提供的平台无关的解析方法；后两种属于扩展方法，他们是在基础的方法上扩展出来的，只使用于java平
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2023-11-30 15:02:32
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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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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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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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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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对于一个ML问题，解决思路通常是：拿到数据后怎么了解数据(可视化) 选择最贴切的机器学习算法 定位模型状态(过/欠拟合)以及解决方法 大量极的数据的特征分析与可视化 各种损失函数(loss function)的优缺点及如何选择首先拿到数据要进行***数据分析***数据准备->数据清洗->数据重构->数据分析 典型的重构就是归一化可以利用降维算法来实现数据的处理，用更少的特征描述原
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2023-08-31 13:00:09
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1. 设备型号TF20 场发射透射电镜，配备能谱仪2.原理TEM(Transmission Electron Microscope， 透射电子显微镜) 具有较高的分辨率是半导体失效分析领域最常用的仪器之一，其以高能电子束作为光源，用电磁场作透镜，将经过加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，电子和样品中的原子因碰撞改变方向，从而产生立体角散射。散射角的大小与样品的密度、厚度相关，因此可以
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2023-12-19 15:14:18
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相关性分析散点图矩阵初判多变量间关系，两两数据之间的，比如说4个数据ABCD，就有12个比较，第一个参数和第二个参数，第一个参数和第三个参数，.......这个图就是正态分布的几个参数，就没有任何的相关性 相关性分析
分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数）
1
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2024-01-11 12:33:35
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当所要分析的样本特征过多时，我们可以采用主成分分析即PCA（principal component analysis）对数据进行降维和可视化。代码引自《python机器学习》PCA算法及其实现PCA算法的步骤如下： 1）对原始维数据集做标准化处理。 2）构造样本的协方差矩阵。 3）计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。 4）选择与前个最大特征值对应的特征向量，其中为新特征空间的维度。 5）通过前
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2024-02-03 22:52:10
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统计杂碎记录PS: 记录一些自己平时遇到的数理统计概念，持续更新中，后续补充学习1. nested random intercept effects 建议参考：Visualizing Nested and Cross Random Effects2. 方差膨胀因子Variance Inflation Factor (VIF) 这个概念呢其实在做PCA, RDA或者其它类似的分析时可能会用到。 首先
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2023-12-22 22:15:08
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目录一、Apache Pig概述二、Apache Pig架构1）架构图2）Apache Pig组件1、Parser（解析器）2、Optimizer（优化器）3、Compiler（编译器）4、Execution engine（执行引擎）三、Apache Pig安装1）下载Apache Pig2）配置环境变量3）修改配置四、Apache Pig执行模式1）本地模式2）Tez 本地模式3）Spark 本
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2023-12-20 21:04:58
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这是python数据分析的学习部分啦~ 由于数据分析，涉及到绘图、计算撒的，所以我转向用Jupyter编辑器的使用，在很前面的一篇博客也介绍了怎么安装Python 、 PyCharm 、 Anaconda 介绍及安装 当然也可以不用通过 Anaconda，可以直接通过pip install jupyter命令直接安装呀，下面就开始较详细介绍一下Jupyter Notebooks好啦，正文开始 Ju
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2024-01-26 09:50:17
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什么是数据分析数据分析是根据业务问题，对数据进行收集，清洗，处理和建模的过程，用于识别有助于业务的信息，获取关键业务结论并辅助决策制定。这个定义实际上是从两个层面来解释数据分析：它具体是在做什么： 业务问题的界定、数据的收集与整理、分析与模型。它能产生什么样的价值：为企业盈利，为企业的生存和发展建立基础。数据分析越发重要的原因数据增长，用户创造了大量的数据数据的储存与计算能力不断提升在大数据环境下
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2024-01-10 15:57:45
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究竟什么是数据分析师？其定位和价值是什么？近年来互联网经济的蓬勃发展可谓给数据大规模累积提供了沃土，专家大拿们对大数据技术与应用的讨论和研究热度不减，对数据中隐含的深层价值及其应用的重视程度越来越高，更多人开始注重视量化分析、科学及高效地决策，这个过程中越来越多的企业就产生了对专业化的分析人才的需求。简单通用地讲，数据分析师是一类能够在建立明确分析目标基础上对数据进行搜集、加工、分析并挖掘出有价值
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2023-11-17 19:14:06
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注：部分文字来自官网，感觉翻译过来就变味了，所以直接上英文了。 谷歌分析(Google Analytics,以下简称GA)，按我的理解就是谷歌提供的一个数据分析统计的平台。 GA除了进行传统的网页统计之外，现在也支持对移动应用的统计和分析了， Google Analytics 发布的
本案例针对于铅酸电池制造业的OEE统计情况进行相关性分析，旨在找出与OEE指标相关性较高的变量，帮助车间管理人员厘清管理思路。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。步骤1、数据准备2、选择算法3、编程
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2023-09-14 12:54:23
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近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。研究机构IDC预测，全球大数据与分析市场规模将由2015年的1220亿美元，在5年间成长超过50%，并在2019年底达到1870亿美元的规模。资本也敏锐地追逐着高增长市场。数据显示，美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美金(200多亿人民币)的投资，硅谷大数据公司Palantir更是获得高达200亿美金的估值。对于被大数据概念包围的人们来说，理解大数
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2023-08-03 20:57:05
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时间序列一、定义二、构成要素三、时间序列预测模型3.1 指数平滑法3.2 ARIMA模型3.3霍尔特-温特模型 一、定义时间序列（或称动态数列） 是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。二、构成要素1）
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2023-08-11 20:43:33
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一、TuShare简介和环境安装 TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为：TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据，涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据（具体请自行查看官网），并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求 环境安装：pip install tushare。如果是老版本升级，可以用升级
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2023-12-09 14:01:58
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