数据分析多维分析

Java、C#、Python间的Battle

它非常适合数据分析、脚步编写和web开发，当然缺点就是它比编译语言慢，因为它是逐行解释的代码的Java的编译原理前提：jdk8+首先java源代码被编译成字节码（.cla
程序员ken·2024-01-17 16:13

牛客周赛 Round 23 解题报告 | 珂学家 | 构造场 + 容斥/状态 0-1背包

《精益数据分析》读书笔记——数据与产品类型1.引言1.1背景介绍上一个主题，我们谈到了业务阶段与关键指标之间的联系，明确了精益数据分析循环中的具体环节、指标的选择以及快速寻找正确指标的方式。
2301_78234743·2024-01-17 15:38

Apache Zeppelin学习记录1

ApacheZeppelin学习记录1文章目录ApacheZeppelin学习记录1前言一、配置python环境二、测试可用性1.配置interpreter2.测试代码总结前言ApacheZeppelin是一个开源的数据分析和可视化的交互式笔记本
旻璿gg·2024-01-17 15:01

大数据业务解析：探索OLAP、数据挖掘、即席查询和仪表板的无限潜力

这些技术在数据分析和报表生成中发挥着关键作用，帮助企业从海量数据中提取有价值的洞察和信息。本文旨在详细解释这些概念，并通过具体的应用场景和示例
Wade_Crab·2024-01-17 15:23

用时序数据库 DolphinDB 搭建一套轻量化工业试验平台解决方案

DolphinDB作为集成了高容量高速度流数据分析系统和强大编程语言的一站式解决方案，旨在为用户提供快速存储、检索、分析和计算庞大的结构化数据服务。
DolphinDB智臾科技·2024-01-17 15:46

第十五周周报

摘要本周做数据挖掘和数据分析的大作业时，发现仅对评论进行积极和消极的态度的评价还不够，还得找到其与态度相关的关键字，比方说：坑、贵、海拔高、祖母朗玛峰；好、美、值得、纳木错；我们就可以大概知道，哪里景点负面情况多
Joy_moon·2024-01-17 15:12

FlinkSQL【分组聚合-多维分析-性能调优】应用实例分析

FlinkSQL处理如下实时数据需求：实时聚合不同类型/账号/发布时间的各个指标数据，比如：初始化/初始化后删除/初始化后取消/推送/成功/失败的指标数据。要求实时产出指标数据，数据源是mysqlcdcbinlog数据。代码实例--SETtable.exec.state.ttl=86400s;--24hour,默认:0msSETtable.exec.state.ttl=2592000s;--30d
PONY LEE·2024-01-17 14:44

Python爬取并分析 201865 条《隐秘的角落》弹幕

除了爱奇艺，可以考虑使用豆瓣、微博、知乎（电视剧数据分析·万能三件套）的数据。爬虫剧很精彩，但追剧界有句俗话说得好：“弹幕往往比剧更精彩
Python研究者·2024-01-17 14:24

一个月学会Python，零基础入门数据分析

在数据分析领域，python是一个绕不开的知识和工具，如果不会用python就很难说自己会数据分析，但是最近很多想要入门数据分析的小白经常问我，Python怎么入门？
学掌门·2024-01-17 13:38

用Python做数据分析之数据表清洗

对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。处理空值(删除或填充)我们在创建数据表的时候在price字段中故意设置了几个NA值。对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用0填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。Excel中可以通过“查找和替换”功能对空值进行处理，将空
学掌门·2024-01-17 13:08

作为数据分析师，这6款数据分析热门工具，你不能错过~

“数据分析”可谓是当今社会一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。
学掌门·2024-01-17 13:07

数据分析师真实的工作是怎样的,这篇文章带你看他们的职责

1.沟通很多人以为数据分析是个技术活，需要埋头苦干，这就大错特错了。其实数据分析日常工作中最重要的是沟通需求。很多新入职的数据分析师，把分析结果汇报上去以后，才发现不是业务方所以需要的。
学掌门·2024-01-17 13:07

数据分析师与数据科学家的区别

时下，互联网大风盛行，数据科学家凭借“科学家”这一高大上的名称，成功盖过数据分析师的“名气”，被很多企业当作业务指导的“神明”。
学掌门·2024-01-17 13:37

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

按照数据缺失机制，数据分析过程中，我们可以将其分为以下几类：（1）完全随机缺失（MCAR）：所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关，也与未观察到的数据无关。
学掌门·2024-01-17 13:37

用Python做数据分析之数据处理及数据提取

1、数据预处理第四部分是数据的预处理，对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作。主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。1）数据表合并首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表df1，并将df和df1两个数据表进行合并。在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。在python中可以通过merge函数一次性实现。下面建立d
学掌门·2024-01-17 13:37

做数据分析需要学什么？这几项技能你掌握了吗？

现在不少企业在开发新产品、拓宽新市场、进行新投资以及寻找新客户时，都会选择运用数据分析来制定业务决策。其实数据分析师的工作就是将业务问题转变为数据问题，以便随时客观地评估和比较数据。
学掌门·2024-01-17 13:36

python适合什么人学-越来越火的Python究竟适合什么人学习？

随着大数据时代不断变革，Python越来越火，受到更多人的青睐，互联网公司现如今都喜欢用Python完成自动化办公，表格处理，数据分析、图表制作等工作。
weixin_37988176·2024-01-17 13:36

数据分析求职-知识脑图

今天和大家聊聊数据分析求职常见面试题，这是这个系列的第一篇文章，但是我不想开始就直接罗列题目，因为这样的文章实在太多了，同学们的兴趣程度肯定一般。
阿清陪你聊聊数据分析·2024-01-17 13:04

用Python做数据分析之生成数据表

第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。Excel中的文件菜单中提供了**外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。获取外部数据python支持从多种类型的数据导入。在开始使用python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入numpy库。1importnumpyasnp2importpandasasp
学掌门·2024-01-17 13:04

跟着Nature microbiology学数据分析:R语言做主成分分析（PCA）

论文EvolutionaryoriginsoftheSARS-CoV-2sarbecoviruslineageresponsiblefortheCOVID-19pandemicimage.png本地文件s41564-020-0771-4.pdf代码和数据下载链接https://github.com/plemey/SARSCoV2origins今天的推文我们来重复一下论文中的Figure5bimag
小明的数据分析笔记本·2024-01-17 13:19

数据分析中常用的指标或方法

一、方差与标准差二、协方差三、皮尔逊系数四、斯皮尔曼系数一、方差与标准差总体方差Var(x)=σ2=∑i=1n(xi−xˉ)2n=∑i=1nxi2−nxˉ2n=E(x2)−[E(x)]2Var(x)=\sigma^2=\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}{n}=\frac{\sum\limits_{i=1}^nx_i^2-n\bar{x}^2}{n
atwdy·2024-01-17 13:14

微积分在激光雷达的信号处理和数据分析中的应用

微分和积分等数学工具在激光雷达信号处理中被广泛应用，以提取目标的速度、距离和位置信息，并分析目标的运动态。这些研究为激光雷达在目标检测、跟踪和环境感知等领域的应用提供了理论基础和技术支持。有一些论文论述利用激光雷达的测距信息和多普勒效应来计算目标的速度。通过对激光雷达回波信号进行微分处理，可以获得目标的瞬时速度。此外，积分方法可以用于计算目标在一段时间内的位移，从而确定目标的距离。还有一些研究还利
weixin_30777913·2024-01-17 13:42

剽悍老铁：疫情之下，普通人如何保持竞争力？（5）

@媛媛-事业单位-河南南阳（80后）我是媛媛，曾经是一名记者，有自己的专栏，做地产数据分析报道。现在是一家事业单位的中层，同时为本地的知名自媒体平台撰写稿件。事业单位的稳定让我成为步步求稳的保守派。
洛柒姑娘·2024-01-17 12:13

大淘客推广平台可信吗?淘客推广渠道哪里来?

它通过数据分析和深度挖掘，帮助用户进行商品选品和货源采购。好单库严格筛选合作伙伴，并提供供应链信息以支持用户的采购决策，确保商品的正品性。然而
优惠券高省·2024-01-17 12:01

如何用GPT进行论文润色与改写？

一OpenAI1.最新大模型GPT-4Turbo2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API3.GPTStore4.从0到1创建自己的GPT应用5.模型Gemini以及大模型Claude2
夏日恋雨·2024-01-17 12:44

ElasticSearch入门篇

的数据存储原理4.1ElasticSearch与关系型数据库的数据结构对比4.2ElasticSearch的倒排索引原理一、ElasticSearch的定位ElasticSearch是一款开源的分布式搜索和数据分析引擎
季风泯灭的季节·2024-01-17 11:14

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，它旨在处理大规模数据集并提供高性能和易用性。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在多种编程语言中使用，包括Scala、Java、Python和R。Spark的主要特点包括：快速：Spark使用内存计算技术，可以比传统的批处理系统（如Hadoop）快上数十倍甚至更多。它通过将数据存储在内存中来避免磁盘读写的开销，从而提供更快的数据处理速度。灵活：
酷爱码·2024-01-17 11:45

上门按摩系统：科技与传统融合的新体验

系统通过大数据分析，为用户推荐合适的按摩师和套餐，满足各种需求。同时，为了确保服务质量，系统还引入了评
闪站侠小程序开发·2024-01-17 09:56

第十四届脑电数据分析进阶班（训练营：2023.10.29~11.11）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★“十三五”时期，脑科学与类脑研究被纳入“科技创新2030-重大项目”，将“以脑认知原理为主体，以类脑计算与脑机智能、
茗创科技·2024-01-17 08:47

Hive架构设计

考虑到SQL仍然是一种非常主流的数据分析语言，开源社区在分布式
跟着大数据和AI去旅行·2024-01-17 08:12

基于Python的租房数据爬取及数据分析

爬取+分析需求分析数据抓取流程图代码数据分析及可视化展示整合web可视化项目需求分析需要爬取各大城市的各个区域的租房信息，并作出相应的数据分析展示。
laufing·2024-01-17 08:37

计算机毕业设计之全网独家Spark租房爬虫数据分析与推荐系统 租房大数据 租房app 租房数据分析 租房爬虫 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化

一、网站·登录与注册、注销·短信验证码修改密码·我的信息：身份证实名认证·租房业务流程（预约+看房+支付+完成+评价）、进度步骤条展示·支付宝沙箱支付·房屋浏览、中介信息查看·房屋推荐（基于mahout协同过滤算法）·房屋评价、点赞与收藏二、后端·统计主页、个人信息（带头像上传）、权限管理、用户管理、资讯管理、通知管理、日志管理、评论管理、轮播图管理、房屋管理、中介管理、订单管理。·中介权限可以登
haochengxu2022·2024-01-17 08:34

爬虫案例—深圳租房数据的回归分析

今天还是使用之前的数据进行数据分析和建模，以及模型的可解释性探索。
尤而小屋·2024-01-17 08:03

大数据毕设选题 - 大数据招聘租房数据分析可视化系统（python）

文章目录0前言1课题项目介绍2相关技术介绍2.1爬虫2.2Ajax技术3Echarts4数据获取4.1总体流程如下4.2获取招聘数据4.3获取租房房源信息5数据可视化6实现效果6.1招聘数据和租房数据概况6.2个人中心6.3招聘信息可视化6.4招聘信息城市之间对比图6.5租房数据可视化6.6薪资预测7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，
caxiou·2024-01-17 08:29

基于网络爬虫的租房数据分析系统

pythonscrapybootstrapjquerycssjavascripthtml租房信息数据展示租房地址数量分布租房类型统计租房价格统计分析租房面积分析房屋朝向分析房屋户型平均价格统计分析房屋楼层统计分析房屋楼层与价格统计分析房屋地址与价格统计分析房屋相关信息词云展示项目背景：随着城市化进程的加快，越来越多的人选择在城市中租房生活。然而，租房市场信息的不透明、不准确和不及时一直是一个问题。
沐知全栈开发·2024-01-17 07:57

HashData湖仓一体方案：方案概览与Hive数据同步

湖仓一体架构结合了数据仓库和数据湖的性能优势，在成本、灵活性、事务一致性、多元数据分析等方面具备显著的优势
HashData酷克数据·2024-01-17 07:55

【SQL】SQL语法小结

相关资料参考链接1：SQL语法（超级详细）参考链接2：史上超强最常用SQL语句大全SQL练习网站：CSDN、牛客、LeetCode、LintCodeSQL相关视频：推荐书籍：文章目录数据分析对SQL的要求
小手の冰凉·2024-01-17 07:54

一文了解ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模应用

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，为了熟练地掌
AIzmjl·2024-01-17 07:00

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

k-means由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。
BIT_Legend·2024-01-17 07:00

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

案例背景对于海量的新闻，我们可能需要进行文本的分类。模型构建很重要，现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。本次这里正好有一组质量特别高的新闻数据，涉及'教育''科技''社会''时政''财经''房产''家居'七大主题，基本涵盖了所有的常见的新闻类型。每个主题取了1w条，总共7w条数据，也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型，来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数
阡之尘埃·2024-01-17 06:48

python编程之观察者模式

观察者模式基础观察者模式的定义核心组件工作原理优势应用场景3.Python实现观察者模式1.定义主题（Subject）类2.定义观察者（Observer）类3.实现具体观察者4.使用观察者模式5.实际应用4.数据分析中的观察者模式应用
赵孝正·2024-01-17 06:47

《决胜B端：产品经理升级之路》第11章

第11章B端产品的数据分析11.1数据分析的流程数据分析的四个步骤：明确主题-提出假设-验证假设-产生结论11.2数据分析的要点做好数据分析工作的核心三要素：方法工具、业务知识、细心耐心资源推荐：深入浅出统计学
蛋蛋的读书笔记·2024-01-17 06:04

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

数据分析书籍推荐入门读物深入浅出数据分析啤酒与尿布数据之美数学之美数据分析ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction
uncle_ll·2024-01-17 05:22

Apache doris ODBC外表使用方式

ODBCExternalTableOfDoris提供了Doris通过数据库访问的标准接口(ODBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助Doris本身的OLAP的能力来解决外部表的数据分析问题
张家锋·2024-01-17 05:07

六个字总结用友U8 BI方案：不加班、涨业绩

这些报表的特点是实用、直观、灵活分析，也是这些特点直接降低了重复性操作，提升数据分析灵活性、及时性，让上至老板，下至普通打工人都能从加班的魔咒中解救出来。
qq_43696218·2024-01-17 04:34

六个字总结用友U8 BI方案：不加班、涨业绩

这些报表的特点是实用、直观、灵活分析，也是这些特点直接降低了重复性操作，提升数据分析灵活性、及时性，让上至老板，下至普通打工人都能从加班的魔咒中解救出来。
qq_43696218·2024-01-17 04:34

关于计算机专业毕业学生的职业规划

**数据分析师**：负责收集、处理和分析数据，为公司提供数据支持和决策建议。4.**UI/UX设计师**：负责设计软件、网站和应用程序的用户界面和用户体验。5.**系统管理
q103237121·2024-01-17 03:33

Pandas实战100例 | 案例 44: 添加新列

案例44:添加新列知识点讲解在数据分析过程中，经常需要基于现有数据计算新的数据列。Pandas允许你轻松地向DataFrame添加新列，并基于现有列进行计算。
惊鸿若梦一书生·2024-01-17 02:16

基于spark的淘宝用户行为数据分析及其可视化研究

数据准备1、数据来源：淘宝用户购物行为数据集数据的相关介绍：数据的一条记录包括：用户id，商品id，商品类目id，行为类型（行为类型：pv——点击，buy——购买，cart——加入购物车，fav——收藏），时间戳数据包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间淘宝用户的数据行为用户数量：987994商品数量：4162024用户数量：987994商品类目数量：9439所有行为数量：1001
简单的小呆瓜·2024-01-17 02:14

大数据实战（hadoop+spark+python）：淘宝电商数据分析

一，运行环境与所需资源：虚拟机：Ubuntu20.04.6LTSdocker容器hadoop-3.3.4spark-3.3.2-bin-hadoop3python，pyspark,pandas，matplotlibmysql，mysql-connector-j-8.0.32.jar（下载不需要积分什么的）淘宝用户数据以上的技术积累需要自行完成二，创建与配置分布式镜像创建主节点创建容器（##ubun
linpaomian·2024-01-17 02:13
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