# 数据分析基础与实战
数据分析是现代科技和商业的重要组成部分，它帮助我们从大量数据中提取出有价值的信息，以便于做出更好的决策。本文将介绍数据分析的基本概念、流程，以及使用 Python 进行简单数据分析的实战示例。
## 数据分析的基本概念
数据分析是指对数据进行清洗、处理、分析和可视化的过程，以提取出有用的信息。数据分析的主要步骤包括：
1. **数据收集**：获取相关的数据源。
2.
数据分析学习（一） ———— 数据基础操作基于Python的数据分析实战学习本次数据分析的学习以kaggle上泰坦尼克项目着手，通过完成数据分析实战项目全流程，熟悉数据分析。数据分析流程大致为三个部分：第一部分：数据基础操作。当我们拿到数据后，首先要知道如何载入数据、查看数据，然后需要学习如何使用python中的pandas、numpy等库，并对数据进行一些探索性数据分析。第二部分：数据清洗与重构
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2023-10-12 23:56:37
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1: 《R语言数据分析：基础、算法与实战》内容简介本书基于主流统计分析编程语言 R ，介绍了常用的数据分析方法及其实战应用，内容涵盖了 R语言 的使用、基于 ggplot2包 及其拓展包的数据可视化、数据的清洗与探索、数据分析、数据挖掘以及统计分析方法等。本书在讲解数据分析时，主要基于 tidyverse系列包 进行数
第1章 Spark概述1.1 什么是Spark1、定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。2、历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写。 2010年开源； 2013年6月称为Apache孵化项目 2014年2月称为Apache顶级项目。1.2 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理
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2023-11-17 12:03:48
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Hadoop技术：Hadoop是一个基于Java的分布式密集数据处理和数据分析的软件框架。其来源于Google的MapReduce技术，MapReduce工作原理是将任务分解为成百上千块的小任务，然后发送到计算机集群中。每台计算机再传送会自己那部分信息，MapReduce则迅速整合这些反馈并形成答案。Hadoop除了核心设计思想MapReduce和HDFS（Hadoop Distributed F
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2023-11-22 10:50:11
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和Pandas的第一次约会
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2021-07-23 10:17:05
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和Pandas的第一次约会
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2021-07-23 10:18:05
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1.spark中的RDD是什么，有哪些特性？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，用于存放数据的Destributed：分布式，可以并行在集群计算Resilient：表示弹性的，弹性表示1.RDD中的数据可以存储在内存或者磁盘中；2
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2024-01-09 23:55:38
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目录1. 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？2. hadoop和spark使用场景？3. spark如何保证宕机迅速恢复?4. hadoop和spark的相同点和不同点？5. RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？7. checkpoint和持久化机制的区别？RDD机制理解吗？9. Spark stre
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2023-12-15 08:33:36
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文章目录前言第1章 数据挖掘基础第2章 Python数据分析简介第3章 数据探索数据质量分析数据特征分析Python常用函数第4章 数据预处理数据清洗数据集成数据变换（非常重要）数据规约Python常用的数据预处理函数第5章 挖掘建模分类与预测聚类分析关联规则时序模式离群点检测第6章 电力窃漏电用户自动识别第7章 航空公司客户价值分析第8章 中医证型关联规则挖掘第9章 基于水色图像的水质评价第1
# 警务数据分析与建模实战
在现代社会中，警务工作的复杂性随着城市化和技术的发展而增加。因此，警务数据分析与建模成为提升警务效率和决策质量的重要工具。本文将探讨如何进行数据分析，并通过简单的代码示例进行说明。
## 1. 数据收集
警务数据通常来源于不同的渠道，例如犯罪记录、警报、交通事故报告等。这些数据可以通过数据库或者实时监控系统进行收集。在数据收集过程中，我们要特别注意数据的完整性和准
第3章Spark CoreSpark是大数据领域最活跃的开源项目，甚至比Hadoop还要热门。如第1章所述，它被认为是Hadoop的继任者。Spark的使用率大幅增长。很多组织正在用Spark取代Hadoop。从概念上看，Spark类似于Hadoop，它们都用于处理大数据。它们都能用商用硬件以很低的成本处理大数据。然而，相比于Hadoop，Spark有很多的优势，这些将在本章进行介绍。本章主要介绍
# Spark大数据分析与实战
在当今大数据时代，Apache Spark作为一种高速、通用的计算引擎，广泛应用于大数据分析和机器学习等领域。在这篇文章中，我们将探讨Spark的基本概念、数据处理流程，以及使用Spark进行实战分析的示例，最后通过甘特图和序列图来展示整个流程的可视化。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框
# MATLAB 数据分析与挖掘实战：从基础到应用
在数据科学的快速发展中，MATLAB作为一种强大的工具，广泛应用于数据分析与挖掘。通过其丰富的内置函数和易于理解的编程环境，用户可以轻松处理复杂的数据集。本文将带您走进MATLAB的数据分析世界，并通过示例代码和可视化图形来展示相关的操作过程。
## 数据导入与预处理
首先，我们需要导入数据。在MATLAB中，通常使用`readtable`
大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
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2024-02-02 09:45:02
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像
原创
2021-04-12 20:14:27
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松，慎勿作桃李。这是Python数据分析实战基础...
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2023-04-26 09:30:30
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Spark是一个极为优秀的大数据框架，在大数据批处理上基本无人能敌，流处理上也有一席之地，机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎，在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文结合机器学习思想与Spark框架代码结构来实现分布式机器学习过程，希望与大家一起学习进步～ &n
大家好，我是小研，一个在研究生路上的苦行僧。今天给大家分享一下Python数据分析的Numpy基础，开启数据分析的基础篇。NumPy基础NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 Numpy功能之前也介绍过，现在就简单介绍一下ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的
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2023-08-21 11:24:47
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大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了，当真正接触或从事大数据以后，应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢？跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧！ 一、解决大数据问题的主要思路 不同的人，对大数据也有着不同的理解，从实际意义上看，大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
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2023-08-10 00:39:15
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