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用于数据分析的8个SQL招式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-31 热度：72
结构化查询语言(SQL)已经存在了几十年。它是一种编程语言，用于管理关系数据库中保存的数据。 世界各地的大多数大公司都在使用SQL。数据分析员可以使用SQL访问、[详细]
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监控大规模Hadoop集群，Prometheus大获全胜Zabbix？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-31 热度：126
随着公司业务发展，大数据集群规模正在不断扩大，一些大型集群物理机节点甚至已近上千。面对如此规模庞大的集群，一套优秀的监控系统是运维人员发现及处理故障的[详细]
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苹果AirPods、AirPods Max 和 AirPods Pro 将不支持无损音乐
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-31 热度：179
苹果的无损音频被编码为苹果无损音频编解码文件，无损质量从16位44.1kHz 到24位48kHz，Hi-Res Lossless 提供24位192kHz 质量。 苹果公司向外媒 T3证实，AirPods[详细]
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51Nod－1027－大数乘法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：61
给出2个大整数A,B，计算A*B的结果。 Input 第1行：大数A 第2行：大数B (A,B的长度 = 1000，A,B = 0） Output 输出A * B Input示例 123456 234567 Output示例 28958703552 水题，不多解释了，就是字符串的处理！ 代码C： #include stdio.h #include string.h[详细]
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HDU 5666 Segment(大数+gcd)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：128
大意：给定一个直线方程x+y=p;（p为质数）求在第一象限围城的区域里格子的点数有多少。 思路：一条直线上的格子点数为gcd(x,y),那么我们可以直接用三角形上加内的总点数减去在直线上的点数那么在直线上的点数为gcd(x,y)=gcd(x,y-x)(yx)=gcd(x,p-y)=gcd(x,p)=[详细]
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基于3D彩票Knn算法的遗漏模式挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：83
作者：白于空 关于3D彩票的介绍：略 摘要:根据遗漏模型；建立 期望遗漏，当前遗漏，平均遗漏，最大遗漏，遗漏方差 进行knn分类；挖掘模式； 直接在代码中传递表达信息；结论预测精度比期望值约高20%； import numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_[详细]
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大数据下BI产品如何发挥最大价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：197
看到这个题目，你是否总感觉云里雾里？你是否真正懂什么叫“大数据”？商业智能BI和大数据又有着什么千丝万缕的联系？为什么说商业智能BI能在大数据中发挥价值？ 大数据，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到[详细]
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帆软FineBI：人人可用的自助型BI，数秒呈现数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：136
今天给大家介绍一款上手度极低、可用做数据可视化的工具——帆软商业智能FineBI（www.finebi.com），它简单易用，人人可用，可以让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助FineBI，企业可以充分发掘数据价值，告别数[详细]
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数据处理（一）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：100
在实际项目开发中，归档解档以及writetofile用的相对较少，但也必须了解一下。 归档解档 一、归档解档的理解如下： /** * 可以存储自定义模型对象 * 1.归档相对于polist存储而言，它可以直接存储自定义模型对象，而polist文件需要将模型转化为字典才可以存储[详细]
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PAT 1007 A除以B (20) （大数取余+除法）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：50
思路：串的处理。 #includemap #includequeue #includecmath #includecstdio #includestack #includeiostream #includecstring #includealgorithm #define ll long long #define inf 0x3f3f3f3f #define eps 1e-8 #includevector #define ls l,mid,rt1 #defi[详细]
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科普：大数定律和赌博
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：118
1713年，数学家伯努利严格的证明了概率论上第一个极限定理：大数定律。这个定理的意思是，当统计样本数量趋近于无穷大时，随机事件的概率将趋近于一个稳定值。 为了验证这个定理，伯努利还曾经扔了2万多次硬币，来描述这个定理，当扔硬币次数到2万次左右时，[详细]
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BI数据仓库构建和BI数据分析应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：189
BI 数据仓库 是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽[详细]
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如何通过流程挖掘改进业务步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：153
流程挖掘的定义 流程挖掘是一种方法，通过这种方法，组织可以从现有的系统中收集数据，以客观地可视化业务流程是如何运行的，以及如何改进它们。从流程挖掘中获[详细]
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30分钟，将你的Spark SQL模型变为在线办事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：99
SparkSQL在机器学习场景中应用 第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些A[详细]
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介绍Kafka可视化Web界面管理工具：CMAK
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：54
kafka-manager管理工具简介 它最早由雅虎开源，功能非常齐全，展示的数据非常丰富。同时用户能够在界面上执行一些简单的集群管理操作。 不过雅虎已经将其更名为C[详细]
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医疗行业中的四个数据分析告捷案例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：185
甚至在冠状病毒在全球大流行之前，研究公司Acumen Research and Consulting就预测，到2026年，全球医疗分析市场将增长到522亿美元。分析正在帮医疗系统发现和管[详细]
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讨论InnoDB底层原理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：97
存储引擎 很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎，并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎?不知道大家有没有想过，MySQL是如何存储我们丢进去的数[详细]
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转发！一文掌握数据了解知识体系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：114
什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系[详细]
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数据分析师or数据科学家：你的职业取舍是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：157
数据分析师 如果你希望描述过去或当前的数据，同时展示关键的发现、变化和趋势，最后向利益相关者显示数据，那么数据分析师的职位最适合你。 尽管两个职位之间有[详细]
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大数据时代，必须做好这3大规划：才能抢占新的造富机会
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：173
但在数字化和数据化时代，运用的是货找人的思路，是根据消费者的生活场景，通过大数据智能推送营销活动，通过不同的应用程序去连接消费者，从而达到智能匹配和精[详细]
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数据科学家必须了解的前十大Python库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：87
Python因其简单易用而被称为初学者级编程语言，它的编程语法易于学习，并且与C，Java和C ++相比具有较高的水平。 为了获得更准确的算法和编码，Analytics Insigh[详细]
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如何完成数据透视的动态数据引用，让工作效率更高
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：195
大家在工作中用数据透视表的时候有没有遇到，对一个工作底稿进行数据透视，数据如果增加行列后，就需要重新选定范围的情况，尤其是对那种流水的底稿，可能每天都[详细]
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【干货】你不得不知道的11款BI工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：101
BI （BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了[详细]
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趣图：论医生和修电脑的相似性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：103
(点击 上方公众号 ，可快速关注) 《转发一张趣图：论医生和修电脑的相似性》 点击“ 阅读原文 ”，可查看更多 趣图/段子 ↓↓↓? （支持微信登录）[详细]
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【数字智能三篇】之一： 一页纸说清楚“什么是大数据”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：159
按：【数字智能三篇】 目前“大数据”、“推荐系统”、“深度学习”是数字智能领域的热点研究方向，相关的书籍也很火热，比如“大数据”仅这两年就出版了很多本，让一般人看的眼花缭乱。 本系列共分三篇，力求仅以一页纸的篇幅来系统完整地介绍以上这三个方[详细]
