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合并，整形和清理数据以使用Tableau Prep进行分析 Tableau Prep更改了组织中传统数据准备的执行方式。通过提供直观，直接的方式来组合，成形和清除数据，Tableau Prep使分析人员和业务用户更容易更快地开始分析。 Tableau Prep由两种产品组成：用于构建数据流的Tableau Prep Builder和用于在组织内调度，监视和管理流的Tableau Prep Conductor。 三个协调的视图使您可以查看行级数据，每一列的配置文件以及整个数据准备过程。根据手头的任务选择要与之交互的视图。 如果要编辑值，请选择并直接编辑。更改您的联接类型，并立即查看结果。每次执行操作时，即使是数百万行的数据，您都可以立即看到数据更改。通过Tableau Prep Builder，您可以自由地重新排序步骤并进行实验，而不会产生任何后果。 使用智能功能解决常见的数据准备挑战。Tableau Prep Builder使用模糊聚类将重复任务（例如按发音分组）转变为一键式操作。 无论是数据库还是电子表格，都可以连接到本地或云中的数据。无需编写代码即可访问，合并和清除不同的数据。Tableau Prep Builder会在可能的情况下智能地将操作推送到数据库，让您利用现有的数据库投资来提高流程执行性能。 留在您的分析流程中。使用Tableau Desktop打开输出或通过Tableau Server或Tableau Online与他人共享输出很容易。轻松共享可减少摩擦，并帮助您弥合数据准备和分析之间的鸿沟，以获得更好的业务成果。 使用Tableau Prep Conductor，您可以轻松地在服务器环境中发布和运行流。使用Tableau Server或Tableau Online安全共享您的数据源。创建一个环境，组织中的每个人都可以使用准备好的最新数据。 安排您的流量在白天或晚上需要时运行。使您的数据准备过程自动化，以便始终准备好新鲜数据并准备进行分析。 使用当今Tableau Server上可用的相同工具监视流。使用“状态”页面，“管理员视图”和运行历史记录来查看整个服务器上的流的运行状况，以便您可以快速解决任何问题。通过主动警报始终知道您的流量是否健康。

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大数据分析文件，提供给开发者的测试的数据，数据样本（218.87.132.193 - - [30/May/2013:19:06:12 +0800] "GET /static/image/common/swfupload.swf?preventswfcaching=1369911981262 HTTP/1.1" 200 13333）

本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 使用python对原始数据进行清洗，以便后续进行统计分析； 使用Hive对清洗后的数据进行统计分析； 使用Sqoop把Hive产生的统计结果导出到mysql中； 两个日志文件，一共有200MB，符合大数据量级，可以作为推荐系统数据集和hadoop测试集。

《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第二章总结的读书笔记 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢

NGS数据分析课程1 讲课 第一天 第1部分| 下一代测序技术 第2部分| BASH 第二天 第1部分| 排序文件格式 第2部分| 第3部分| 第4部分| 和 第三天 第1部分| 序列比对 第2部分| 第3部分| 第四天 第1部分| 从头组装算法 第2部分| 第3部分| 第五天 第1部分| 基于参考的装配 第2部分| 第3部分| 第六天 第1部分| 第2部分|

按照新金融工具准则，设计迁徙率模型，针对应收账款的整个存续期计提信用减值损失，相比于账龄法，该方法更加科学，以历史数据为依据，得出迁徙率，进一步得出损失率，然后在整个存续期计提信用减值损失

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