python for finance 高清电子书

本资源适用于小编的文章《机器学习——线性回归介绍及案例实战》中用到的数据表，适合学习Python、机器学习、数据分析等内容的小伙伴学习。

大数据分析解决方案

项目主要内容： 1.采用Hadoop作为分布式文件文件系统存储数据 2.基于 TensorFlow 复现论文 PNN、DeepFM 3.搭建推荐系统架构，召回、过滤、精排阶段 4.使用 SparkStreaming 进行流计算，不断将用户行为反馈给模型进行计算，提供 下一次推荐服务 5.使用 SparkStreaming 对接 Kafka 源，消费 Kafka 中的实时用户行为数据 6.使用 PNN、DeepFM 进行 CTR 点击评估 目前，几大互联网厂商例如腾讯、百度、阿里已陆续开始使用推荐系统，因为在海量数据的今天，人们已经无法看清自己真正的喜好，所以推荐系统应运而生，像现在快手、抖音等平台都陆续开始引进推荐系统，这些厂商会收集大量用户的观看行为，例如点赞、评论、收藏以及视频观看时间等，基于这些数据会对用户进行分析，帮助用户进行定位自身的兴趣所在，然后基于大数据平台帮助用户拿到它们想要的视频，而且包括百度，它们正在使用广告推荐这种，当我们在搜索引擎中搜索一些关键词时，它们将会根据 query 进行分析进而将一些广告商进行关联，然后在首页为用户推荐一些广告进而增加广告的点击量。

大数据分析的案例、方法与挑战

大数据分析的案例方法与挑战

详细介绍了python进行数据处理的相关方法，仅作为个人学习记录。

传统的信息处理技术已难以满足现代数据处理的要求。因此，文中针对云计算时代数据处理计算量大、实时性要求高的特点，研究了基于Hadoop技术的大数据分析应用系统。该系统以Hadoop技术为基本框架，采用HDFS系统作为数据存储的基本单元。并在此基础上，利用Hive方式建立新的数据库系统，结合MySQL数据管理系统和Kylin进行数据分析系统完成对数据的获取、存储、分析、管理功能。最后，通过大数据可视化系统和大数据报表分析系统完成对数据分析结果的呈现。本研究内容对实现大数据的管理和分析具有重要意义。

机器学习与算法源代码1： 大数据分析与机器学习简介.zip

网络舆情大数据分析平台 面向各级公安、网信办、各企事业单位的实际应用，紧密结合用户的业务特色， 采用先进的大数据和人工智能技术，通过深度挖掘数据的潜在价值，为用户研判决 策提供各种辅助支撑。通过互联网信息采集、全文检索和文本分词技术，自动搜集 互联网的信息，通过相似性聚类聚类、垃圾过滤、情感分析、提取摘要、主题监控、 数据挖掘等技术，实现对社会热点话题、突发事件的快速识别以及定向追踪，从而 帮助用户在第一时间获取关于本单位、本行业的正负面新闻、领导及从业人员的相 关报道、舆论热点等，及时掌握舆论动向，从而实现快速发现、快速处置。