内容概要:10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频,包括了Python3数据科学入门与实战,大数据入门到实战篇(Hadoop2.80),Python3实战Spark大数据分析及调度,数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员 能学到什么:Python3数据科学入门与实战,大数据入门到实战篇(Hadoop2.80),Python3实战Spark大数据分析及调度,数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议:10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频,包括了Python3数据科学入门与实战,大数据入门到实战篇(Hadoop2.80),Python3实战Spark大数据分析及调度,数据分析与数据挖掘高级实战案例。
2024-01-18 14:27:38 72B Python 数据挖掘 数据分析 Hadoop
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主要介绍了Python数据分析pandas模块用法,结合实例形式分析了pandas模块对象创建、数值运算等相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
2024-01-18 14:27:17 68KB Python 数据分析 pandas模块
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主要介绍了Python数据分析模块pandas用法,结合实例形式详细分析了Python数据分析模块pandas的功能、常见用法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
2024-01-18 14:26:25 171KB Python 数据分析模块 pandas
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2021年“泰迪杯”数据分析技能赛A题+“非洲通讯产品销售数据”数据集 进入本世纪以来,我国通讯产品得到了飞速发展,其技术先进,价格便宜, 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕 多年,产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况,采用产 品的销售额和利润数据,对其盈利能力进行分析和预测,给决策人员提供分析报 告,以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。
2024-01-18 14:25:13 569KB 数据分析 数据集 数据可视化
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博客中所需的数据分析资料。主要用于用户画像分析、资金储备、逾期还款率、借款利率、用户还款习惯、催收回款率、用户累积收益曲线
2024-01-18 14:20:02 55.76MB 数据分析
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应用数据挖掘技术构建了一套掘进机工况监测数据分析系统。该系统通过掘进机工况监测数据采集系统采集掘进机机械系统、液压系统、电气系统、传动系统的工况参数,并将这些参数通过互联网发送到掘进机工况监测数据分析平台,在该平台上应用数据挖掘技术分析、挖掘掘进机工况参数,实现掘进机的远程维护和快速故障定位及故障处理,并对掘进机工况运行数据分析经验库进行学习更新,为掘进机故障处理提供知识经验支持。
2024-01-16 19:50:07 312KB 行业研究
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本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据,构建天气数据分析与预测系统,实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较, 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。
2024-01-16 00:02:15 58B 机器学习 数据分析 网络爬虫 Python
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在深化供给侧改革的过程中,中国的经济运行呈现出稳定发展的良好势头,消费在促进经济增长中已开始发挥突出作用。 但是,对于“消费升级”还是“消费降级”,仍然存在很多不同的看法。 基于1993年至2016年中国城镇居民的八种消费数据,本文采用时间序列全球主成分分析法和ELES模型,从三个层次的消费水平对纵向时间序列数据进行实证分析,消费结构和消费者满意度。 结果表明,城镇居民消费水平稳步提高,消费结构不断优化,消费者满意度明显提高。 在这个阶段,中国确实处于消费升级的时期,而不是私有部门提出的减少消费的时期。 因此,在供给侧结构性改革的大背景下,完善收入分配制度,提高劳动力供给质量,开发科学和医疗设备等措施是加快我国消费升级的根本途径。
2024-01-14 22:08:12 622KB 行业研究
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【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。
2024-01-14 11:43:06 1.02MB spark 数据分析
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2024-01-13 22:58:28 2.06MB python
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