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商业银行大数据分析的思考与实践.pptx

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。

随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。

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2022年交通物流运输行业大数据分析解决方案(完整版).pdf

数据可视化分析利器Tableau的基本操作指南和案例集 完整版。 本书分为五个部分共14章：Tableau使用概述、 新手上路、成功晋级、高手秘籍以及实际应用。 Tableau使用概述包含四章，分别从为何要进行 数据可视化、Tableau的发展历程、Tableau的产品介 绍、Tableau 9.0的新特性、Tableau的应用优势以 及如何利用Tableau进行数据连接和了解工作区几个方面做了详尽的阐述。 新手上路包含两章，该部分以各行业案例为依托 ，带你从Tableau的排序、筛选、分层和分组、参数 和函数等方面来全面了解Tableau 9.0的新功能。 成功晋级包含四章，分别从不同行业的案例入手 介绍Tableau的功能。 高手秘籍包含三章，该部分介绍如何利用 Tableau中的颜色和形状进行异常值检测、如何利用 背景图像进行货架分析以及如何使用Tableau中的超级链接使用WMS地图服务和动态调用外部网页。 实际应用自成一章包含八个数据可视化分析实例 ，全面展示Tableau进行数据可视化分析的各种技术 细节和实用技巧。 本书对于初次接触Tableau软件的读者会有很大帮助，书中对Tableau创建可视化视图的每一步操作都有详尽的说明。

多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。为此，结合了新近兴起的大数据与云计算等技术，将物理上分散的各医院临床中心融合成逻辑上统一的临床大数据，构建了多中心临床大数据应用平台。介绍了多中心临床大数据平台的总体框架设计，详细阐述了平台各个子系统，分析了临床大数据平台的深度应用。