【大数据+spark+数据清洗】hotel_data 学习大数据清洗的数据 对应文章:https://blog.csdn.net/weixin_44018458/article/details/128980802 数据内容: 省份,城市,商圈,星级,业务部门,房间数,图片数,评分,评论数,城市平均实住间夜,酒店总订单,酒店总间夜,酒店实住订单,酒店实住间夜,酒店直销订单,酒店直销间夜,酒店直销实住订单,酒店直销实住间夜,酒店直销拒单,酒店直销拒单率,城市直销订单,城市直销拒单率,拒单率是否小于等于直销城市均值 aba_2066,马尔康嘉绒大酒店,中国,四川,阿坝,NULL,四星级/高档,OTA,85,NULL,4.143799782,108,34.06,45,75,22,44,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,34147,7.90%,0 aba_2069,阿坝马尔康县澜峰大酒店,中国,四川,阿坝,NULL,二星及其他,低星,115,NULL,3.977930069,129,34.06,35,72,27,59,34,71,27,59,6,17.65%,34
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毕业设计:汽车自动清洗装置PLC控制(完整版)资料.doc
2023-04-13 14:18:29 1.26MB 毕业设计:汽车自动清洗装置PLC
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本文介绍了一种汽车自动清洗机,它采用先进的传感器技术和三菱FX2系列PLC控制器,能够自动对需要清洗的汽车进行清洗,并且清洗完毕后自动停止刷洗,实现了洗车的自动化控制。相比传统的人工洗车,这种自动清洗机效果更好,同时也减少了人力物力和自然资源的浪费。
2023-04-13 14:13:28 759KB 汽车自动清洗装置PLC控制
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Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件,不占用多余的存储空间,直接将采集后的数据集中存储在本地txt中,运用本软件无需进行大量的手动翻页操作,输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析,包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目,包含数据挖掘和NLP相关的处理,负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致,实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具,多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化,对比顾客直接打分的结果来看,运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集(txt_analys
2023-03-18 01:22:15 1.86MB nlp demo sentiment-analysis data-spider
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该工具可以将硬盘的0磁道重写,有些带有还原卡的硬盘需要卸载或重装还原卡但又忘记密码时能用到。
2023-03-14 20:38:21 35KB 硬盘 0磁道 重写
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全网最细,作者原创 本资源作者进行了为期一个月的闭关写代码,耗费了大量心血,希望对各位同僚有所帮助 包括 1. 通过高德地图对石家庄本地数据,如各类奶茶店、学校、写字楼、地铁站、火车站、公交车站数据的爬取 2. 对数据进行清洗分类 3. 对地区进行网格划分 4. 对网格内各类数据进行统计形成训练数据集 5. 对训练数据集采用严格的机器学习流程进行清洗 6. 基于SVM模型,对地区内网格进行预测 7. 在地图上可视化输出结果 如有问题,各位可以私信我,我将耐心解答 欢迎大家持续关注我的博客!
2023-03-10 11:09:53 890KB 人工智能 机器学习 选址
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采用COMSOL Multiphysics建立了纳秒脉冲激光清洗2024铝合金表面丙烯酸聚氨酯漆层的有限元模型,分析了不同参数对激光清洗温度场和清洗深度的影响,并进行了实验验证。结果表明:扫描速度以搭接率的形式影响清洗效率,扫描速度越慢,清洗速率越小,当搭接率为50%时具有合适的清洗效率;随着激光能量密度增加,漆层表面和基体表面的最高温度线性升高,当激光能量密度达到25 J/cm 2时,激光辐照区域的漆层材料完全被去除,铝合金基体的烧蚀深度为50 μm;在激光能量密度为25 J/cm 2,搭接率为50%的实验参数下,基体表面沟槽峰谷高度为50.234 μm,在此参数组合下可以获得良好的符合涂装工艺要求的表面。该结果可为研究纳秒脉冲激光清洗及其工艺参数的选择提供参考。
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使用pyton对OpenStreetMap地图数据进行清洗 import lxml.etree as ET from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import pprint import re import codecs import json filename="map.osm" import re from collections import defaultdict expected = ["Street", "Avenue", "Boulevard", "Drive", "Court", "Place", "Square", "Lane", "Road", "Trail", "Parkway", "Commons", 'Alley', 'Blvd', 'Bowery', 'Americas', 'Bushwick', 'East', 'South','West', 'North', 'P
2023-02-04 19:10:50 8.89MB python
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本次课程主要以真实的电商数据为基础,通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
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基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理