适用于前端h5、混合项目和小程序的埋点

本书描述了如何使用Spark架构进行大数据分析，包含了大规模数据处理、机器学习、图分析、高速数据流处理。

Scala and Spark for Big Data Analytics pdf 版本 2017年 Packt

gharchive 抓取GithubArchive软件包并对其进行处理的工具 用法 $ npm install -g gharchive $ gha COMMAND running command... $ gha (-v | --version | version) gharchive/1.1.0 linux-x64 node-v10.19.0 $ gha --help [COMMAND] USAGE $ gha COMMAND ... 指令 gha get 在这里描述命令 USAGE $ gha get OPTIONS -d, --date=date Start date/datetime of what you want to download -e, --endDate=endDate End date/datetime

饲料定量数据分析虚拟体验计划 我提交的该程序的3个任务： 数据准备和客户分析， 实验和提升测试，以及 分析和商业应用。 依存关系 语言：Python 3.8 软件包：pandas，matplotlib，mlxtend，datetime，sklearn，scipy 项目概述和任务见解 该虚拟体验计划涉及分析在超市购买芯片的情况。 该项目的目的是通过新的布局来评估不同客户的购买行为和试用商店的性能，以提供对客户的客户偏好的见解，并提供有关试用是否成功的建议。 任务1：数据准备和客户分析 文件：QVI_task1.ipynb，读取QVI_purchase_behaviour.csv和QVI_transaction_data.xlsx 数据清理：将日期从整数格式更改为日期时间数据类型，删除了Salsas和异常值 分析不同客户的购买行为（总销售量，分组为： LIFESTAGE：客户属性，用于

Irfan Elahi - Scala Programming for Big Data Analytics(2019)

使用Google Analytics的高级网站分析的方法

WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv

与Frey和Osborne（2013）的预测相反，会计行业将面临灭绝，我们认为会计师仍然可以在大数据分析的世界中创造价值。 为了提出这一论点，我们提供了一个基于结构化/非结构化数据和问题驱动/探索性分析的概念框架。 我们认为会计师已经擅长于结构化数据的问题驱动分析，在非结构化数据的问题驱动分析中处于领先地位，并且可以支持数据科学家对大数据进行探索性分析。 我们的论点基于两个Struts：会计师熟悉结构化数据集，简化了向使用非结构化数据的过渡，并且拥有业务基础知识。 因此，我们认为大数据分析是对会计师技能和知识的补充，而不是取代会计师。 但是，教育者，标准制定者和专业机构必须调整其课程，标准和框架，以适应大数据分析的挑战。

智能水分析 用于实际解决方案的LTSM实现-目标是为每种水体（采集者，水泉，河流，湖泊）创建一个数学模型，以基于（噪声）在设定的时间间隔内预测每个唯一水体中的水量） 数据。 资料说明： 这项比赛使用了9个不同的数据集，这些数据集是完全独立的，彼此之间没有链接。 每个数据集可以代表不同种类的水体。 由于每个水体互不相同，因此相关特征也互不相同。 因此，例如，如果我们考虑一个水泉，我们会注意到它的特征不同于湖泊的特征。 这是正确的，并反映了每个水体的行为和特征。 Acea集团处理四种不同类型的水体：水泉（提供了三个数据集），湖泊（提供了一个数据集），河流（提供了一个数据集）和含水层（提供了四个数据集） ）。 让我们看看这9个水体之间的差异。 Waterbody: Auser 类型：含水层 Description（说明）：该水体由两个子系统组成，分别称为NORTH和SOUTH，其中前者部分