分布式计算-PySpark 该存储库包含有关在Python中使用Spark进行分布式计算的微型项目。 文本分析：PySpark中的逐点相互信息 计算文本文件中出现的所有单词的一个或多个标记的PMI。 图/网络分析：PySpark中的个性化PageRank算法 实现PageRank算法的修改版本，其中参照给定的源节点执行排名。 修改有两个方面： 随机仅跳到源节点 由于节点悬空而造成的质量损失将完全转移到源节点，而不是在整个图形上重新分配 使用Spark数据帧和Spark SQL查询TPCH

DSO560自然语言处理和文本分析 松弛的工作区 我们将在大多数课程交流中使用Slack工作区，包括提交课堂作业，作业和评分。 您的最终成绩将发布在Blackboard上，但是有关作业的反馈将通过Slack传递。 在第1周的课程之前，请。 请注意，这是与USC Marshall自动创建的工作空间不同的Slack工作空间（我正在创建自己的工作空间，因为我需要额外的权限才能通过Slack chatbot应用自动发送成绩/通知）。 第一周（3月16日，星期二） Google Colab笔记本（请务必保存自己的副本） 第二周 Google Colab笔记本（请务必保存自己的副本） 第三周 第四周 第五周 第六周 第七周 第八周

OLAP and data warehousing in SQL are a part of this, but they are not the only tools. However, much of this kind of work has to be done with thirdparty tools, such as report generators, statistical packages, data transformation tools, and so forth.

Paperback: 674 pages Publisher: WOW! eBook; 2nd edition (June 21, 2019) Language: English ISBN-10: 1484243536 ISBN-13: 978-1484243534

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【2018新书】A General Introduction to Data Analytics（数据分析导论）

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BTYDplus BTYDplus 软件包提供了高级统计方法来描述和预测客户的购买行为。 它使用历史交易记录来拟合概率模型，然后该模型可以计算出一个队列以及一个客户级别的管理兴趣量（客户生命周期价值，客户权益，P（活动）等）。 该软件包对软件包进行了补充，提供了几种其他的“为止”模型，这些模型已经在营销文献中发布，但是其实现是复杂且不平凡的。 这些模型是：NBD，MBG / NBD，BG / CNBD-k，MBG / CNBD-k，Pareto / NBD（HB），Pareto / NBD（Abe）和Pareto / GGG。 安装 # install.packages("devtools") devtools::install_github("mplatzer/BTYDplus", dependencies=TRUE) library(BTYDplus) 入门 demo("cdn

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