Get acquainted with transformations and database-level interactions, and ensure the reliability of messages processed using StormImplement strategies to solve the challenges of real-time data processingLoad datasets, build queries, and make recommendations using Spark SQL

Spotify笔记本 这是Spotify的主要内容的Python部分，主要探讨python的数据分析技术和表示样式。 这是创建仪表盘的基础。 归纳法 这是通过名为Spotify.ipynb的文件中的python和jupyter notbook完成的数据可视化和分析 了解类别 内容 “ data.csv”文件包含从Spotify Web API收集的170,000首歌曲，您还可以在其他数据集中找到按艺术家，年份或流派分组的数据。 该数据集由Kaggle用户YamaçEren Ay上传，您可以在这里找到原始数据集 主： id（Spotify生成的轨道的ID） 数值： 声音（范围从0到1） 舞蹈性（范围从0到1） 能量（范围从0到1） duration_ms（整数通常为200k至300​​k） 工具性（范围从0到1） 价（范围从0到1） 受欢迎程度（范围从0到100） 速度（

本示例旨在演示如何使用 MATLAB 从 RPA 中检索新闻情感分析数据。 鉴于 Ravenpack 提供的凭据，您可以访问许多新闻情绪数据集。 将证券代码映射到 Ravenpack id (rp_id) 后，您可以提交请求以获取包含特定 rp_id 并满足其他特征的数据集通用唯一 id。 最后，您可以生成令牌并将完整数据集导入 MATLAB 工作区。 系统要求- MATLAB R2018a 或更高版本- 数据馈送工具箱- Ravenpack 提供的 RPA 1.0 凭据。

a）简介 我们选择了START联盟的全球恐怖主义数据库，第2版[1]。 它包含有关170,000多次恐怖袭击的信息。 “全球恐怖主义数据库（GTD）是一个开放源代码数据库，其中包含有关1970年至2016年全球恐怖袭击的信息（计划在未来进行年度更新）。GTD包括有关国内和国际恐怖主义事件的系统数据，在此期间发生了此类事件，目前包括170,000多个案例。该数据库由总部位于马里兰大学的国家恐怖主义与对策研究联盟（START）的研究人员维护。” [2] 数据集包含有关以下问题的信息： 身份证和日期 事件信息 事故地点 攻击信息 武器情报 目标/受害者信息 犯罪者信息 因果关系和后果： 可以上找到更多信息。 b）数据分析 该数据集包含1970年至2017年期间来自恐怖袭击的135列，但由于数据丢失，不包括1993年。 一些列包含字符串数据或类别编号。 对于其他数据，我们在每个gname

Spinger中的书籍 介绍关于社交网络

银行营销活动分析 使用Logistic回归，随机森林，决策树，Gradient Boosting和AdaBoost等各种ML技术分析了葡萄牙银行的先前营销活动，并预测了用户是否会购买该银行的定期存款 推荐的营销团队，使用功能重要性图和业务直觉来更好地定位客户的方法 运行代码的说明： 确保数据文件（“ bank-additional-full.csv”）与ipython笔记本位于同一目录中，或相应地编辑ipython笔记本。 确保在python 3环境中运行笔记本。 确保笔记本中使用的所有依赖项都已安装在本地计算机中。 按照笔记本中的顺序依次运行代码。 对Notebook进行充分注释以给出所执行代码的合理推断。 速效 功能重要性 给营销团队的建议

Python Social Media Analytics by Siddhartha Chatterjee English | 28 July 2017 | ISBN: 1787121488 | ASIN: B01MXL4UYG | 312 Pages | AZW3 | 8.63 MB Leverage the power of Python to collect, process, and mine deep insights from social media data About This Book Acquire data from various social media platforms such as Facebook, Twitter, YouTube, GitHub, and more Analyze and extract actionable insights from your social data using various Python tools A highly practical guide to conducting efficient social media analytics at scale Who This Book Is For If you are a programmer or a data analyst familiar with the Python programming language and want to perform analyses of your social data to acquire valuable business insights, this book is for you. The book does not assume any prior knowledge of any data analysis tool or process. What You Will Learn Understand the basics of social media mining Use PyMongo to clean, store, and access data in MongoDB Understand user reactions and emotion detection on Facebook Perform Twitter sentiment analysis and entity recognition using Python Analyze video and campaign performance on YouTube Mine popular trends on GitHub and predict the next big technology Extract conversational topics on public internet forums Analyze user interests on Pinterest Perform large-scale social media analytics on the cloud In Detail Social Media platforms such as Facebook, Twitter, Forums, Pinterest, and YouTube have become part of everyday life in a big way. However, these complex and noisy data streams pose a potent challenge to everyone when it comes to harnessing them properly and benefiting from them. This book will introduce you to the concept of social media analytics, and how you can leverage its capabilities to empower your business. Right from acquiring data from various social networking sources such as Twitter, Facebook, YouTube, Pinterest, and social forums, you will see how to clean data and make it ready for analytical operations using var

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用户和实体行为分析 通过深度学习进行用户和实体行为分析。 从用户的日常记录中检测用户的异常行为。 内部威胁检测 细节 所有数据均从CERT / R4.2 （ ftp://ftp.sei.cmu.edu/pub/cert-data ）中提取 数据：用于检测的数据。 依赖库 python 3.63-64位 numpy的1.16.4 张量流1.8.0 keras 2.2.2 斯克莱恩0.19.1 使用情况 逐步运行python文件。 请注意，需要分别为不同的用户运行3-Action_Sequence_Training.py和4-Static_Feature_Training.py ，您可以找到user_sets并进行更改。 2-Training_Data_Generating.py还需要在两种要素类型下运行，您可以找到“类型”并进行更改。 该项目中提供的功能和深度学习模型是非常简单的示

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