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【大误区】大的?大=统计?

Gartner给出了这样的定义:“大”是需要新处理模式才具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化力的海量、高增长率和多样化的信息资产。个人认为Gartner的定义更为贴切。 Hadoop只是大时代的一个必要条件,大还有一个明显的标志是挖掘和人工智的紧密结合。这也是我理解的“大”与现在很多所谓“大”项目最明显的区别之一。我会在后面的案例中给大家展开。 大到底做什么现在谈这个问题可会让大家笑话,似乎所有人都知道大干这个,干那个,最后连我们自己都觉得可笑。大已经都不是被“妖魔化”了,是“娱乐化”。 基于人工智下的大,就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为,判断出你可的喜好,乃至需求,将最佳结果,推荐给你。这就是大,她是你的贴心管家,或者说是最懂你的朋友。 (用户人均流量提升了4倍,沉默用户激活力提升了6.5倍)这才是大的魅力。大不是的大显然不是的。正因为如此,她才真实。大在有些领域由于种种原因,所带来的价值并不如预期的那么高。

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的打工人怎不会分析大法?送4本Python分析好书

工作中,当我们面临大量重复工作时,不妨学会借助工具去帮我们完成,而这些,都通过分析来实现。? 运营专员在电商行业可以用Python抓取客竞品店铺的单价、客户群、销售额、每日价格趋势分析、制作报表做参考,帮助提升运营效果。汇报工作有理有,领导也对她刮目相看。? 测试工程师面对庞大库或者头疼的十几G表格,想要找出相关业务问题时,可以把需要的和资料全部都抓过来,对进行清洗、去重、存储、展示和分析,倒杯水的功夫就找到解决业务问题的方法了。? 诚然,Python分析在信息搜集和处理方面的应用已经非常普遍,已经成了各行各业的必备技,而不只是程序员的专属。 与其用钝斧子砍10小时柴,不如花10分钟磨利斧子。 特此送出由北京大学出版社出版的4本分析好书,如果哪一天你发现自己创造了更高效的工作方式,恭喜你,你开始拥有更轻而易举就实现目标的力。

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    新技 MyBatis 千表,快速分页!

    流式查询的好处是够降低内存使用。如果没有流式查询,我们想要从库取 1000 条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询。 因此流式查询是一个库访问框架必须具备的功。 流式查询的过程当中,库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,库访问框架就不负责关闭库连接了,需要应用在取完后自己关闭。 只有当打开时 Cursor 才;isConsumed():用于判断查询结果是否全部取完。 注释 1 处调用 scan 方法,得到 Cursor 对象并保证它最后关闭;2 处则是从 cursor 中取

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    Python 代码模版:可视化篇

    上一篇,我写了:Python 代码模版:爬虫代码篇 接下来,是第二个代码,可视化篇。 博客上一篇链接:Python 代码模版:爬虫代码篇其实,除了使用 Python 编写爬虫来下载资料, Python 在分析和可视化方面也非常强大。 (第几列做横轴)纵轴的(第几列做纵轴)代码: https:github.comAndersonHJBAIYC_DATAtreemain02-玩转图表,实现可视化2.1%20从%20csv%20或 %20excel%20提取来画图2. 从文本文件中生成词云需要先安装 wordcloud,jiebapip install wordcloud jieba词云是最近分析报告中非常常见的表现形式了,它会从一段文字中抽取出高频的词汇并且以图片的形式将它们展示出来

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    都说的Python!除了分析外,还做什么?

    而且,随着大、云计算的发展,相关技术也正处于急需人才的阶段。所以学好Python,可以为未来进入互联网行业拿高薪打好基础。 Python就业前景Python全栈工程师就业压力相对来说小很多,因为语言本身特性的原因,就业方向整体比较偏向大和人工智方向。 根BOSS直聘网站对Python人工智方向搜索的结果,Python人工智方向的平均薪资在30K,一些大厂更是达到了50K!? Python的学习路径类型:编程中操作的每一个都是有其类型的,比如我们的程序需要进行学计算,那么进行计算的参和结果就都是值,我们需要输入、输出一段话,那么这段话就是一个字符串。 函:当程序开始复杂起来,某些功需要多次使用的时候,我们就可以把这个功封装成“函”,函就像是工具箱里一件件的工具,在需要的时候打开工具箱拿出即可使用。结构:Python怎么处理?

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    我以为热图只值型没想到...

    这个图和普通热图的不同点:是离散型的,与常规的值型热图不同。 每行单独配色,颜色逐行变化左右两边都有文字划分的不同板块有格子1.学习普通的离散型热图以前画的热图无一例外都是连续型值,这次是离散型咯,矩阵里面只有四个取值,所以就只有四个颜色。 请忽略配色切割、加边框、加注释这样的操作,参还是蛮好找的。编一个类似于上面那张图的输入,画画看。每一行都是有重复值的不同向量,并且向量的取值量都是有限的。 这里用到一个函:colorRamp2,出自circlize包,可以根你指定的几个颜色,生成一组渐变色。 否则呢,主体热图的图例就会全部放在一起,不按行来显示哦。

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    象盲水印功介绍

    一 简介盲水印功是腾讯云象优图提供的全新水印模式。通过该功,您可将水印图以不可见的形式添加到原图信息中,并不会对原图质量产生太大影响。 象优图提供的盲水印功拥有半盲、全盲和文字盲水印三种类型:1. 半盲水印拥有更强的抗攻击性,抵抗裁剪、涂抹、变色等多种攻击,但提取水印需要原图。2. 三 接口腾讯云象优图支持盲水印处理功,提供两个接口:添加盲水印和提取盲水印。1 添加盲水印该接口为图片添加盲水印,并存储在象优图。目前,水印图片必须指定为已存储于象优图中的图片。 URL 需使用象优图源站域名(不使用 CDN 加速、COS 源站域名),如:v2test-10000812.image.myqcloud.com属于 CDN 加速域名,不在水印 URL 中使用; 响应包响应包包体具体内容如下: 节点名称 父节点 类型 描述 UploadResult 无 Container 原图信息 UploadResult节点内容: 节点名称 父节点 类型 描述 OriginalInfo

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    未来物皆——物,物智

    作者|Nature出品|AI机器思维经济的支撑从以土地和传统基建为主的时代迈入以科技引领的字化、智化和智慧化的物互联物智的智慧时代。新的科技基建成为未来十年二十年甚至未来三十年的大趋势。 物互联的设备借助传感器让一切智起来,十年以后在流量上如果达到百亿的单位,人类这个社会就会全部连起来了,智起来。 新的字化解决方案专门帮助塑造行业,带来围绕企业经营、制造、智慧城市、风险预警的字化智时代。未来物皆围绕人与物以及机器设备成为记录人的一切历史的标记。 分析或挖掘的相关人才必须明白,了解云计算、大、人工智以及区块链才更好的帮助应用,实现的提前、处理、分析与挖掘。 无论是人还是企业跟着大趋势走才把握未来,房子的十年已经过去,未来的十年甚至二十年三十年都将是科技引领全球的字化、智化时代。物互联成网络,物上云,物皆字化、智化、智慧化时代!

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    并非:3个方面无为力!

    人们对大寄予了许多的希望:卖出更多的货物,做出更好的产品,找到更酷的朋友,甚至帮我们决定明天早上是否睡个懒觉。现在,凡是有信息流通的地方,都有人们对大的期望。大果真如此神通吗? 大做什么?下面从几个方面来谈谈大的反面。 大对具体行为作出精确预测事实上,人们的社会行为具有不可预测性。 进一步我们会发现,利用更多过去一段时间的够帮助我们提高预测某半个小时内是否吃饭的几率,但如果把时间精确到某一分钟,则更多的几乎提高不了预测的准确性。 大用来消除不确定性大对具体行为进行预测,还表现大型社区的行为预测上。最近,很多城市的商业中心开始引入了大技术,希望对用户行为作出精确的预测来提高商业中心的有效使用。 大预测新业务大的宣讲案例中,常常有一个啤酒和尿不湿的故事,建议把啤酒和尿不湿放在一起卖,说是统计发现,男人买啤酒的时候会顺便买尿不湿,这显然是一个误导,因为小孩需要尿不湿大概只有3年,一个活

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    并非:3个方面无为力!

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    变归宗:分析市场做?做多大?

    做淘宝就是做,运营其实就是把店铺的展示给淘宝看。从这个角度讲,做运营其实很简单,不管你用什么手段,只要让淘宝认为你是优秀的即可。 所以,就是运营的作业,也是运营的眼睛,没有,运营就是瞎子。我们经常通过点击率来验证商品主图是否受买家喜欢,通过静默转化率来验证商品详情页是否够打动买家。店铺所有的设置都需要用来说话。 要提高转化率可以优化商品详情页,可以通过商品详情页的页面性来判断用户是否看完了商品详情页,如下图所示。 ? 通过提高客服的询单转化率也可以提高转化率。 其中: 波动系=标准差平均值极差=最大值-最小值下面从3.2.1节的集中提取出部分,如下图所示。? 先计算一下【标准差】,如下图所示。 本文选自《电商分析,淘宝实战》

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    Python(*args, **kwargs)

    *kwargs综上,使用*args和**kwargs我们够同时处理位置参和关键字参# 示例*argsdef func(*args): print(fnames: {args}) func(steve 示例**kwargsdef func(**kwargs): print(kwargs) func(name=steve, age=26, sex=male)# 使用*args和**kwargs 我们够同时处理位置参和关键字参 def func(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs) func(1, 2, 3, name=steve, age=26, sex=male)注:一个*参出现在函定义中最后一个位置参后面 ,而**参出现在最后一个参。 有一点要注意的是,在*参后面仍然可以定义其他参

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    汇”上线,达也玩大

    从王健林公布的中可以看到,2013年达集团资产达到3800亿元,同比增长27%;收入1866.4亿元,完成计划的104%,同比增长31%,预计经营净利润125亿元。 董事长想要的是打通集团各地各部门的生态系统,而之前的方案要么侧重于发布达广场的促销信息;要么试图模仿淘宝的电子购物门户,让线上平台去抢线下资源,这显然是不可的。” 终于,在《大时代》的启示下,达电商平台于去年年尾开始上线试运行。目前,名为“汇”的达APP已经在苹果和安卓平台登陆。 虚实相生  “达电商定位于两个方面———大会员、大,真正做到线上线下结合。” 王健林对于达电商模式的解释是,建立大会员、大体系,利用现代的移动终端的先进技术,把会员消费的次、额度、喜好等信息建立起来,然后做出分析,有针对性地进行下一阶段的招商和调整商家布局。

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    ,SQL分流查询

    分流查询为什么会用到分流呢? 在十、百级大表中查询一些我们想要的,如果按照某条件获得一批,在有索引的情况下,查询速度也不容乐观场景 在做导入时,需要匹配改公司下是否重复的验证,恰好导入有编号(code)这个字段 ,则可以采取code分批次索引查询,这样会大大提高查询速度 代码Java - Service ** * 分流查询 * * 十级或百级大表查询 * 加有索引的情况下 如果要定位很多 还是比较麻烦的 * 但是 要是根 一些Code 批量获得 可以采取以下分流方案 ** public List contractShunt(List codes){ List datas = new ArrayList (codes.toString(),[])); return removeDuplicate(datas); }else if(num > 1){多分组 for(int i =1;i

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    pymysql--插入300

    需求:mysql怎么快速插入300? (效率要高)分析:(1)使用pymysql多行插入(提高效率)        (2)使用python协程(遇到IO操作就切换任务,无需等待--提高效率)写代码之前的准备工作:创建db20库,创建userinfo def pymysql_connect(self):        # pymysql连接mysql库        # 需要的参host,port,user,password,db,charset run(self, nmin, nmax):        # 创建游标        self.cur = self.conn.cursor()                # 定义sql语句,插入 +----------+1 row in set (0.78 sec)300不多不少,耗时87秒!

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    查询优化(库)

    allselect id from t where num=205.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:select id from t where num in(1,2,3)对于连续的值 ,用 between 就不要用 in 了:select id from t where num between 1 and 36.下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where 如果在 where 子句中使用参,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。 如:select id from t where num2=100应改为: select id from t where num=100*29.应尽量避免在where子句中对字段进行函操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

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    2018-11-19 Neo4j百导入只用neo4j-import

    image.png业务需要使用Neo4j出关系展示图,库里有2张表通过一个字段进行关联,量是90和500,关系量是150w;从一开始使用REST API 循环导入,但创建节点没有问题,但是要通过将导入内存再生出关联关系就出现内存不足了 ;后来通过cypher 语句,load csv 来创建节点和关系,创建节点时,超过20w条就不行了,创建关系更是慢的不行,注意:windows下load csv文件路径为:file:d:csvcompany.csv ,官网上写的貌似不行;以上2种方法可以对少量进行操作。 百可以使用下面这种方法: 1、先生成csv文件,按格式来:文件名:company-header.csv内容:regno,name,id:ID文件名:company.csv内容:1234,apple ,用分号分隔;这是我导入的用时:400W节点,180W关系,用时30s 以上这种方式只一次创建好库,该命令不分批对一个库进行操作

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