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R语言vs Python:数据分析哪家强?

我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。...我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。...结论 ---- 我们已经看到了如何使用R和Python分析一个数据集。还有很多任务没有深入,例如保存和分享分析结果,测试,确保生产就绪,以及构建更多的可视化。...Python拥有“主要的”数据分析包,R拥有由较小的包组成的更大的生态系统 在Python中,我们可以使用scikit-learn完成线性回归,随机森林和许多其他任务。...它可以作为Python在数据探索和统计等领域的补充,或者你惟一的数据分析工具。正如本文中所显示的,两种语言有许多相似的语法和实现方法,你不能在一个或另一个,或者两者中出错。

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。...“大促的时候用比较高规格的存储机头,就是计算存储节点,一些熟悉数据库朋友的可能把它定义为引擎层、执行层,那是一个高规格的数据执行节点,但是我在日常不需要这么的节点,就意味着它有个升降配的过程。...2019 年 7 月,分析数据库 ADB 3.0(AnalyticDB for MySQL 3.0) 发布,高度兼容 MySQL 协议以及 SQL:2003 语法标准,支持对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索

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TCGA数据库生存分析的网页工具哪家

但是我没有想到,同样的基因在同样的癌症的生存分析结果,在不同的网页工具里面居然是千差万别。 oncoln 首先我们看看http://www.oncolnc.org ?...发现这个时候的生存分析输出的图跟前面的KMPLOT工具几乎是一模一样的,这个时候我思考的结果是既然有两个数据库一致,那么我们就会认为第三者,也就是oncolnc是错的,但是为什么它会错呢?...我继续探索 在R里面重新画oncolnc数据 在oncolnc网页工具里面可以下载其生存分析数据,我首先怀疑是不是该工具自己绘图错误,所以在R里面重新绘制,代码是: rm(list=ls()) options...既然提到了TCGA数据源,我就必须看看cbioportal和ucsc的xena数据源了,同样的道理,下载它们,然后在R里面比较: ?...header = T,sep = '\t',fill = T) colnames(b)=c("Patient","stage","rsem") b[,1]=substring(b[,1],1,12

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4-网站日志分析案例-日志数据统计分析

文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结...4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh...start-yarn.sh 查看是否启动 jps 2.导入数据数据上传到hadoop集群所在节点 创建hdfs目录 hadoop fs -mkdir -p /sx/cleandlog 将数据上传到...30 ; 使用Sqoop导入到MySQL以及可视化展示部分不再介绍,详细可参考 https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 总结 本文为网站日志分析案例的第...4部分,基于MR清洗后的数据导入HIVE中,然后进行统计分析

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【硬核干货】数据分析哪家强?选Pandas还是选SQL

又是新的一周,今天小编打算来讲一下Pandas和SQL之间语法的差异,相信对于不少数据分析师而言,无论是Pandas模块还是SQL,都是日常学习工作当中用的非常多的工具,当然我们也可以在Pandas模块当中来调用...SQL语句,通过调用read_sql()方法 建立数据库 首先我们通过SQL语句在新建一个数据库,基本的语法相信大家肯定都清楚, CREATE TABLE 表名 ( 字段名称 数据类型 ... )...", connector) output 加工的数据集当中则涉及到了工厂的主要负责人和联系方式,而仓储的数据集当中则涉及到了仓储的详细地址、城市所在地等等 df_storehouses = pd.read_sql...当两个数据集或者是多个数据集需要进行合并的时候,在Pandas模块当中,我们可以调用merge()方法,例如我们将df_sweets数据集和df_sweets_types两数据集进行合并,其中df_sweets...我们来查看一下数据集的结构,在Pandas模块当中直接查看shape属性即可,代码如下 df_sweets.shape output (12, 10) 而在SQL语句当中,则是 pd.read_sql

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灯塔原创|BAT投资哪家强?数据分析帮你忙

那么在风投领域,BAT谁又将称雄,为此,我们特别进行了如下的公正理性的分析研究。 ?...数据显示,从2008年进入风险投资领域以来,腾讯10年间累计投资376家企业,远超同期阿里巴巴185家以及百度111家企业。...通过对数据的进一步分析,可以发现在2010年之前BAT对外投资一直不温不火,可以推断此时BAT仍然将大部分精力用于自己的核心业务板块。...在对腾讯投资企业时间的分析中,我们明显能够发现其数量呈震荡上升态势。...在对BAT投资企业的金额进行分析时(因部分投融资数据未公布,仅供参考),我们可以看到,在单独或者联合出资高达一亿美元及以上的投资中,腾讯以65家居首,阿里巴巴以50家紧随其后,百度以18家垫底。

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数据开发:看了都说的JVM分析

图片1.png 二.关于JVM的总体概述 JVM总体上是由类装载子系统(ClassLoader)、运行时数据区、执行引擎、垃圾收集这四个部分组成。...运行时数据区 栈管运行,堆管存储。JVM调优主要是优化Java堆和方法区。 3....方法区(Method Area) 方法区是各线程共享的内存区域,它用于存储已被JVM加载的类信息、常量、静态变量、运行时常量池等数据。 4....通过明确清晰基本类型确保平台无关性: 像C/C++等传统编程语言对于int类型数据在同平台上会有不同的字节长度。JVM却通过明确的定义基本类型的字节长度来维持代码的平台兼容性,从而做到平台无关。...平时我们写的类变量、引用类型变量、实例方法等等都是在函数的栈内存分配。 图片3.png 4,程序计数器,是指方法区中的方法字节码由引擎读取下一条指令,它是一个非常小的内存空间。

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Flume+Kafka剑合璧玩转大数据平台日志采集

数据平台每天会产生大量的日志,处理这些日志需要特定的日志系统。...一般而言,这些系统需要具有以下特征: 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统 具有高可扩展性。...即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展 为此建议将日志采集分析系统分为如下几个模块: ? 数据采集模块:负责从各节点上实时采集数据,建议选用Flume-NG来实现。...数据接入模块:由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步,因此添加一个消息中间件来作为缓冲,建议选用Kafka来实现。 流式计算模块:对采集到的数据进行实时分析,建议选用Storm来实现。...数据输出模块:对分析后的结果持久化,可以使用HDFS、MySQL等。 日志采集选型 大数据平台每天会产生大量的日志,处理这些日志需要特定的日志系统。

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揭穿数据分析12个神话

随着企业组织创建或者扩展其分析战略,这里有十几个需要揭穿的数据分析神话需要他们牢记在心。 神话1:数据分析需要大量投资 现在来看,几乎每一项技术都必须经过财务稳健性的过滤。“这项技术成本多少?”...“而且,数据分析通常用于实现三个结果:改善流程效率、收入增长和主动风险管理。总而言之,数据分析的应用,给任何公司带来了重要的成本收益。”...神话2:你需要大数据来执行分析 对很多人来说,大数据分析这两个概念是齐头并进的。这个想法是说,企业组织需要在执行分析之前收集大量数据,以便产生业务洞察,改进决策等。...大数据分析的某些好处已经很明确了,那些拥有资源的企业确实可以通过利用数据存储作为分析的一部分来获得显著的竞争优势。但是,大数据分析必不可少的想法是不正确的。...神话12:人工智能会毁掉人类的工作、破坏经济 从历史上看,新技术的引入颠覆了就业和行业,人们担心人工智能会消除人类执行某些任务的需求。

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日志易:金融支付行业日志数据分析案例解读

日志作为数据的载体,蕴含着丰富的信息,传统的日志分析方式低效而固化,无法应对数据体量大、格式不统一、增长速度快的现状,在交易出现异常及失败时,更难以满足实时处理、快速响应的需求。...本文讲述某支付公司采用日志易后,通过日志数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。...为了更好发挥移动支付的便捷,支付公司对时效性,可靠性的要求很高,而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因,日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求,在可靠性方面展现了产品的价值。...该公司原有的解决方案存在一定的局限性,比如:手动工作耗时量大、实时性差、人为造成失误、分析维度不能灵活变动及决策滞后等等。 支付公司有时会根据业务需要,对数据进行收集、清理,包括日志数据的清理等。...日志易作为国内首家海量日志分析企业,一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具,以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台,共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战,实现支付企业对日志分析管理产品高效

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数据开发和大数据分析哪个就业发展

数据围绕数据展开,涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容,涉及到的岗位也非常多。...2、大数据分析师 分两类: 一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等; 另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力...大数据分析分析类需要对业务能够快速的了解、理解、掌握,通过数据感知业务的变化,通过对数据分析来做业务的决策,在技术上需要有一定的数据处理能力。...大数据分析也是高收入技术岗位,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。 从薪酬上看,一般情况下,开发类的薪酬会略高于与数据分析类的,这是由于岗位成本造成的。其实,任何领域的高端人才都是值钱的。...最重要的,是修炼自己的技术!

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数据平台网站日志分析系统

1:大数据平台网站日志分析系统,项目技术架构图: 2:大数据平台网站日志分析系统,流程图解析,整体流程如下:   ETL即hive查询的sql;   但是,由于本案例的前提是处理海量数据,因而,流程中各环节所使用的技术则跟传统...BI完全不同:     1) 数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架FLUME     2) 数据预处理:定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群     3) 数据仓库技术:基于hadoop...之上的Hive     4) 数据导出:基于hadoop的sqoop数据导入导出工具     5) 数据可视化:定制开发web程序或使用kettle等产品     6) 整个过程的流程调度:hadoop...生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品 3:在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统...,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示:  4:采集网站的点击流数据分析项目流程图分析: 5:流式计算一般架构图: 待续......

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分析Oracle数据日志文件(1)

分析Oracle数据日志文件(1) 一、如何分析即LogMiner解释 从目前来看,分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行, Oracle数据库的所有更改都记录在日志中...通过对日志分析我们可以实现下面的目的: 1、查明数据库的逻辑更改; 2、侦察并更正用户的误操作; 3、执行事后审计; 4、执行变化分析。...不仅如此,日志中记录的信息还包括:数据库的更改历史、更改类型(INSERT、UPDATE、DELETE、DDL等)、更改对应的SCN号、以及执行这些操作的用户信息等,LogMiner在分析日志时,将重构等价的...3、v$logmnr_logs,当前用于分析日志列表。 4、v$logmnr_contents,日志分析结果。...2、提取和使用数据字典的选项:现在数据字典不仅可以提取到一个外部文件中,还可以直接提取到重做日志流中,它在日志流中提供了操作当时的数据字典快照,这样就可以实现离线分析

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建造适于业务分析日志数据系统

初步想来,好像原因有两个:第一个原因是,我们的数据往往看起来不够“大”,导致我们似乎分析不出什么来。...对于业务中产生的数据,一般我们期望有几种用途:一是通过统计,用来做成分析报告,帮助人去思考解决业务问题;二是对一些筛选和统计后的数据,针对其变动进行自动监测,及时发现突发状况和问题;三是使用某些统计模型或者推算方法...所幸的是,现在“大数据”体系的实现手段,基本都已经开源化,我们完全可以利用这些知识和概念,去先构造我们最基础的数据系统,满足最基本的分析需求。 ?...为了解决日志数据量大的问题,人们不再把原始日志插入数据表,而是以文件形式存放。...为了解决统计数据结构过于复杂的问题,人们不再修改日志的字段结构,而是根据具体不同的统计需求,建立不同的“报表”数据表,由经过归并的日志数据表来进行统计,结果记录于报表数据表中。

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