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    NEO4J 数据哪里哪里哪里开始

    上期已经安装了数据库,本期就该讨论到底这个数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...节点和节点之间可以存在多种关系,单向,双向 上图是一个人际关系,其中的每个人的关系是凌乱的,一个人对另外的几个人之间的角色也是不同的,这里NEO4J 通过 lable 来定位一个节点(方块位置)在整体中的扮演的角色...里面的document,一个节点会有多种属性 4 标签:理解为mongodb里面的collection 或者 传统数据库中的表,但一个节点可以属于多个表,这个又超越了传统数据库的理解的理念。...数据库是什么个人总结一下,一个通过key value来存储数据,并且在在查询前就建立了JOIN关系的,数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后,你可以看到上图从如何创建,一个实例的,找寻数据,查询数据等等这些操作 点击箭头,可以将要执行的

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    在郑州,你该哪里的房子?

    现在该不该这个XXX楼盘合适吗? ? 可是,我们是老朋友,你懂的。本着负责任的态度,今天我们来一块分析下郑州的房价,数据爬取自某房中介网站(我只是数据的搬运工,不对数据真实性负责哈)。 ?...一、数据探索 爬取数据的代码已经上传全球最大同性交友网站,请star :https://github.com/qinchaofeng/zz_house_price_analysize/blob/master.../zz_house_lj.py 首先我们来简单探索爬取的数据都有哪些内容: df_gx = pd.read_excel("E:/code/python/file/高新区.xlsx",0,header...此次分析的数据共16个特征,11926条记录。 二、数据分析 每个区数据条数如下: df['区'].value_counts() ?...还是得南北通透的房子,不信你看。 ? 买房最关心的应该就是房屋的价格,下面我们来看下每个区域的价格分布。 首先对原始数据进行处理,去掉单位,方便后续计算。

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    数据热点告诉你:用户都在看哪里

    一大波热点,告诉你用户都在看向哪里?最后发现其实网站上那些一层层的banner其实都是没!人!看!的,因为我们的大脑都会自动屏蔽掉他们!(不管你logo放多大!字有多明显!)...请注意:仅仅放上一张美女脸蛋是远远不够滴!“她在看什么”才是最重要滴! ? 这被称为“banner盲点”。这说明了为什么出版商和广告商那么讨厌“横幅广告”或“旗帜广告”。人们甚至连看都不看它。 ?...男人会更多关注旁边的杂物(右)。 ? 面对一份简历,招聘人员在最初的6秒,关注的是应聘人员的姓名、当前职位、公司及当前工作的起始时间;之前公司的职位、公司及工作起始时间,以及教育信息。 ?...这张显示IKEA的顾客在不知道出口的情况下,如何寻找单向路径出去。 ? 来自:互动中国 链接:http://www.damndigital.com/zh-hk/archives/143440

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    域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

    对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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    如何选择合适数据图表?

    在传递信息时,有数据比没数据更有说服力,而一旦有了数据,那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表,它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...(一)单一数据的表示 有些时候(演讲类居多),我们只用提供一个最重要的数据,此时,我们可以选择:1.直接把该数据放大;2.通过简单图形颜色对比反映数据。...在对比型数据表示过程中,一个通用的图表就是条形(或柱形),长长短短一目了然。当然,我们也可以尝试用信息的方式,利用颜色对比,或者大小变化来让信息更醒目。...不过,个人对信息的使用还是有点顾虑,一不小心就很容易弄巧成拙。关于这点,见仁见智吧。 ? ? ? ? ? (三)比例关系 饼是比例关系当之无愧的“代言人”。...(五)复合关系 有的时候信息太多太杂,单一简单图表并不能够合适(全面)地传递相关内容。此时,可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼

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    哪里域名比较好 在购买域名的时候要注意些什么

    计算机互联网的世界丰富多彩,在互联网领域有很多我们看不见摸不着,但是又的确存在的东西,就拿互联网网站的域名来讲,这里边就有很多的知识,我们在个人做网站的时候少不了购买的就是域名和服务器,那么一般来讲去哪里域名更加靠谱呢...去哪里域名比较好 去哪里域名其实现如今我们普通人在购买域名的时候,只需要找到靠谱的域名交易平台就可以了,一般来讲这些交易平台都是非常正规的,选择那些大型可靠的平台,在交易之前想清楚自己想要什么,然后联系卖方进行交易就可以了...首先我们一定要清楚我们购买域名的地点是哪里,可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买,千万不要贪图便宜去那些小的商家购买,毕竟购买域名不是一次性的,它可以用好久,不能贪小便宜而损失了自己,其次在购买域名的时候...以上这些就是去哪里域名以及购买域名时需要注意的那些点,其他再有什么不懂的地方也都可以上网查询。

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    数据分析:谁会iphone x?

    用人话来说,就是谁准备、即将、计划、可能会iphone X。...言归正传,在发了几篇数据分析的文章后,就有朋友跟我说有没有简单的数据分析方法,毕竟不会python、火车头、tableau、水晶易表之类专业的数据采集和可视化工具。...嗯,今天就以探究iphone X购买人群为例子,分享数据简单的数据分析。 先来看看最新的iphone x产品特点,总体来说,和iphone 8相比有不少的改进。...但是要关注的是,这款产品要等到10月27日预售,11月3日才正式发售,现在网络几乎没有相关销售数据,因此本文的数据来源于网络公开数据的整合。...从百度搜索结果和微博热词来看,iphone x的年龄分布呈现出30-35岁为主体,25-29岁为次,男女均分的情况: 下图是与iphone x相关关键词增长倍数,指的是9月13日iphone x发布后与该产品相关关键词的增量

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    数据应用指南:数据哪里来?

    数据如何应用?值得思考、探索和实践! ---- 一切可记录的东西,就是数据数据哪里来?找到了源头,才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据哪里来?...其次,从数据的结构来开,数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...每一种数据形态都映射出合适数据结构方式,比方说一个CRM(用户关系管理)的数据,一般都是结构化数据,采用常用的关系型数据库,就可以把这些数据进行很好地记录与存储。 ?...第六,从数据的所属来看,数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据,外部数据就是内部数据之外的数据,可以是公开爬取的数据,可以采购的数据,可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度,拉伸数据的维度,从而实现更加全面和多维地分析与挖掘,为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据哪里来,不同的角度,有不同的出处。

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    轮播失宠!无轮播设计开始成为趋势?原因在哪里

    智能大数据推荐成为主流 轮播是在很早之前就有的产物,当时轮播的设置,是为了告诉用户,我们这些东西你快来看一下吧!...但是随着智能大数据推荐成为主流,用户的行为喜好通过大数据来获取,并通过首页信息流智能推荐给用户更多他们喜欢或者可能喜欢的东西,所以轮播这种占用首页过大区域的内容就有点过于鸡肋了。...002.轮播占首屏空间,空间利用率低 大家知道,轮播是需要进行滑动的,根据静电以往的设计经验和产品给出的数据,轮播只有第一张和第二张具有比较好的点击效果,而后续的轮播点击效果非常差,占用那么大地方...多幅轮播,后边的轮播展示效果非常不好 现在,这个苗头已经出现,大胆的设计师团队开始去轮播化。而另一些则反其道而行之,加大首屏焦点的展示。...是否要去掉轮播或者加大轮播,取决于用户习惯以及页面的功能。比如静电前边展示的这些去轮播的应用,大多是电商类应用这种内容展示量非常大的应用。而小而美的应用,则专注聚焦自己的要点就好。

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    MySQL优化:选择合适数据类型

    前言 MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。...更小的通常更好 一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘、内存和CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少。...(如果系统不是很忙或者存储的数据量不多,或者是在可以轻易修改设计的早期阶段,那之后修改数据类型也比较容易)。 简单就好 简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。...在为列选择数据类型时,第一步需要确定合适的大类型:数字、字符串、时间等。下一步是选择具体类型。...很多MySQL的数据类型可以存储相同类型的数据,只是存储的长度和范围不一样,允许的精度不同,或者需要的物理空间(磁盘和内存空间)不同。相同大类型的不同子类型数据有时也有一些特殊的行为和属性。

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