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【可转债,股票】低频量化数据 - 新年

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新年书单:数据分析,必读这11本书

赶快把这些书籍加入到你的新年必读清单吧。 1....《谁说菜鸟不会数据分析》 很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。...全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。 3....全书共分为13章,包括SQL语言基础、SQL Server数据库产品介绍、数据库和数据库表的创建与删除、SQL查询语句、SQL数据插入语句、SQL数据更新语句、索引及视图、数据的完整性与安全性、SQL中的存储过程与函数...《决战大数据》 《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域,对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答,对当今的大数据进行了多角度思考

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数据重构子

将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 数据...☞重构子重构一般出现在数据运维阶段。...当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时,需要对数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入,节省资源的同时可以进行快速批量操作。...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点,三个子变一个子...重构时一般都是批量操作数据,在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题,存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 数据☞重构子

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新年将至,沉睡的文本数据也该醒醒了

桂洪冠作为文本智能领域的处理专家,在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。...和我们熟悉的结构化数据不同,当提到文本数据时,常有以下几种特点: 1.数据无结构化 文档格式多样化,通常以PDF、Word、Excel,PPT、TXT,HTML等多种格式存在。...如果说上述各类复杂多样的文本数据是我们的原始的矿产资源,那么文本语义引擎就是挖掘机,这台挖掘机能从原始文本数据中挖掘提炼出有价值的知识信息。...达观数据在文本语义方面积累了独到的核心技术和丰富的行业经验。在技术方面,达观处于行业领先位置。 智能文档审阅系统和语义匹配引擎的核心是自然语言处理技术,达观数据在相关领域拥有30多项的国家发明专利。...下面将结合达观数据的实战经验为大家呈现文本智能处理的应用案例。

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小白学数据新年计划 | 开始学Python吧!

新年伊始,如果想进入数据科学家这个领域,那么开始学习Python应当成为你的新年计划之一。本文介绍3步零基础快速入门Python的途步骤,包裹常用的Python安装办法。 新春快乐!...作为数据领域的小白,新的一年有什么计划? 小白:新年新气象,我对数据行业一直很有兴趣,我很想今年里更好的准备自己进入这个行业,却不知如何下手。 小白你知道大数据领域什么职位最赚钱?...当然是数据科学家数据科学家数据科学家!重要的事情一定要说三遍。 小白:你说赚钱就赚钱?我不信! 答:OK。请参考大数据文摘2015-12-21文章《数据科学行业的8个关键角色:职责与技能》。...我们用数据说话! 小白:哇!太壕!我要做数据科学家!快告诉我怎样才能成为数据科学家?! 答:同样请参考大数据文摘2015-12-21文章《数据科学行业的8个关键角色:职责与技能》。...从零开始变成Python小能手就是我的2017新年计划啦,我这就去开始了!

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一名数据科学家的新年计划

如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文,那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年,对不对?如果你从今天起坚持去执行这些新年计划,转运的可能性就会更大。...要知道,成为一名数据科学家不能一蹴而就,需要的是一个过程。因此,朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。...一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段,我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的任务,就可以转向下一阶段。...我只是简单地列出了有事业心的数据科学家必须采取的一些计划。 上周,我意识到有的人在决定一个新年计划时会信心不足。我也曾为此而忧心忡忡。因此,我才打算写这篇文章。...本文也许能消除你制定新年计划时的一些疑虑。作为一位有事业心的数据科学家,我已经为大家提供了很多参考课程,大家一定要逐一消化后再不断前进。如果你有难以圆满完成计划的感想,欢迎与我互动。

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用这10篇优质干货,带你开启新年数据之旅

不知不觉鸡年已经进入尾声,在这一年,DT君用37场线上数据侠实验室,聚集了来自各个行业的数据玩家,带大家重新用数据解读城市与商业。...来自第一财经商业数据中心(CBNData)的高级数据分析师王晴雯,她用阿里大数据为大家解密了90、95后的“钱兜”与“海淘购物船”。 ?...来自数据冰山团队的何求知、罗天宇为我们带来了数据角度的典型案例分析。 ? (点击图片查看原文) ▍有了这些创意美学,城市数据的趣味性超乎你的想象 你访问过政府开放数据网站吗?...虽然开放的数据越来越多,但“可用性有待改善”仍是不少公众对这类网站的共同看法。如何才能让开放数据更好用,并打通公共数据到普通公众的“最后一公里”?通过可视化让数据变有趣,或许是解决方法之一。...大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。 ?

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这一路,感恩有你!

值此新年之际,感谢贵公司在抗击新馆肺炎疫情的关键时期,直面挑战,尽己所能。愿双方一如既往通力合作,共同推动国家顶级域名发展。...同时,腾讯云DNSPod也联合多部门推出了各式各样的域名优惠活动,比如:域名专场特惠、域名狂欢季、周四特惠日、域名专场直播、各种节日促销活动等等,主动降低客户入局门槛,提供线上流量闸口,帮助客户通过线上渠道快速应对疫情影响...当然,这不仅仅只是靠优惠活动实现的成功,还依赖于腾讯云DNS解析能力的持续提升,以及网站备案、网站建设、商标注册等等产品能力不断完善达到的,其最终目的就是为了让用户可以在腾讯云享受全方位、全体系、全流程的产品服务

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一名数据科学家的新年计划

如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文,那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年,对不对?如果你从今天起坚持去执行这些新年计划,转运的可能性就会更大。...要知道,成为一名数据科学家不能一蹴而就,需要的是一个过程。因此,朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。...一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段,我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的任务,就可以转向下一阶段。...我只是简单地列出了有事业心的数据科学家必须采取的一些计划。 上周,我意识到有的人在决定一个新年计划时会信心不足。我也曾为此而忧心忡忡。因此,我才打算写这篇文章。...本文也许能消除你制定新年计划时的一些疑虑。作为一位有事业心的数据科学家,我已经为大家提供了很多参考课程,大家一定要逐一消化后再不断前进。如果你有难以圆满完成计划的感想,欢迎与我互动。

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一个数据科学家的新年计划

选文|孙强 翻译|赵娟 王珏 校对|姚佳玲 简介 新年并非仅仅是更换日历或是清晨起床后揉开双眼。新年是充满喜悦的一个崭新开始。它给我们一个完美的理由养成一个新习惯,它意味着新“希望”的到来。...一个数据科学家的新年计划 我已经将这些学习计划根据数据科学家的三个水平阶段进行了分类。你来决定那个阶段最适合你,并进行实践。当你完成本阶段的学习任务后,便可进入下一个阶段。...2016年新年学习计划表 Download 结束语 我理解,这些学习计划对你具有挑战性,但值的一试。根据你当前的情况,自由选择适合自己的学习计划。...我只是罗列了有抱负的数据科学家必须要知道的重要知识和技能。 在上周我意识到,人们并没有足够的勇气制定新年计划。这个问题也曾困扰着我。因此,我决定写下这篇文章。...这篇文章已经为你制定新年计划扫除了障碍。作为一个有野心的数据科学家,我已经为你提供了“硬骨头”,就等着你去啃下它了。在学习的过程中如果遇到任何困难,请在下面的评论分享你的想法。

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数据挖掘】数据挖掘

那么数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是数据挖掘。...那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,数据挖掘,就是以的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么?...这就是我认为的数据挖掘。 从学术上讲,数据挖掘分为数据,模式两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。...数据:则是以数据节点为基础来进行分析,模式:则是以数据整个关系模型来进行分析数据。可能解释存在错误,望指正。我之前主要是接触数据图一块的东西,模式没有太多了解。...这里明确的表示了数据是干什么的,同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护数据CRUD,并且维护数据的索引建立和更新。是对数据操作的一个对外接口。

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【软件工程】数据 ( 数据简介 | 数据概念 | 数据流 | 加工 | 数据存储 | 外部实体 | 数据分层 | 顶层数据 | 中层数据 | 底层数据 )

文章目录 一、数据 ( DFD ) 简介 二、数据 ( DFD ) 概念符号 1、数据流 2、加工 ( 核心 ) 3、数据存储 4、外部实体 三、数据 ( DFD ) 分层 1、分层说明...2、顶层数据 3、中层数据 4、底层数据 一、数据 ( DFD ) 简介 ---- 数据 ( Data Flow Diagram ) : 在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在..., 第二层是 0 层数据 , \cdots , 最底层是 底层数据 , “顶层数据” 与 “底层数据” 之间是若干 中层数据 , 中层数据 需要进行编号 , 从 0..., 系统内部模块之间的数据交换 是没有体现的 ; 3、中层数据 将 “顶层数据” 进行细化 , 细化后的 0 层数据 , 与 顶层数据 比较没有变化的部分 : 外部实体 , 外部实体与系统之间的数据流..., 要保证 上一层数据 与 下一层数据 保持平衡 , 这就是 数据平衡原则 ;

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数据结构】

这种数据结构相信大家都不陌生,实际上图就是另一种多叉树,每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点,而在计算机中表示其实很简单,只需要存储的各个结点和结点之间的联系即可表示一个,顶点可以采取数组...(其实还有很多其他的概念,例如子,连通,强连通,最小生成树,有向完全,无向完全等等,但这些概念网上一搜你就知道是什么,所以这里不会再继续聊这些无聊的概念了,直接上图这种数据结构的相关代码)...所以实现这种数据结构并不困难,难的是实现相关的算法。 2.的两种遍历方式 1....bfs这两种遍历方式相信大家是不陌生的,深度优先遍历需要借助函数栈帧,也就是函数的递归调用来实现,不断的向深处递归,满足某一条件时递归结束,开始回溯往回走,广度优先遍历需要借助队列,因为每遍历某层的某个数据元素...,为了让他所连接的下一层在下次也能够遍历到,那就需要按照FIFO的方式将他下一层相连的元素push到data structure中,这种访问方式刚好就是队列这种数据结构的特性。

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数据结构–

数据结构– 于2020年11月1日2020年11月1日由Sukuna发布 1.的定义和术语 1. G由顶点集V和关系集E组成,记为:G=(V,E),V是顶点(元素)的有穷非空集,E是两个顶点之间的关系的集合...若G的任意两顶点a,b之间的关系为无序对(a,b), 则称(a,b)为无向边(边),称该G是无向。 无向可简称为。...2.完全 3.网:带权的 4.子:对 G=(V,E)和G’=(V’,E’), 若V’ V 且 E’ E,则称G’是G的一个子 5.度:与顶点x相关联的边(x,y)的数目,称为x的度,记作TD...6.的连通性质 对无向G: ● 若从顶点vi到vj有路径,则称vi和vj是连通的。 ● 若G中任意两顶点是连通的,则称G是连通。...的最短直接路径,我们发现C到F的距离为8,比无穷大小,更新值为8,把F中的相邻结点记为C 注意:在找最小的结点时,要忽略已经进入U集的结点的值,这是B进入结点,遍历一遍B到每个结点的距离,发现5<6,更新数据

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数据结构——

定义:Graph=(V,E) - V:顶点(数据元素)的有穷非空集合 - E:边的有穷集合 的名词和术语 顶点:图中的数据元素。...、 完全 - 顶点:n,边:e - 无向完全:含有 e=n(n-1)/2 条边的无向 - 有向完全:含有 e=n(n-1) 条弧的有向 [在这里插入图片描述] 稀疏:e<nlogn 稠密...--- 的邻接表表示 对每个顶点vi 建立一个单链表,把与vi有关联的边的信息链接起来,每个结点设为3个域; 一部分是单链表,用来存放边/弧的信息 另一部分是数组,主要用来存放顶点本身的数据信息 [在这里插入图片描述...用途:邻接矩阵多用于稠密;而邻接表多用于稀疏 结点表中的结点的表示 [在这里插入图片描述] - data:结点的数据域,保存结点的数据值。...边结点表中的结点的表示 [在这里插入图片描述] - info:边结点的数据域,保存边的权值等。 - tailvex:本条边的出发结点的地址。 - headvex:本条边的终止结点的地址。

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数据结构

1-1 无向连通至少有一个顶点的度为1 错误: 无向连通考点: 1....邻接表存储结构 2-1 若无向G =(V,E)中含10个顶点,要保证G在任何情况下都是连通的,则需要的边数最少是 竞赛(强连通)边数 = n(n-1)/2 = 45; 从其中任意拿走一个点,边数...:有向图中的极大强连通子称作有向的强连通分量. 2.第1点中的极大强连通子:把的所有结点用最少的边将其连接起来的子. 3.一个顶点也是极大强连通子.  ...; 2-6 如果G是一个有36条边的非连通无向,那么该顶点个数最少为多少?...无向竞赛阶: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 边数: 0 1 3 6 10 15 21 28 36         有向就*2;  对于36条边来说,9个点一定是竞赛:强连通十个点,可以满足

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数据结构-

非彼,今天来学习一种十分重要,在生活中也经常使用的数据结构「」 一、 就是由一些点与边组成,点之间是边,边两头有点,类似于我们所画的思维导。...根据点之间连接的边是否有具体指向区分为『有向』和『无向』。 ? 可以做什么呢?它可以解决最经典的问题『寻找最短路径』。...那就需要使用到另外一种数据结构『队列』 三、队列 队列很简单,和生活中的排队一样,比如购票,结账时,先排队的人先买到票或者结账完成。...就是有顺序,先进先出(First In First Out)的一种数据结构,它只有两种行为,入队和出队。类比生活中排队,有素质的人不能出现插队吧?...队列常常与栈进行对比,栈是一种先进后出的数据结构,或描述为后进先出(Last In First Out) 深度优先搜索就常使用栈。 四、实现 代码如何实现呢?

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