随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
近日，Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家，其中，Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文 8步 成为数据科学家。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
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OK，这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。
如何成为一个数据科学家？不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起，然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先，什么是数据科学家？数据科学，是一个多学科知识的交集，甚至包括黑客技巧。数据科学家，是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。目前，数据科学家的典型教育背景是：高中5%，技校5%，
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译：焦剑，康欣，姚佳灵 校对：孙沁(Kiki) 可视化：田晋阳 如何成为一个数据科学家？不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起，然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先，什么是数据科学家？数据科学，是一个多学科知识的交集，甚至包括黑客技巧。数据科学家，是比软件工
大数据文摘翻译:孙强 校对:于丽君(转载请保留) 企业IT部门已经发现了大数据商业智能的价值，但中小企业和初创企业因为缺钱少人却得不到数据分析带来的好处。分析PB(petabytes)级和EB(exabytes)级非结构化数据需要耗费大量资源。在做商业智能数据分析前，仅仅准备这些数据公司就需要耗费大量人力，物力及时间。其结果是，规模较小的企业，特别是还在初创阶段的企业，根本没有机会借助商业智能来改善业务。 Public Signals总裁，约翰·W·罗达特说“该信号隐藏在数据中。...问题是没有人看这些数据
大数据文摘翻译作品 编译：焦剑，康欣 校对：孙沁(Kiki) 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 OK, 这些步骤不是那么简单。但是，它们都是可操作的，并且大多数步骤都是
基因本体论定义与基因功能有关的概念（'GO术语'），以及这些功能如何相互关联。随着生物学知识的积累，它不断修改和扩展。GO描述了三个方面的功能：分子功能（基因产物执行的分子水平活动），细胞组分（相对于基因产物执行功能的细胞结构的位置）和生物过程（更大的过程，或通过多种分子活动完成的“生物学课程”）。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 丁雪，姚佳灵 随着数据大环境（data climate）越来越快地发展，数据可视化的趋势永远在转变和变化。在过去五年、当下或更远的未来，我们处于什么位置？一些重要的事情正在发生…… 数据的意义 让我们从如何思考及如何处理数据开始，下面的数据演化流已经清楚地展示了这个流程： 简单地说，从原始数据开始。原始数据是指被感应器、人类或其它任何方式记录下来的数据，它们以其原始的形式（数字、符号或文字）存储下来。第二步，将数据以表、列和电子表格的形式组织起来，那样我们能够开始理
【编者按】：AI、自动化，这些技术进步不仅威胁到到了其他行业的工作，甚至有声音认为，连开发这些技术的程序员其自嘲的“码农”地位都将不保。比方说，OpenAI 前研究科学家 Andrej Karpathy 就认为，在AI引领的软件2.0趋势下，传统程序员真的有可能要失业了。不过，跟 Tyler Elliot Bettilyon 相比，这些都是对程序员未来的片面看法，相对而言，他对程序员未来的工作前景分析更加全面客观，值得从业者好好看看，思考未来作何选择。 我的一位朋友最近提出了一个问题，这样的问题我在不同场合
《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱，因此要从混乱中梳理清晰的数据，从而发现商业机会，就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图，能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及，《可视化组织：数据可视化，大数据，需求更优决策》（Wiley出版社，2014年）也
IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗？这个工作是一个巨大的即将破裂泡沫吗？本文作者对此做了详细的分析。 一位朋友最近向我提了个问题，这个问题我曾经在不同的论坛上听到过，虽然问题的形式不太一样： “你认为IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗？这个工作看起来有点像一个巨大的即将破裂泡沫。我认为，科技和低水平计算机科学相关工作能够“受人尊敬”以及保持高薪的唯一原因是这个行业中充斥着晦涩难懂的专业术语和公众对计算机的无知，而这两种情况在未来的10年里都将消失。” 这个问题既跟技术工作的未来相关，也是对软件工
IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗？这个工作是一个巨大的即将破裂泡沫吗？本文作者对此做了详细的分析。
本文讨论了技术职业的未来前景，特别是随着机器学习和人工智能的兴起，程序员需要不断学习新技能以适应变化。作者认为，IT行业将不断变化，那些能够适应变化并学习新技能的人可能会获得更高的收入。同时，文章也指出，从事技术职业需要活到老学到老，并且需要关注行业动态和技术趋势。
T客汇官网：tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行，云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月，Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出，大部分的受访者（51%）已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到：“我们预计这种趋势将会继续，2020年绝大多数（超过一半）的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测，到2020年，BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高：到2017年底，预计将有69%的
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。 ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关
开发人员可以定义用户与行和列的交互，如是否可以更改行或列的大小、是否可以移动行或列、冻结指定的行或列、在行或列中查找数据等。 更改行或列的大小 你可以允许用户重新调整表单中行或列的大小。 设置行的Resizable属性以允许用户重置行的大小，设置列的Resizable属性以允许用户重置列的大小。用户也可以双击列首与列首之间的分隔线以重新设置列的宽窄，以适应列首文字的宽度。 用户要重置行或列的大小，仅需鼠标左键单击行首或列首的边界线，拖拽至所需位置释放鼠标。 如下图所示，当左键被按下时，鼠标位置就会显示一个工
指派问题 参考 【运筹学】整数规划 ( 整数规划求解方法 | 指派问题 ) 博客 ;
元素都覆盖住 , 如果能一眼看出来最好 , 如果不能 , 就需要使用打钩的方法 ;
以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作，注意将 year 这一列设置为行标签。
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
说明：从严格的列式存储的定义来看，Hbase并不属于列式存储，有人称它为面向列的存储，请各位看官注意这一点。
使用vue全家桶以及v-charts和datav实现一个github可视化大数据界面展示，没有设计搞的原因，只能忽略设计编写一下界面，
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
要隐藏其他工作表中的行，只需使用该工作表代替ActiveSheet，例如使用Sheets(1)代表第1个工作表，或者使用Worksheets(1)代表第1个标准工作表。隐藏所有行后，行标题几乎被隐藏，但列标题仍然在工作表中。
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
数组这种数据结构，应该在绝大多数语言都有实现，使用起来直接使用下标就可以获取想要的数据，在编程过程中几乎是必不可少的。
Dancing Links算法主要用于解决精确覆盖问题，精确覆盖问题就的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得每个集合中每一列恰好只包含一个1。例如下面的矩阵，我们将改矩阵命名为矩阵1
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
在Bootstrap中，行（Row）和列（Column）是构建响应式网格布局的核心组件。它们允许我们创建灵活的网格系统，以便在不同的屏幕尺寸下进行布局。
最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop([columns,])是没法处理的，怎么办呢，
精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1
本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍
在介绍两种上下文过程中，我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现，来增强大家的感性认识。（本系列所用示例，来自微软官方样本数据库AdventureWorks）
torch.gather(*input,dim,index,sparse_grad=False, out=None*) 函数沿着指定的轴 dim 上的索引 index 采集输入张量 input 中的元素值，函数的参数有：
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
文章目录 一、矩阵构造 1、获取指定位置的矩阵元素 2、获取指定行的元素 3、获取指定列的元素 二、矩阵下标排列顺序 一、矩阵构造 ---- 1、获取指定位置的矩阵元素 获取矩阵指定行列元素的方法 : % 生成 5 阶幻方矩阵 A = magic(5) % 从 A 矩阵中获取第 2 行第 3 列元素 B = A(2,3) 📷 2、获取指定行的元素 冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行 / 列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 行所有元素 % : 表示全部 C = A(3,:)
注意必须先变行 , 然后再变列 , 行列不能同时进行改变 ; 否则矩阵中会出现负数 , 该矩阵中 不能出现负数 ;
2、数据类型 数组名[行数][列数] = {{数据1,数据2},{数据3,数据4}};
如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']<20 )] 取df中指定列索引对应的值中10-20之间的元素
在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。这是看起来关系数据库(RDBMS)一样，但将HBASE表看成是多个维 度的Map结构更容易理解
传统行存储数据压缩率低，必须按行读取，即使读取一列也必须读取整行。在分析性的作业以及业务负载的情况下，数据库往往会遇到针对大量表的复杂查询，而这种复杂查询中往往仅涉及一个较宽（表列数较多）的表中个别列。此类场景下，行存储以行作为操作单位，会引入与业务目标数据无关的数据列的读取与缓存，造成了大量IO的浪费，性能较差。因此openGauss提供了列存储引擎的相关功能。创建表的时候，可以指定行存储还是列存储。
本文参见：https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277
MySQL对每个表有4096列的硬限制，但是对于给定的表，有效最大值可能会更少。确切的列限制取决于几个因素：
下图1所示是一个常见的需求，在多个列中放置着每个月份的数据，需要将月份移到单个列中，同时保留报表中的所有描述性信息。
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