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近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。...大数据正悄悄包围着我们。甚至连着世界经济格局也在酝酿着巨大变革！ 大数据的经典案例 数据正在成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向，商业模式和投资机会。...▼解决方案之全维度数据分析与挖掘 －时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户...，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。...第二，中国人口和经济规模决定中国的数据资产规模冠于全球，客观上为大数据技术的发展提供了演练场。 大数据的运作是在一个超出我们正常理解的范围之上的。
（原文来自 FiveThirtyEight，译言 linuxor 翻译） 内特·西尔弗（Nate Silver）是个天才数据分析师，曾经在2012年美国总统大选中准确预测了50个州的选举结果，并为了预测棒球选手的成绩而开发了统计工具...就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。...近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身上兼具通常不可能并存的要素，简直是个奇迹般的球员...把这样的梅西的所有相关数据收集起来进行彻底分析的，是体育数据分析师Benjamin。...结论 Benjamin在彻底研究分析了与梅西相关的所有数据后说，“在2014年世界杯上，梅西此前存在的‘在巴萨的表现和在阿根廷国家队的表现的落差问题’几乎消失了”。
相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情，但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013，今天有这样一位朋友问我，Excel2007的数据分析工具跑哪里去了？...数据分析工具是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序...2、单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。 ? 3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。 ?...4、OK 加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。 ?...在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库 - VBA”复选框，然后单击“确定”。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...图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，一个实例的图，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...sample movie 库，在执行框中执行，执行后结果如下。...电影里面扮演了 Neo这个角色，同时 Carrie在TheMatrix 这个电影里面扮演了Trinity 这个角色，Laurence 在TheMatrix 电影里面扮演Morpheus角色，Hugo在TheMatrix
关于字符串在JVM的哪里 字符串对象在JVM中可能有两个存放的位置：字符串常量池或堆内存。...提供了一个API, java.lang.String.intern()，这个API可以手动将一个字符串对象的值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是在堆中独立开辟的空间...,我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图 代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现，intern方法的底层是一个...native方法，在Hotspot JVM里字符串常量池它的逻辑在注释里写得很清楚....总结 在Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间，但是在使用的时候，也需要注意，因为StringTable的大小是固定的，如果常量池中的字符串过多，会影响程序运行效率。
于是，出于好奇的我，爬取了若干数据， 看看大家的科目三到底是哪个项目最致命 ， 以及分布的地区。...02 经过 1.首先老样子， 爬取数据 需要的模块： import random import requests import time from lxml import etree from urllib.parse...2.接下来进行数据可视化 词云： ? “紧张”， “靠边”， “转弯”， “技巧”， “教练”等，都是考生关注的！！！...主流的技术方案是配置全国各省市的JSON数据，这里使用的是BDP个人版，这是一个零编程的方案，我们通过Python导出一个CSV文件，然后将其上传到BDP中，通过简单拖拽就可以制作可视化地图，简直不能再简单...考生主要集中在广东省， 河南省和河北省。 03 结果 其实科目三并不难呀， 前提是要好好练习！！！“熟能生巧”还是硬道理啊！！！ 获取源码， 后台回复 【科三】
来源：人人都是产品经理（woshipm） 数据异常分析，是数据分析工作中最常见且重要的分析主题，通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因，建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念...计算移动极差均值（k 个样本数据产生k-1 个移动极差），公式如下：MR =ΣMRi/k-1； 计算CL，公式如下：CL = x； 计算UCL 和LCL（在3 倍标准差情况下）。...细分维度拆解示意图 2.3 明确波动的原因 在数据现象明确之后，需要对数据进行一定的推理，得出明确的结论。在逻辑推理过程中，需做到推断合理，避免常见的错误。...上述数据的统计范围是从不足1岁的孩子，到完全长成岁的孩子到完全长成成年人。在成长过程中，体型会逐渐变大智力也会逐步发展。...3、结论的推动执行，与业务沟通反馈分析结论，探讨后续方案的执行。 推荐阅读： 产品数据分析常见的坑（1） 是的，人工智能就是分析 天下武功唯快不破：从敏捷数据到敏捷数据分析
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。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？...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。...动态数据，对应一些发生变化的数据，比方说一个人在平台上面的行为数据和交易数据等。在做数据采集的时候，静态数据和动态数据，都需要关注和获取的。...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 数据从哪里来，不同的角度，有不同的出处。
前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子的事情（难道就因为我在郑州吗？）。那朋友一连串问了我好几个为题，听说郑州现在房子降价了？现在该不该买？买这个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）。 ?...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() ?...首先对原始数据进行处理，去掉单位，方便后续计算。...三、结论 看到这个房价就没心情往下分析了，有啥用，又买不起，呵呵呵呵、呜呜呜呜！ 还是让领导们看看选一下吧！
有数据分析和没有数据分析意识，在工作中会有什么区别呢？举个例子： 下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录，需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。 ?...画这个曲线图，可以对比3个产品在不同时间的绝对销量高低，但是不好对比3个产品的销售趋势，因为数量级不一样（SKU1几乎被拉平了），看着会有点眼花，而且也不方便从历史数据中探索产品的生命周期。...可以看到，通过定基比数据作出的这个图，可以让我们更明显地发现事实： 1、三个产品在上市的第3周都会达到一个小波峰，然后停滞一段时间在继续上升。...所以，具备数据分析思维的人，往往能够基于业务特点和需求出发，从数据特点角度，寻找合适的分析方法，得到的结论往往就是更加直观和深入。 ?...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
桶排序分析 那么，桶排序有什么好处呢？从直观上来讲，桶排序避免了一些无用的比较。接下来，我们来大致分析一下。...桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题，比如： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何排序呢？...桶的扩展应用 我们已经了解了桶排序的过程，接下来看这样一个问题： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何求中位数呢？...这是典型的海量数据的中位数问题，在各种笔试面试中也是经常碰到，我们当然可以采用桶排序来处理。 然而，完全不必要如此。目的是找中位数，压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少，我们可以计算出中位数在哪个文件桶，然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想，化大为小，在处理海量数据问题时，尤其有优势。
通过大数据智能分析，品牌主可以清楚了解每一分广告费花在了哪些地方，花在了哪些用户身上。...智能匹配 目标用户在哪里，广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间，通过合适的媒体，以合适的方式，投给合适的用户群体。...为此，城外圈借助强大的媒体数据挖掘系统，对目标媒体账号进行详细数据分析，包括账号粉丝数、预估有效阅读数、CWQ指数等基本媒体数据；男女粉比例、年龄层占比、地域分布、图文热词统计等媒体用户画像数据；时间段内总阅读...、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据；周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据，以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估，从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里...(图片来源：网络) 场景营销的投放渠道集中在移动端，用户围绕移动终端产生诸多场景，并由此生成大量数据，这些都为场景营销在移动端的开展提供了有利条件。
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。...之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下： 统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 统计学（第六版） 作者：贾俊平 出版社：中国人民大学出版社 统计学》第六版是在第五版的基础上修改而成的。
在路径中Administrator是登录系统时的用户，说明这个路径跟登录系统的用户有关，如果登录的系统用户变化了，这个路径也会跟着变化，所以如果存储的应用数据文件不是只针对该登录用户，就不能存放在该目录下...在路径中Roaming是漫游的意思，意味着这个目录支持数据同步，可以应用在跨设备帐号之间数据的同步，如果有这类场景存放在该目录就很合适，注意了，该目录只是微软约定存放跨设备帐号间同步的数据，同步的实现需要使用微软提供的同步机制另外实现...在路径中Administrator是登录系统时的用户，该路径与用户有关，所以如果存储的应用数据文件不是只针对该登录用户，就不能存放在该目录下。...PROGRAMDATA是一个环境变量，在我机器上是C:\ProgramData，在资源管理器输入%PROGRAMDATA%可以直接打开该目录。...用户生成的数据文件，是类似于Word创建的文档、Photoshop画的图，与应用数据文件完全不同，应用卸载的时候这些文件不能一起删除。
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。...之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。 ?...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下： 统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 统计学（第六版） ? 作者：贾俊平 出版社：中国人民大学出版社 统计学》第六版是在第五版的基础上修改而成的。
小火龙站在「互联网数据分析人」的角度，总结了大概率的六条出路，看看有没有适合你的： 01 互联网大头兵 有些同学不想做领导，只希望在技术和分析上成为行业的顶尖人才，那么「职场大头兵」或许会成为你一段时间的归宿...推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 03 银行/国企 银行/国企，这两者存在较多相似的地方，放在一起分析比较合适。这两类企业，也是很多快35岁人群梦寐以求的地方。...对于数据岗位，据这类企业的朋友反馈，也会有一定比例的加班情况，工作时间内也比较忙。所以如果是奔着不卷去的，建议入职之前详细了解下岗位情况。...推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 04 外企 对于外企的好感度，在我印象中是逐渐变化的。...推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 05 考公 身边有些朋友在考虑考公，理论上考公最好的时间段，是在大学、研究生快毕业的时候。
中秋佳节将近，不知道各位小伙伴儿有没有想好去哪里玩呢。不过说实在的，每到节假日，到处都是人山人海，那句“我动也不能动”，还不时的出现在我的耳畔呢。...获取数据 数据的获取，就从中国天气网站上直接抓取，网络上的一些 API，有的信息不是很全，只能获取最近3天的数据，有的又需要付费，还不如自己抓来的痛快。...看来在进入9月之后，全国普遍的温度都在慢慢回落了，温度适宜出行，但是就是会伴随着绵绵的细雨呀。 再来看下几大城市在中秋前后一周的天气情况 北京 ?...而美丽的九寨沟和西湖等，虽说会下雨，但是在雨天漫步，也不失为一种情趣吧。 降水和温度 我们再来看看各地的温度情况 ?...好了，今天的分析就到这里了，那么，你中秋节最终的选择是哪里呢？
我认为，具有强大的数据分析能力同时能很好地把握行业标准并遵守规则的公司可以提供精确的过滤解决方案，从而为用户鉴别出最有价值的数据。...在讨论“Hadoop会带来什么”时，有很多人在争论其优缺点，在这里我就不多加讨论了。 我的观点是，真正的挑战是提供价格可取的，关于更复杂的过滤和实时分析非结构化数据的解决方案。...我建议具备数据建模、分析、OCL、本体模型的数据挖掘等能力的公司，可以通过提供既针对结构化又针对非结构化数据的解决方案来获得一定优势。...如果要创建一个可能会被用于处理高级自然语言或者文本分析的更复杂的信息模型，就会用到本体论。本体论可以让你更好地理解在信息语料库中的概念和因果关系。...本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
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