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2022年暗统计清单发布,数据令人触目惊心

作为非法毒品交易、网络犯罪和其他最邪恶活动的发源地,暗无疑是一个令人生畏的地方。随着我们对互联网的依赖持续增长,暗统计数据显示,这一格局对消费者和企业都是一个重大威胁。...这份2022年暗统计数据清单让我们深入了解暗的威胁有多大,以及幕后可能发生的事情。...暗统计数据加密货币交易额高达21亿美元 数源:Chainalysis Chainalysis发布的一份加密货币数据报告显示,暗市场加密货币犯罪率迅速上升,并在2020年创下了新的收入纪录。...只卖25美元的被盗信用卡数据 数源:暗价格指数(The Dark Web Price Index) 暗价格指数(The Dark Web Price Index)旨在追踪暗市场中私人数据的平均价格...超过30%的北美人表示,他们在2019年定期使用暗,而且这一数字还在继续增加。 这项研究的统计数据显示,26%的北美人承认他们每天都在使用暗,另有7%的人表示他们每周至少使用一次暗

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Echarts统计拉勾招聘信息(scrapy 爬取)

今天要做的就是用图表统计一下现在各公司的薪资状况(虽然很多公司不能按照招聘上他们给的薪资来给)。 数据爬取 本次使用scrapy来做数据爬取,这是一个python的框架。...parseJson在这里主要是接收获取的数据。 仅仅有这个是不够的,因为貌似拉勾有反爬虫,没有header好像得不到数据(这个还待论证,至少我这边是)。...,因为我只想去简单统计一下,所以只存了薪资和工资这两个字段,想要统计更多的信息,就直接继续加就好了,这个比较简单,在items.py中编写 class LaGou(scrapy.Item): salary...,不方便我统计,于是为了便于操作数据把薪资取平均值,并统计提供相同的薪资的公司数目。...将这两组横纵坐标输入echarts 总结 本次做这个统计很多地方没想清楚怎么更好的去表现,所以做的很简单,其实细致一点还可以去分类统计,按照公司融资情况,领域等等内容,只要数据拿到都好说。

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Pandas | 数据统计

前言 本次我们介绍Pandas数据统计函数,如针对数值类型的统计(获取样本个数、平均值、标准差、极值等);针对非数值类型的统计(获取每个类型的个数)以及计算相关系数和协方差。 本文框架 0....读取数据数据预处理 2. 汇总类统计 3. 获取唯一值与按值计数 4. 相关系数与协方差 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....读取数据数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....汇总类统计 针对数值列,我们可以使用"df.describe()"将统计结果计算出来,返回结果有个数(count)、平均数(mean)、标准差(std)、最小值(min)、最大值(max)以及分位数(25%...# 数据统计 data.describe() # 返回结果 bWendu yWendu aqi aqiLevel count 365.000000

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python 办公自动化系列 (1) 从22053条数据统计次数并计算平均断时间

,然后提取 date 列的时间做减法,获得本次断时间,之后用同样的方法统计每次的断时间,最后计算总的断次数和断时间的平均值。...可以看到,总共有22053条数据,人工去找断前最后一个日志和通后的第一个日志,再算断时间,想起来都挺费劲的,还很无聊。...# 统计次数 print(f'断次数:{len(count)}') # 计算时间差 data = [] for item in count: disconnection_time = df.loc...# 数据保存到Excel df.to_excel('aliyun-ddns.xlsx') datas.to_excel('cal_datas.xlsx') [6xuf23nj82.png] 从这批数据统计得到...保存每次记录如下: [g8gpbsgccz.png] [p3x6pdwnx9.gif] 作者:叶庭云 公众号:微信搜一搜【修炼Python】 分享Python爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习有关知识和实例

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Django 数据统计查询

原文链接:https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html Django 数据库抽象 API 描述了如何创建、检索、...但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。...缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响...但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。...缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响

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pandas入门①数据统计

导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename...):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据...df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape():查看行数和列数 df.info():查看索引、数据类型和内存信息 df.describe():查看数值型列的汇总统计...1':'3',['A','B']] Out[23]: A B 1 1.0 2013-01-02 2 1.0 2013-01-02 3 1.0 2013-01-02 数据统计...df.describe():查看数据值列的汇总统计 df.mean():返回所有列的均值 df.corr():返回列与列之间的相关系数 df.count():返回每一列中的非空值的个数 df.max(

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统计02:怎样描绘数据

统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。...从物理的角度上来看,平均值和标准差所带的单位,都和原始数据相同。在多数统计案例中,大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...由于人们已经形成了约定俗成的数据绘图习惯,绘图方式上的过度创新甚至会误导读者。所以,这里出现的,也是经典的统计绘图形式。...由于这一系列统计教程主要用Python,我将基于Matplotlib介绍几种经典的数据绘图方式。Matplotlib是基于numpy的一套Python工具包,提供了丰富的数据绘图工具。...总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

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使用Hadoop统计日志数据

用户行为日志概述 用户行为日志: 用户每次访问网站时所有的行为数据 访问、浏览、搜索、点击......用户行为轨迹、流量日志(用户行为日志的其他名称) 为什么要记录用户访问行为日志: 进行网站页面的访问量的统计 分析网站的黏性 训练推荐系统 用户行为日志生成渠道: web服务器记录的web访问日志 ajax...离线数据处理流程: 数据采集 例如可以使用Flume进行数据的采集:将web日志写入到HDFS 数据清洗 可以使用Spark、Hive、MapReduce等框架进行数据的清洗,清洗完之后的数据可以存放在...HDFS或者Hive、Spark SQL里 数据处理 按照我们的需求进行相应业务的统计和分析 数据处理结果入库 结果可以存放到RDBMS、NoSQL数据数据的可视化展示 通过图形化展示的方式展现出来...---- 项目需求 需求: 统计网站访问日志中每个浏览器的访问次数 日志片段如下: 183.162.52.7 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "POST /api3/getadv

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统计02:怎样描绘数据

统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。...从物理的角度上来看,平均值和标准差所带的单位,都和原始数据相同。在多数统计案例中,大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...由于人们已经形成了约定俗成的数据绘图习惯,绘图方式上的过度创新甚至会误导读者。所以,这里出现的,也是经典的统计绘图形式。...由于这一系列统计教程主要用Python,我将基于Matplotlib介绍几种经典的数据绘图方式。Matplotlib是基于numpy的一套Python工具包,提供了丰富的数据绘图工具。...总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

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统计、概率和数据挖掘

统计、概率、数据挖掘,这几个词经常伴随出现,尤其是统计和概率两个概念,几乎就像自然界的伴生矿一样分不了家,有很多出版社都出版过叫做《概率统计》的书籍。...我们这本书本身也不准备从学术的角度给统计和概率做严格的区分,在平时工作中我们用的统计大多为计数功能,例如使用SQL语言对数据库的某些字段进行计数(count)、求和(sum)、求平均(avg)等。...当然,概率的用法远其实不止这些,在数据挖掘中同样用到大量概率相关的算法,我们后面会有相当的篇幅进行说明。 数据挖掘这个词很多时候是和机器学习一起出现,现在网上众人对这个两个词的关系说法也是莫衷一是。...有的说数据挖掘包含机器学习,有的说机器学习是数据挖掘发展的更高阶段云云。数据挖掘和机器学习这样的词汇命名应该是信息科学自然进化和衍生出来的,带有一定的约定俗成的色彩,人们的看法见仁见智也在情理之中。...数据挖掘——首先是有一定量的数据作为研究对象,挖掘顾名思义,说明有一些东西并不是放在表面上一眼就能看明白,要进行深度的研究、对比、甄别等工作,最终从中找到规律或知识,“挖掘”这个词用的很形象。

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统计02:怎样描绘数据

统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。...从物理的角度上来看,平均值和标准差所带的单位,都和原始数据相同。在多数统计案例中,大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...由于人们已经形成了约定俗成的数据绘图习惯,绘图方式上的过度创新甚至会误导读者。所以,这里出现的,也是经典的统计绘图形式。...由于这一系列统计教程主要用Python,我将基于Matplotlib介绍几种经典的数据绘图方式。Matplotlib是基于numpy的一套Python工具包,提供了丰富的数据绘图工具。...总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

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数据的误区:数据统计≠大数据

“新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。...除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。...数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。...图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。...如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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数据的误区:数据统计≠大数据

“新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。...除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。...数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。...图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。...如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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