参考链接： Python中的多维数据分析 利用Python进行数据分析 内容简介： 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？...《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。...·从pandas库的数据分析工具开始。 ·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 ·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。...·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 ·处理各种各样的时间序列数据。 ·通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题。...利用Python进行数据分析 目录： 前言 1 第1章 准备工作 5 本书主要内容 5 为什么要使用Python进行数据分析 6 重要的Python库 7 安装和设置 10 社区和研讨会 16 使用本书
将数据拆解为各个小数据，协助各个击破。按照事实和假设，确定自己的心智模型，针对问题进行数据分析，找到蛛丝马迹。可见怎么拆解问题和数据，是核心内容。...炫酷的设计，不如直接展示数据。数据分析需要的是数据展示，你是数据分析师，不是UI设计师。让数据变美观，不是你该考虑的问题。 数据太多，则集中注意目标相关的数据。...标准偏差 分析点与数据集平均值的差距。数据集中的大部分点，都会落在平均值的一个标准偏差范围内。...分析师尽量避免依赖直觉。 如果A的数据无法直观获得，则用B的数据进行分析，换一个角度 II 总结 换一个角度，农村包围城市的算法。 提交的报告，也就是心智模型的转变，需要描述清晰。...协助例子： RDBMS I 核心点 跳过，关系型数据库的使用 II 总结 13 整理数据:井然有序 协助例子： 数据整理 I 核心点 数据分析有一个不可告人的秘密——作为数据分析师，你花在数据整理上的时间多过数据分析上的时间
最近python挺火，据说是还纳入山东高考。道听途说的，哈哈。直接上图，由于文件过发60多兆发不了咱们的会员群，烦请私信我获取。
实际应用中，可能会涉及处理 pdf 文件，PyPDF2 就是这样一个库，使用它可以轻松的处理 pdf 文件，它提供了读，割，合并，文件转换等多种操作。...文件的文档信息字典 getFields(tree = None,retval = None,fileObj= None) 如果此 PDF 包含交互式表单字段，则提取字段数据， getFormTextFields...() 从文档中检索带有文本数据（输入，下拉列表）的表单域 getNameDestinations(tree = None,retval= None) 检索文档中的指定目标 getNumPages() 计算此...文档根目录中检索 XMP 数据 isEncrypted 显示 PDF 文件是否加密的只读布尔属性 namedDestinations 访问该getNamedDestinations()函数的只读属性...参数： pdf : 页面所属的 PDF 文件。 indirectRef：将源对象的原始间接引用存储在其源 PDF 中。
程序=数据结构+算法 这好比是软件工程师的“武林秘籍”。 数据结构指的是数据与数据之间的逻辑关系；算法指的是解决特定问题的步骤和方法。...可以说数据结构是待处理问题的数学模型，算法则是处理问题的策略。 ? 作为软件工程师，除了要对现实问题有很好的理解与把控外，还要深谙数据结构与算法。...最近很多小伙伴问我要一些 数据结构与算法 相关的资料，于是我翻箱倒柜，找到了这本非常经典的电子书——《数据结构与算法分析：Java语言描述》。...资料介绍 《数据结构与算法分析：Java语言描述》是国外数据结构与算法分析方面的经典教材。...本书把算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细致讲解精心构造程序的方法。 ?
分析 EXIF信息 不管如何，首先肯定要看一下这个 PDF 本身带的 EXIF 信息，寻找一些分析线索。...: application/pdf [PDF:Document] PDF Version : 1.7 [PDF:Document] Linearized...: No [PDF:Document] PDF Version : 1.7 [PDF:Document] Tagged PDF...绕了一圈，能否正确打开这个 PDF 这件事跟平台没有任何关系，只跟软件有关。不得不说 FastReport 这个工具生成的 PDF 是真的流氓。 可是 WPS 的 PDF 编辑功能需要开通超级会员。...忽然想到，为啥不先把 PDF 转成 Word，利用 Word 快速修改字体，然后再保存成 PDF 呢？
导读 在DTCC 2016中国数据库技术大会“大数据创业”专场，Sensors Data CEO 桑文锋分享了主题为《深入浅出大数据分析》的演讲，作为一名资深大数据牛人，从大数据思维讲起，深入浅出剖析数据驱动的理念...，常用的数据分析方法，推荐的思路，多维数据分析技术等。...名片 桑文锋，Sensors Data CEO，前百度大数据部技术经理。从2008年开始从事数据方向，从零构建了百度的用户日志大数据处理平台。...2015年4月从百度离职，创建Sensors Data，帮助客户实现数据驱动。 以下为PPT全文： ---- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
点击蓝字获取更多精彩信息 聚类分析是生信分析中常用的工具，在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起，以基因集的形式进行后续分析，今天小编给大家介绍其相关原理。...颜色则表示该基因的表达量； 每一行表示同一个基因在不同样本的表达情况； 每列表示一个样本中不同基因的表达情况； 上方的聚类是表示对来自不同样本的聚类结果； 左侧的树状图是表示对来自不同样本的不同基因的聚类分析结果...总结 聚类分析将基因划分为不同的基因集合，用于反映不同实验条件下样品差异表达基因的变化模式。...对这些基因集进行分析往往可以获得比单基因分析更为可靠的结果。 获得基因集之后，可以进行通路分析、富集分析，以及更高级的 GSEA 或者 WGCNA 分析，大家请继续关注我们后续吧。
本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法，从而可以帮你释疑如下问题： 1、为什么innodb表需要主键？2、为什么建议innodb表主键是单调递增？...这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。目前很多数据库产品的索引都是基于B+tree结构。...1、Innodb索引实现方式： 对于InnoDB表，数据文件ibd本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。...辅助索引需要搜索两遍索引：第一：检索辅助索引获得主键值 第二：用主键值到主键索引中检索获得记录 到这里，再来分析本文开头提出的问题： 问题1、为什么Innodb表需要主键？...如果InnoDB表主键是单调递增的，可以使用改进后的B+tree分裂策略，显著减少B-Tree分裂次数和数据迁移，从而提高数据插入效率。 不仅如此，它还大大提高索引页空间利用率。
常国珍，CDA数据分析师SAS讲师。会计学博士、社会学硕士，毕业于北京大学人口所，目前就读于北大光华管理学院，SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。...查看阅读原文点击下载常国珍-数据分析的过往与现状-白皮书发布 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化...”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复...“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
是一个与枚举类型一起使用的专用 Set 集合，其中 RegularEnumSet 和 JumboEnumSet 不能单独实例化，只能由 EnumSet 来生成，同样元素不可重复；下面咱们来对各个主要实现类进行一一分析..., PRESENT)==null;} 其中变量PRESENT，是一个非空对象，源码部分如下：private static final Object PRESENT = new Object(); 可以分析出...从源码分析上可以看出，HashSet 正是使用了 HashMap 的这一特性，实现存储元素下标无序、元素不会重复的特点。...如果你之前了解过 LinkedHashMap，那么你一定知道，它也继承自 HashMap，唯一有区别的是，LinkedHashMap 底层数据结构基于循环链表实现，并且数组指定了头部和尾部，虽然数组的下标存储无序...PRESENT)==null;} 其中变量PRESENT，也是是一个非空对象，源码部分如下：private static final Object PRESENT = new Object(); 可以分析出
前言 在多线程编程中，由于线程之间的竞争，导致多线程访问数据时容易出现数据不一致的问题，为了解决这个问题，Java提供了一些线程安全的数据结构，其中之一就是ConcurrentLinkedQueue...摘要 本文主要介绍ConcurrentLinkedQueue的源代码解析、应用场景案例、优缺点分析、类代码方法介绍以及测试用例。...优缺点分析 优点 高并发性：ConcurrentLinkedQueue的实现采用了无锁算法，相比于同步队列的加锁操作，它在高并发场景下的性能更优； 无阻塞：当队列为空时，出队操作不会阻塞线程，而是立即返回...如果应用场景中需要随机访问，建议使用其他数据结构； 不支持元素排序：ConcurrentLinkedQueue是一个队列，它不支持对元素进行排序。如果应用场景中需要对元素排序，建议使用其他数据结构。...测试代码分析 根据如上测试用例，在此我给大家进行深入详细的解读一下测试代码，以便于更多的同学能够理解并加深印象。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...因此要想对geopandas中的数据分层有深入的了解，我们就得先来了解一下mapclassify中的各种数据分层算法。...用到的数据是系列文章前几期使用地滚瓜烂熟的新冠肺炎疫情数据，数据处理过程同上一篇文章，这里不再解释： 图2 2.1.1 BoxPlot image.png 图3 在mapclassify中我们使用...']) # 查看数据分层结果 bp 图4 可以看出通过箱线图法将数据分成了五类，其中异常值只有1个即为湖北省。...即对于正态分布而言，68%的数据将分布在距离均值1个标准差之内，95%的数据在2个标准差之内，99.7%的数据在3个标准差之内。
编者的话：本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。...作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件，而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。...一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测（关于这四类问题后文会详细阐述），而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题...当然我们也不能简单的认为数据挖掘就是一个“新瓶装老酒”，毕竟，数据挖掘根据所解决的不同类型的问题，把包含统计学在内的各种方法进行了整合和重新设计，形成了一套新的数据分析方法论和框架，在这个框架内，源源不断的很多人投入进来...分析人员的业务知识和思维模式不仅仅简单的影响着变量的设计，还包括整个数据挖掘任务的方案框架设计以及后续的结果应用，在这里以终为始的思维模式又显得尤为重要。
小勤：我们每天都能收到供应商推送的pdf格式的燃油价格文件，怎么能方便地整合到一起做数据分析啊？ 大海：现在Power BI支持pdf文件的数据导入了，所以非常方便啊。...大海：那我们看一下这里读取pdf数据是生成的步骤里用了什么函数？ 小勤：Pdf.Tables？ 大海：对的。...所以，对于Excel文件，使用Excel.Workbook进行数据解析，那么，对于pdf文件来说，就用Pdf.Tables来解析即可。...所以，这里多个pdf文件的整合，也就比较简单了： Step 01 从文件夹获取数据 Step 02 用Pdf.Tables函数解析文件内容 Step 03 展开数据并筛选所需类型数据...大海：目前Pdf.Tables函数是不支持这样的参数的，希望将来更加完善。 4.5 最后我们直接修改一下列名即可： 小勤：嗯。这样整合pdf文件的数据参与分析就方便多了。
PDF完整版+视频讲解的下载方式 回复关键词 20180110 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
coding=utf-8 import pyPdf import optparse from pyPdf import PdfFileReader 使用getDocumentInfo()函数提取PDF...文档所有的元数据 def printMeta(fileName): pdfFile = PdfFileReader(file(fileName, 'rb')) docInfo = pdfFile.getDocumentInfo...() print "[*] PDF MeataData For: " + str(fileName) for meraItem in docInfo: print "[+] " + meraItem..." + docInfo[meraItem] def main(): parser = optparse.OptionParser("[*]Usage: python pdfread.py -F ") parser.add_option('-F', dest='fileName', type='string', help='specify PDF file name')
我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降...事实上我只是想说明，「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能，而整天和技术人员打交道的非技术人员们，由于耳濡目染久了...当然， 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 ， 然而， 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。...其中树的所有结点（底部除外）的数据都是由主键字段中的数据构成，也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。...然而， 事物都是有两面的， 索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降，原因很简单的， 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态， 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，
不过，最新的大数据与数据分析为汽车制造商们带来了前所未有的可能，供他们应对各种挑战和难题。...数据分析是一个强有力的工具，要恰当运用数据分析，需要具备全方位的综合能力，与企业内的多种职能部门和技术团队交互融合。...鉴于此，我们的汽车行业服务团队撰写了一系列文章，合编成《汽车行业的大数据与分析》，介绍大数据分析将为汽车公司带来哪些可能，以及在考虑数据分析计划时需要注意的事项。...以下总结了文中的主要观点和发现： 对于数据的爆炸式增长，德勤认为企业大数据应用的重点不是在于如何获取更多的数据，而是围绕业务目标，具体业务问题，通过大数据分析的手段进行深入分析并解决问题。...以下为报告PDF全文，单击图片可查看大图，或公众号回复关键字“德勤汽车”获得PDF文档下载地址。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
偶然在慕课网上看到《在线分布式数据库原理与实践》这个视频，讲的挺不错的。...MVCC 并发控制下的读事务一般使用时间戳或者事务 ID去标记当前读的数据库的状态（版本），读取这个版本的数据。读、写事务相互隔离，不需要加锁。...读写并存的时候，写操作会根据目前数据库的状态，创建一个新版本，并发的读则依旧访问旧版本的数据 一句话讲，MVCC就是用 同一份数据临时保留多版本的方式 ，实现并发控制 深入单机事务 我们来看一下事务的...但如果读写可以并行，会出现如下情况，第一次读到版本号为1的数据，第二次写是并行的，可以更新到这个数据，如果再次读这个数据，可能读到的数据版本是不同的，于是就会出现不可重复读。...问题：可能读到写过程中的数据，因为读没有加锁，只加了一个写锁，所以可能读到内部没有提交完成的数据，所以一般不用这个隔离级别，因为会读到中间状态 持久性 事务完成以后，该事务对数据库所做的更改便持久的保存在数据库之中
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