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重新认识地铁上的深圳:2017深圳城市大数据活跃报告

如何用大数据来理解深圳?《2017深圳城市大数据活跃报告》用58张数据图表与4万字,提供一个新的视角。 我们收集了深圳城区165个地铁站辐射圈的静态和动态数据形成14个指标,尝试为描述城市的复杂有序性提供一个新的视角,重构城市的认知坐标。 基于对这些数据指标的研究分析,DT财经于7月27日在深圳发布《重新认识地铁上的深圳——2017深圳城市大数据活跃报告》,以下为报告简要版内容。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 转载大数据公众号文章,请向原文作者申请授权,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 AnalyticVisualizations ( 可视化 分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines (语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。 挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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    重新认识地铁上的深圳:2017深圳城市大数据活跃报告

    如何用大数据来理解深圳?在数据侠实验室16期活动现场,DT财经发布《2017深圳城市大数据活跃报告》,用58张数据图表与4万字,提供一个新的视角。 我们收集了深圳城区165个地铁站辐射圈的静态和动态数据形成14个指标,尝试为描述城市的复杂有序性提供一个新的视角,重构城市的认知坐标。 基于对这些数据指标的研究分析,DT财经于7月27日在深圳发布《重新认识地铁上的深圳——2017深圳城市大数据活跃报告》,以下为报告简要版内容。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    深圳大数据培训:泛型--【千锋】 带有一个或多个类型参数的类是泛型的。

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    深圳大数据培训学习:继承--【千锋】 5.3.1.

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    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。 保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。

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    何为大数据分析

    基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    深圳大数据培训学习:方法的嵌套--【千锋】

    深圳大数据培训学习:方法的嵌套--【千锋】 方法里嵌套定义其他方法 示例1 object EmbedDemo { def add3(x:Int,y:Int,z:Int)={ def add2(x

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    大数据分析:特征工程

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    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark

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    国庆大数据分析思路

    国庆期间移动用户大数据分析,可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。

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    大数据分析《流浪地球》

    1 数据分析 全部数据均来自豆瓣影评,主要是【‘口碑’,‘评论日期’,‘评论内容’】三方面数据。 csv.DictWriter(fb, header) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) 3 数据分析

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    THU深圳研究院:大数据机器学习

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    图解大数据 | 大数据分析挖掘-Spark初步

    tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/173 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 ---- 1.Spark是什么 学习或做大数据开发的同学 Apache Spark是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统。它使用内存中缓存和优化的查询执行方式,可针对任何规模的数据进行快速分析查询。 Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量的廉价硬件之上,形成集群。 Apache Spark 已经成为最受欢迎的大数据分布式处理框架之一。 由加州大学伯克利分校的AMPLabs开发,作为Berkeley Data Analytics Stack(BDAS)的一部分,当下由大数据公司Databricks保驾护航,更是Apache旗下的顶级项目

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    大数据Python:3大数据分析工具

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具,以使用生产数据提高您的大数据编程技能。 正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。 现在有了Pandas,您也可以在Python中进行数据分析。数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用,以交互方式分析大量数据集,并从该数据中获取有意义的商业智能。 这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。 如果您不熟悉大数据并希望了解更多信息,请务必在AdminTome在线培训中注册我的免费大数据入门课程。

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    大数据分析:基于Hadoop的数据分析平台

    大数据时代的带来,一个明显的变化就是全样本数据分析,面对TB/PB级及以上的数据规模,Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享,我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。 Hadoop在大数据技术生态圈的地位,可以说是难以动摇,经过这么多年的发展,基础核心架构的地位,依然稳固。 Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本,使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台,可以根据实际的业务需求,来进行数据系统的规划和设计。 针对不同的具体需求,采用不同的数据分析架构来解决实际问题。 按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析两种。 总之,在大数据的发展当中,Hadoop始终占据着重要的位置,掌握Hadoop技术,是进阶大数据的基础门槛。

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    SDCC 2017 深圳站应用架构及大数据双峰会

    前言 6月10-11日,2017年SDCC峰会在深圳举行。为期两天的会议邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家分享干货实料。 大会介绍 SDCC 2017·深圳站,拥有互联网应用架构实战峰会、大数据技术实战峰会两大峰会,秉承干货实料的内容原则,邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家,共话高可用/高并发/高性能的系统架构设计、分布式缓存服务 、Web App前端架构、消息引擎架构、弹性计算、大数据平台构建、优化提升大数据平台的各项性能、Spark部署实践、企业流平台实践,以及实现应用大数据支持业务创新发展等核心话题,旨在通过来自国内一线互联网公司的实践案例 我们都知道SQL是一种标准化的数据分析语言,不管是数据分析师还是产品运营人员对SQL使用都没有障碍。为了减少用户的烦恼,我们推出了StreamSQL实时计算平台。 具有hive基础的数据分析人员可以轻松上手,学习门槛极低。 第二,StreamSQL自带丰富的指标类型和统一的指标格式,当任务出现问题是系统能快速的告警及定位。

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    Hadoop和大数据分析简介

    MapReduce组件对存储的大数据进行分析的中央平台。 我们中的许多人肯定听说过大数据,Hadoop和数据分析。行业现在主要关注他们,Gartner将战略大数据和可操作分析确定为2013年十大战略技术趋势之一。 据Gartner网站称:“大数据正在从关注个人项目转向关注对企业战略信息架构的影响。处理数据量,品种,速度和复杂性迫使许多传统方法发生变化。 有各种系统可用于大数据处理和分析,Hadoop的替代品(如HPCC)或亚马逊新推出的Red Shift。 MapReduce组件用于数据分析编程。它完全隐藏了用户的系统细节。 HDFS Hadoop有自己的分布式文件系统实现,称为Hadoop分布式文件系统。

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