编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？
求结果：select "1"？ 查找包含"objs"的表？查找包含"o"的数据库？ 求今天距离2002年有多少年，多少天？ 请用一句SQL获取最后更新的事务号（ID） 有如下两个表： ①请查
不想编程！不会编程！但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办？现在这都不是问题，今天我将分享十个优秀的机器学习工具，不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
本文是数据科学家学习路径的的完结篇，算上《数据科学家成长指南（上）》和《数据科学家成长指南 （中）》，总篇幅应该五万字多一点。今天更新数据获取、数据清洗、工具三条线路的内容，文字较少。
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
图片💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 AI 面试题库系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/48📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/318📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片本篇内容基于场景面试题完成，在给定场景和数据表的前提下，有一系列的分析挖掘问题，
上图：CSDN每日签到，和每日练习打卡。 在很多互联网应用中，我们会存在签到送积分、签到领取奖励等这样的需求，比如：
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
本文将详细介绍Elasticsearch Index Monitoring监控命令之Index Stats API。
近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。
今天在查看服务器日志的时候无意间发现我 nginx 的日志文件有一天很大，于是猜测应该是有人在用脚本请求平台，进行想看看到底是个什么情况，所以有了这篇与 ChatGPT 的聊天记录。
作者：Gregory Piatetsky 机器之心编译 近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。此外，机器之心在文末发起了一个投票，快选出你心中最美的深度学习框架吧。 这份投票结果既有预料之内，也有预料之外的部分。数据显示，Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势，R 语言的使用率
导读：近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解👇
工欲善其事，必先利其器。踏入大数据时代，你的“工具”跟上时代了吗?在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。今天，大圣众包威客平台( www.das
Oracle分析函数实际上操作对象是查询出的数据集，也就是说不需二次查询数据库，实际上就是oracle实现了一些我们自身需要编码实现的统计功能，对于简化开发工作量有很大的帮助，特别在开发第三方报表软件时是非常有帮助的。Oracle从8.1.6开始提供分析函数。
刚开始主要是负责做平台相关的工作，后来做了⼀段时间的实时指标，离职前主要负责离线 指标这块的内容以及⼀些维护优化的⼯作;
查找文档：学习一个内置对象的使用，只要学会其常用成员的使用即可，我们可以通过查文档学习，可以通过MDN/W3C来查询。 Mozilla 开发者网络（MDN）提供了有关开放网络技术（Open Web）的信息，包括 HTML、CSS 和万维网及 HTML5 应用的 API。 MDN:https://developer.mozilla.org/zh-CN/
API 监控报告是一种监测 API 异常的工具。在 API 管理中，查看 API 异常监控的监控报告，是 Eolink Apikit 常用的功能。Eolink Apikit 的监控报告有 3种：
参考资料：https://www.bilibili.com/read/cv4744418/?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.13 自己学习完善，整理出来 内置
当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的形式。 而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。 以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具： 1、RapidMiner 该工具是用Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供
我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”（Leaders）和“黑马”（Challengers）中的明显改变，其中包含IBM, SAS, RapidMiner, KNIME, MathWorks, Microsoft 和Quest等公司。
一、SQL速成 结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言，它包括若干关键字和一致的语法，便于数据库元件(如表、索引、字段等)的建立和操纵。 以下是一些重要的SQL快速参考，有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性，请查询MySQL手册。 1．创建表 表是数据库的最基本元素之一，表与表之间可以相互独立，也可以相互关联。创建表的基本语法如下： create table table_name (column_name data无效 {identity |null|not null}， …) 其中参数table_name和column_name必须满足用户数据库中的识别器(identifier)的要求，参数data无效是一个标准的SQL类型或由用户数据库提供的类型。用户要使用non-null从句为各字段输入数据。 create table还有一些其他选项，如创建临时表和使用select子句从其他的表中读取某些字段组成新表等。还有，在创建表是可用PRIMARY KEY、KEY、INDEX等标识符设定某些字段为主键或索引等。 书写上要注意： 在一对圆括号里的列出完整的字段清单。 字段名间用逗号隔开。 字段名间的逗号后要加一个空格。 最后一个字段名后不用逗号。 所有的SQL陈述都以分号";"结束。 例： mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB， index(blob_col(10)));
AI摘要：本文介绍了Linux日志审计中三个重要命令：`sed`、`sort`、和`uniq`的用法及其常用参数。`sed`用于文本处理，如替换、删除、插入操作；`sort`用于文本排序，支持数字顺序、反向排序等；`uniq`用于去重和统计重复次数。文章通过实例展示了如何结合这些命令来分析和统计日志数据，如统计网站访问日志中每个IP的访问次数并排序。这些命令的熟练使用可以提高日志分析和处理的效率，对于实现复杂的日志审计和分析任务至关重要。
最近笔者学到了一个新词，叫做“认知折叠”。就是将复杂的事物包装成最简单的样子，让大家不用关心里面的细节就能方便使用。作为数据科学领域从业者，我们所做的事情就是用数学模型来解决实际的商业决策问题，最后包装成客户能看懂的简单图表。
最后是今天的分享：Author、Article、ArticleDetail三张表一键建表SQL语句
原作者 Shane Brennan 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对于数据科学领域的新手来说，以下的十大常见误区每一条都是血与泪的教训。 对于数据科学领域的初学者和职场小白来说，理想往往很美好，现实却很骨感。理想的数据科学世界与现实中遇到的问题之间往往存在着鸿沟。 许多数据分析课程都旨在教授学生编程、统计学、数据整理等方面的基础知识。然而却极少涉及在实际的数据科学工作中会遇到的挑战。 数据分析课程提供了数据和工具，并要求你得到预期的结果。而在实际工作中可能不会给你提
1.下载 git clone https://gitee.com/mo-shan/analysis_binlog cd analysis_binlog
很多时候，我们观察程序是否如期运行，或者是否有错误，最直接的方式就是看运行日志，当然要想从日志快速查到我们想要的信息，前提是程序打印的日志要精炼、精准。
本文共2500字，建议阅读7分钟。 减少外存（硬盘）访问量一直是提高大数据计算性能的永恒话题。
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
一个朋友在某运动品牌公司上班，老板给他布置了一个处理客户订单数据的任务。要求是根据订单时间和客户id判断生成四个新的数据：
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
本文是一篇阅读RapidMiner手册，结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切，对其进行理解与整理，贴出作为记录与项目书素材。
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现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
前文分析了Workload repository report for (负载信息库报告)、Report Summary(报告摘要)，接下来一项重要的事情是关于等待事件统计。
某银行拟开发一套ATM系统软件对客户的账户和交易信息进行管理。该系统的后台数据库为
关联规则是通过分析频繁使用的“如果/然后”模式的数据并使用条件 支持 和 置信度 来确定最重要的关系来创建的。支持表示项目在数据库中出现的频率。置信度表示发现if / then语句为真的次数。使用FP-Growth运算符之类的运算符来挖掘频繁的if / then模式。“创建关联规则”运算符采用这些频繁项集并生成关联规则。
编程是数据科学的重要组成部分。在所有方面中，一般认为一个理解编程逻辑、循环、功能的大脑更有可能成为一个成功的数据科学家。那么，一个从来没有在学校或学院里学过编程项目的人呢？
很多时候，我们观察程序是否如期运行，或者是否有错误，最直接的方式就是看运行日志，当然要想从日志快速查到我们想要的信息，前提是程序打印的日志要精炼、精准。 但日志涵盖的信息远不止于此，比如对于 nginx 的 access.log 日志，我们可以根据日志信息分析用户行为。 什么用户行为呢？比如分析出哪个页面访问次数（PV）最多，访问人数（UV）最多，以及哪天访问量最多，哪个请求访问最多等等。 这次，将用一个大概几万条记录的 nginx 日志文件作为案例，一起来看看如何分析出「用户信息」。 ---- 别急着开
本文首次发表在《程序员》杂志 2017 年 09 月期。 前言 ---- 基于本地数据的全文搜索（Full-Text-Search，FTS）在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同，移动端受硬件条件限制，尤其在数据量相对较大的情况下，搜索性能问题表现得十分突出。本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信安卓客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。 SQLite FTS Extension ---- SQ
一位B站粉丝，问我后端Java和前端Vue，如何实现一个简单的签到功能，在吃了顿大餐后，顺便也把主要过程分享一下。
在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试一下你掌握了么？
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