根据不完全统计，2016年7月大数据行业共计发生21起投融资事件，相比上个月环比增长75%，其中已披露具体金额的有15起，涉及金额23.36亿人民币。...图表 1：2015年7月-2016年7月大数据领域投融资情况 ?...图表 2：2016年7月大数据企业募资轮次分布 ?...智能教育的大数据分析系统以学生为中心，按照教、学、测三个环节组织线上学习内容与学习过程，将学生、教师、家长、机构四类用户群有机整合在智能学习管理系统中，各司其责，相互作用，实现了个性化的课堂教学、家庭辅导和自主学习管理环境...若全国1.7亿的中小学生都使用智能教育系统，按照人均年消费1000元，该市场的潜在规模也达到千亿量级，智能教育行业发展前景广阔。 注：2016年7月大数据领域投融资列表 ?
Python数据 在我们阅读本文时，我将使用一些示例数据来完成这些示例。 我们将使用的Python数据是在几天的时间内从该网站获得的实际生产日志。...Python Pandas 我们将讨论的第一个工具是Python Pandas。正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。...使用Python Pandas和Big Data可以做很多事情。单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。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。查看上面的网站了解更多信息。...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。
汇总分析 查询“每个用户第一个订单”，涉及到“每个”，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的要用“分组汇总”解决该类问题。...这就要获取到表里的其它数据。可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 使用多表联结，查询每个用户第一个订单的记录： image.png 查询结果： 3.
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。...利用Python进行数据分析最重要到一步，就是利用合适的方法将数据导入到Python。然而，当你面对一堆数据，你真的会快速、正确的读取吗？...在本期Python数据分析实战学习中，将从常见的数据获取方法入手，对常用的数据获取方式进行详细的介绍： Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...---- 第二招 Pandas 库读取数据 在日常数据分析中，使用pandas读取数据文件更为常见。...分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。
其次，教育大数据有四大来源：一是在教学活动过程中直接产生的数据，比如课堂教学、考试测评、网络互动等;二是在教育管理活动中采集到的数据，比如学生的家庭信息、学生的健康体检信息、教职工基础信息、学校基本信息...最后，教育大数据之“大”并非指数量之大，而是强调“价值”之大，即能从繁杂的教育数据中发现相关关系、诊断现存问题、预测发展趋势，发挥教育大数据在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置...教育关乎国计民生，而教育问题又异常复杂，需要一大批教育大数据研究者与实践者，充分发挥其创造性，将数据挖掘、学习分析、人工智能、可视化等先进技术与教育现实问题相结合，方可破解当前教育发展之难题。...三、教育大数据的价值潜能 2015年8月31日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。...大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。 Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
都说高考其实是相对公平的选拔，那么今天我们就用数据来说话，看看全国的教育资源，高校分布到底是怎样，哪里的小伙伴相对来说，更容易踏入大学的校门呢。...数据获取 这里我选择的是“高考网”作为我数据的来源 http://college.gaokao.com/schlist/p1 网站很简单，也没有任何的反爬机制，直接分析页面，获取并保存数据就可以了 这里直接给出代码...数据还是比较整齐的，下面就进入到数据分析阶段 高校总数量排行 先不考虑高校质量、级别等因素，单单从高校数量方面来看下各个省份的排名情况 排行榜 总体排名 ? 高校数量前十 ? 高校数量后十 ?...能够看到，高校数量靠前的省份为江苏、山东、湖北、广东，这些可都是高考大省，同时高校数量也是非常多的。...高校质量排行 前面的高校数量分析，并没有考虑高校的质量，即该省份拥有985，211高校的数量。现在就来分析下从高质量高校层面分析，哪些省份又排名靠前呢 高质量高校数量排行 985高校排行 ?
本文是 Peter Nistrup 根据自己的日常数据分析工作的经验，总结出 7 个提升数据分析效率的技巧。 1. Pandas Profiling 该工具效果明显。...本文不再详述这一工具，如欲了解更多，请阅读：https://towardsdatascience.com/exploring-your-data-with-just-1-line-of-python-4b35ce21a82d...使用Cufflinks和Plotly绘制Pandas数据 「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。...IPython 魔术命令 IPython 的「魔术」是 IPython 基于 Python 标准语法的一系列提升。...假设你花了一些时间清洗 notebook 中的数据，现在你想在另一个 notebook 中测试一些功能，那么你是在同一个 notebook 中实现该功能，还是保存数据并在另一个 notebook 中加载数据呢
从上亿条的工业物联网数据中快速检索所需要的数据进行算法分析以及可视化，需要大量的科学运算，为了保证整个过程在用户可以忍受的等待时间内(10s)，需要在代码中找到影响性能瓶颈的代码或函数，然后对其优化...下面介绍自己日常经常使用的性能分析手段： 一般上我写代码没有使用Pycharm等高级IDE，而是在Python自带的IDE中编写。...image.png 利用jupyter的%time，%timeit image.png image.png image.png image.png 利用%run -p和%run -t来分析性能和执行时间...需要文件本身是从上到下执行的语句，如果是模块，为其编写main函数 image.png image.png image.png 使用python -m cProfile youcode.py...来对代码进行性能分析,也可以用python -m cProfile youcode.py -o youcode.prof将分析结果保存在文件中 image.png
目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。 对于学习什么东西，都有它的「道」和「术」。「道」即原理，「术」即技巧。...它并不会真正的教你如何去分析数据，适合查阅。 而后者呢，更注重数据分析的原理，教我们如何去剖析数据，得到我们想要的结果。...所以接下来会以后者作为学习的方向，不能仅仅停留在描述性数据分析上(数据可视化)。 更应该多花时间在预测性数据分析上(建立数据模型预测)。 另外上期的送书活动已结束，两位小伙伴也联系我了。.../ 01 / 前言 说实话，《Python数据科学》这本书是真的不错。 它不仅提供了大量的专业术语的解释，还有各式各样通俗易懂的案例。 非常适合新手学习，后期一定也给大家争取争取一下送书的福利！...所以在每篇的前言，我会摘要一些《Python数据科学》的相关内容。 一方面，加深自己对相关知识的印象。 另一方面，也分享给大家，补充一下专业知识。
Python数据分析 工欲善其事，必先利其器“，Python是目前为止做数据分析最常用的编程语言，我们可以站在巨人的肩膀上，高效完成数据分析。...从Python的受欢迎程度上看，一直呈上升趋势 ? 我们现在要使用Python来做数据分析，主要从两个方面来考虑问题： 第一：选择什么开发工具。 第二：学习哪些知识来解决数据分析的问题。...本公众号中有详细的anaconda的安装流程，文章链接如下： anaconda安装流程 大斌哥，公众号：数据山谷Python之Anaconda安装 数据分析使用Python中的知识点和常见的科学计算库也需要给大家列举出来...Python做数据分析主要是解决数据清洗及数据可视化的问题，掌握Python基本的语法规则，会调用第三方模块对于提高数据分析能力非常重要。...而NumPy和Pandas就是数据清洗最好用的工具，Matplotlib和Seaborn是解决数据可视化的工具包。我们可以从实用的角度来学习Python，提高数据分析的能力和效率。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...此外，Mortar还可运行Hadoop]、Pig、Java、Python和Luigi等，让用户专注于研究科学数据，无需担心IT基础设施。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。
然后才是如何进行情感分析。...强大的snowNLP 其实就在今天，我发现了snowNLP这个Python的三方库，它可以方便的处理中文文本的内容，它有以下功能： 中文分词 词性标注 情感分析 文本分类 文本转拼音 繁体转简体 提取文本关键词...纵观这么多的功能真是让人眼花缭乱，其实这个题目只需要情感分析这一个功能就够了，情感分析的功能是：你给它一个句子，它给你一个positive值。...setup.py build和python setup.py install，等待完成即可。...就在我满心欢喜的认为这次终于轻松加愉快地完成了任务的时候，positive当即给了我一jio，我测试了几组常见的语句，发现函数返回的positive值和现实差了八万十千里，在一阵慌乱中查阅了资料，发现原本的库训练的数据主要是买卖东西时的评价
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。...诸如身份歧视、就业歧视、教育歧视、刑事司法歧视等。 算法歧视主要分为“人为造成的歧视”、“数据驱动的歧视”与“机器自我学习造成的歧视”三种类别。...需要制定适当的政策和法规，规范大数据技术的使用，加强教育和公众信任，以确保大数据系统的安全和透明性。
再比如信贷领域，可以通过分析申请人的征信数据，建模计算出申请人逾期的可能性大小，决定是否放贷，从而提高公司资金的使用价值。 在数据分析越来越热门的今天，学会数据分析，就是你升职加薪的重要砝码。...从今天开始，本公众号会出一系列数据分析和建模的免费教程。帮助大家快速入门数据分析，领悟python的魅力。...本文是数据分析的第一课，教大家如何在python中手动建立数据框，这个是数据分析的基础，也是数据测试常用的一个工具。...本文目录 导入包 要建立的数据框 建立以上数据框的python代码 输出打印结果 1 导入包 对于没有安装python的同学，请自行按照网上的教程安装好python，建议安装一个anaconda...3 建立以上数据框的python代码 把以上表格用python中的字典表示出来，并用pd.DataFrame函数把该字典转成数据框。
在对海量数据进行分析的过程中，可能需要增加行和列，也可能会删除一些行和列。 今天介绍数据分析的第五课，教大家如何在python中对数据框进行一些更新操作。...本文目录 在数据框最后追加一行 在数据框中插入一列 删除数据框中的行 删除数据框中的列 删除满足某种条件的行 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame...比如我想在数据框的第一列插入新的列，可以在python中运行如下语句： date_frame.insert(0, 'calss', ['class1','class1','class1','class1...5 删除满足某种条件的行 假设要删除所有年龄大于18岁的记录，可以在python中输入如下语句： date_frame.drop(index = (date_frame.loc[(date_frame.age...至此，在python中对数据框进行更改操作已介绍完毕，大家可以动手练习一下，思考一下还可不可以对数据框进行别的操作
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