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关键词

数据数据流,数据管道

数据分析,数据敏捷分析,数据spss, 大数据应用,智能数据AI,围绕这些词汇的产品也不少,HADOOP, SPARK, HIVE, Teradata,greenlum 等产品。 ? 问题1 : 业务部门数据由于历史原因,使用的RDS 类型多种多样,有ORALCE ,有SQL SERVER ,有MYSQL ,甚至有MONGODB ,现在大数据分析,要整合部分这些数据库的数据,到一个大数据平台进行数据分析 问题2: 业务部门数据表设计之初,没有考虑ETL数据抽取的问题,换言之没有时间字段,你如何在上百G的数据中,抽取增量数据? 而每次数据不能及时供应的背锅侠,运维,还是站在背锅侠的最前端,多个数据数据获取不及时造成数据获取延迟,数据获取不准确,数据提供的格式不对,数据提取时,对业务系统的负担,造成业务投诉。 2 一个能支持各种数据库,及大数据软件的数据交换中心的支持者 3 一个能在数据交换的过程中,还能做点数据的小变动,将不必要的数据,截止在数据的源端的工具。

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Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

数据合并2.1轴向堆叠数据2.1.1 concat()函数    2.2 主键合并数据2.2.1 merge()函数2.2.1.1 how参数可以取下列值    2.3 根据行索引合并数据2.3.1 join 数据清洗  1.1 空值和缺失值的处理  ​ 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。  ​ 例如,通过爬虫采集到的数据都是整型的数据,在使用数据时希望保留两位小数点,这时就需要将数据的类型转换成浮点型。  ​ 数据合并  2.1轴向堆叠数据  2.1.1 concat()函数  ​ concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠,其使用方式类似数据库中的数据表合并。  sort:根据连接键对合并的数据进行排序,默认为 False.  2.4 合并重叠数据  ​ 当DataFrame对象中出现了缺失数据,而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据,则可以通过

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    遥感数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据、行政区数据...GIS数据获取网站整理

    点击下方公众号,回复资料,收获惊喜   本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理,包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。 地铁数据7.3.1 SODA8 GDP、经济与社会数据8.1 GDP数据8.1.1 G-Econ8.1.2 中国公里网格GDP分布数据集8.1.3 中国公里格网GDP数据8.2 综合经济与社会数据8.2.1 其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据,包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。 其包含全球行政区数据与路网数据、土地覆盖数据等GIS数据。需要下载时,点击左上角“Export”按钮即可。同样的,在这一网站获取国外数据比较靠谱,国内数据一定需要注意领土问题。 其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据,包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。

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    数据数据预处理

    数据预处理的主要任务 1)数据清理 填写空缺的值,平滑噪声数据,识别、删除孤立点,解决不一致性 2)数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3)数据变换 规范化和聚集 4)数据归约 得到数据集的压缩表示 ,它小得多,但可以得到相同或相近的结果 5)数据离散化 数据归约的一部分,通过概念分层和数据的离散化来规约数据,对数字型数据特别重要 三. 数据清洗 现实数据并不总是完整的,往往由于设备异常,与原有数据不一致而被删除,因误解而没有录入的数据,对数据的改变没有进行日志记载等原因,导致数据存在空缺值。 数据归约和离散化 数据仓库中往往存有海量数据,在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间。数据归约可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但可以产生相同的(或几乎相同的)分析结果。 并且在数据立方体中存在着不同级别的汇总,每个较高层次的抽象将进一步减少结果数据数据立方体提供了对预计算的汇总数据的快速访问,在可能的情况下,对于汇总数据的查询应当使用数据立方体。

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    数据数据的本质

    我在阿里就经历了从“数据产品”到“数据作为产品”的阶段,后者其实才是大数据的真正产物,也是人工智能的源泉。 我在阿里就经历了4 个不同阶段:数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。在此过程中,你会发现,数据驱动的目标越模糊、数据越零散、人的互动环节越多,智能项目开展起来就越吃力。 三 从数据战略到数据治理,别让数据成为累赘 如前所述,数据资源的积累是发展数字经济的前提。企业在向往智能时代所带来的机遇的同时,更要为企业的未来目标制定数据战略。 选择公共数据也有一定的技巧,简单归类就是:各部门已经在高频率但低效率的单线流通的数据,被野蛮重复复制到各部门的相同数据,大家都有意愿首先标准化的数据。 大数据背后的逻辑是数据积累越多越好,在过去两三年,很多企业都相信有了大量数据资源后,就能对企业的业务产生更大价值。

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    数据数据建模

    今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤, 第一步:选择模型或者自定义模型 这第一步需要我们基于业务问题 这一步,就需要将可用的模型开发出来,并部署在数据分析系统中,然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果,以便实现自动化的数据分析报告。 应用模型,就是将模型应用于真实的业务场景。 比如回归模型的优化,你可能要考虑异常数据对模型的影响,也要进行非线性和共线性的检验;再比如说分类模型的优化,主要是一些阈值的调整,以实现精准性与通用性的均衡。 实际上,模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化,还包含了对原始数据的处理优化,如果数据能够得到有效的预处理,可以在某种程度上降低对模型的要求。 所以,当你发现你尝试的所有模型效果都不太好的时候,别忘记了,这有可能是你的数据集没有得到有效的预处理,没有找到合适的关键因素(自变量)。

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    数据】银行大数据

    银行业大数据 银行业日常产生大量数据。 为了区别于竞争对手,银行正在采用大数据分析作为其核心战略的一部分。 分析将成为银行关键的游戏变革者。 在这张信息图中,我们探讨了银行在业务中采用分析的方面。 总结 银行业所面临的主要挑战:大数据数据治理,客户管理和分析,欺诈识别 银行业分析的关键领域:风险分析,客户管理,操作优化 原文链接: https://blog.aureusanalytics.com

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    数据中台 - 数据资产与数据治理

    什么是数据资产 数据资产(Data Asset)是指由企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资料。 什么是数据资产管理 数据资产管理(DAM, Data Asset Management)是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策方案、目的、流程、方法和程序 - 摘自 数据资产管理实践白皮书(4.0版) 3. 数据资产管理所处地位 数据资产管理在数据中台架构中的位置,介于数据开发和数据应用之间,处于承上启下的重要地位。 ? 4. 传统的数据治理内容通常包含数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等内容。 数据治理的目标是保障数据资产的质量,促进数据资产的价值创造。 5. 数据治理与数据资产管理的关系 数据资产管理就是传统的数据治理的升级版,可认为是数据治理2.0,数据资产管理包含数据治理。 ?

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    数据管理,数据治理,数据管控

    最近接触到数据管理、数据治理、数据管控,三个数据相关的专业词汇,对于他们的理解,也是不断加深中。 数据治理能力是综合国力的体现 数据与非数据类有形物的区别,是其流动性和原料性。流动性对数据的保密提出了更多的挑战。 2015年,国际数据管理协会(DAMA)在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能,分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据数据仓库和商务智能 组织为实现数据资产价值最大化所开展的一系列持续工作过程,明确数据相关方的责权、协调数据相关方达成数据利益一致、促进数据相关方采取联合数据行动,数据治理与数据管理的关系如下图所示, 数据治理的全过程,从范围来讲 数据资源已成为各大企业战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。有效的数据治理是一个持续性的过程,也是逐步实现数据价值的过程。

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    数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大数据的存储、挖掘和分析,大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。 还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。 实施步骤 1理解业务 从政府/企业的角度理解项目目标和需求,将其转换成一种数据挖掘的问题定义,设计出达到目标的一个初步计划。 2理解数据 收集初步的数据,进行各种熟悉数据的活动。 包括数据描述,数据探索和数据质量验证等。 3准备数据 将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择,数据转换和数据清理等。

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    数据越来越数据数据到你只知道是个数据

    也许这真是一个大数据的年代。你看,各大论坛上专家们在演讲大数据时,哪个不是一脸憧憬、慷慨陈词?但是呢? 但专家也许比你还迷茫,也许站的越高知道的东西越多就感觉自己更无知吧,于是,大数据越来越数据数据到你只知道是个数据。   曾经酒桌上和一堆兄弟聊大数据,设想了无数场景,比如现在最时髦的房地产和养老。 OK,一切智能化后,你各种生活必需品的使用周期以及其他行为产生的数据等,就将成为整个智能社区大数据的一部分,物业将把这些数据整合后卖给相关机构或者厂商,从而产生数据价值反哺业主,并因此形成生态闭环,用业主自己的生活数据去补贴居住生活等养老成本 这个就是典型的大数据价值链应用。    但按照我的想法,微信连Wi-Fi只是大数据价值体现的一个小窗口,它最核心的价值交换链条还是基于大数据与免费服务的,而当类似的链条充斥到人们生活的各项行为的时候,大数据将成为给消费者创造更大价值的平台。

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    【大数据架构】大数据数据仓库与数据中台架构

    名词解释 数据仓库(Data Warehouse,DW) 数据分层: ods层:存储原始数据 dwd层:清洗数据,去除空值、脏数据,超过极限范围的数据数据脱敏,得到干净的数据 dws层:轻度汇总 ,形成数据宽表(有数据冗余,但查询性能得到了提高,查询更方便,而join的结果容易产生数据倾斜) ads层:最终结果 flume配置文件有三个重要组件: source:数据源 Exec Source:实时搜集一个文件中新增的数据 不支持断点续传 TailDir Source:flume1.7以后出现,支持断点续传 channel:内部通道 memory channel:保存在内存 file channel:保存在磁盘的文件,不会丢失数据 ,速度慢 kafka channel:整体性能会更好,省去了sink,flume的下一级必须是kafka sink:数据传输目的地 日志数据分为两类: 公共字段:启动日志数据 业务字段:事件日志数据 离线数据处理流程 ? 实时数据处理流程 ? 两类日志文件处理流程 ?

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    数据的误区:数据统计≠大数据

    Hadoop只是大数据时代的一个必要条件,大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。 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。 数据的交叉利用 上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题,即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题,并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通,就是解决这两问题的出路。 图3、互联网与移动互联网数据的打通 当然,数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。 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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    数据战略:从数据大国到数据强国

    以此为契机,《科技导报》策划出版“大数据战略:从数据大国到数据强国”专题,围绕以清华大学大数据研究中心为代表的大数据创新研究平台,总结在大数据基础理论、核心技术与系统、关键领域应用层面取得的研究成果和最新趋势 ,探讨了大数据的认知基础及其分类模型,给出了科学、工程和社交领域的大数据表示模式; 概述了大数据产品发展脉络,讨论大数据产品研发机遇和挑战; 分析了大数据安全的内涵、关键技术及保障机制,指出了大数据产业面临的安全挑战与风险 在大数据时代,系统与软件工程面临2个主要挑战: 系统与软件工程要针对大数据处理与分析需求,开发支持大数据处理各个环节的软件技术与系统; 系统与软件工程实施过程中,会涉及大量具有大数据特征的系统运行过程数据数据应用系统覆盖数据的获取、清洗、集成、分析与可视化等大数据全生命周期的多个处理环节,而每个环节都存在着多款软件工具,它们以开源软件构件形式在大数据生态系统中“野蛮生长”,给面向领域的大数据应用系统构建 全文详见《大数据战略:从数据大国到数据强国》,论文发表在《科技导报》2020年第3期。 作者简介 王建民,清华大学软件学院,大数据系统软件国家工程实验室,工业大数据系统与应用北京市重点实验室。

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    基本概念:数据数据类型数据对象数据结构抽象数据类型

    数据[Data] 百度百科: 数据就是数值,也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种,最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。 数据项[DataItem] 组成数据元素的有特定意义的最小单位。在有些场合下,数据项又称为字段或域。一个数据元素可由若干个数据项组成。 把某一数据对象及该数据对象中所有数据成员之间的关系组成的实体叫做数据结构。 研究数据结构,是指研究数据的逻辑结构和物理结构 数据的逻辑结构:数据结构中元素之间的关系是指数据元素之间的逻辑关系,也即逻辑结构 数据的物理结构:数据元素在计算机存储器中是如何存储的 数据结构的形式定义为 数据处理与理论 基于数据,我们有: 数据描述:数据类型、数据结构、抽象数据类型 数据管理:数据库、数据库管理系统、数据仓库 数据处理:数据分析、数据挖掘、大数据 处理方法:一般计算、统计方法、高等数学方法

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    数据数据切分

    垂直切分 将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”(表)组成,垂直地将这些“数据块”切开,然后把它们分散到多台数据库主机上面 ? 优点 (1)数据库的拆分简单明了,拆分规则明确 (2)应用程序模块清晰明确,整合容易 (3)数据维护方便易行,容易定位 缺点 (1)部分表关联无法在数据库级别完成,要在程序中完成 (2)对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈 3)事务处理复杂 (4)切分达到一定程度之后,扩展性会受到限制 (5)过度切分可能会带来系统过于复杂而难以维护 水平切分 将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则分散到多个表中,每个表包含一部分数据 优点 (1)表关联基本能够在数据库端全部完成 (2)不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题 (3)应用程序端整体架构改动相对较少 (4)事务处理相对简单 (5)只要切分规则能够定义好, 基本上较难遇到扩展性限制 缺点 (1)切分规则相对复杂,很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则 (2)后期数据的维护难度有所增加,人为手工定位数据更困难 (3)应用系统各模块耦合度较高,可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难

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    数据集 | 小费数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源

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    数据集 | 广告数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程(Python 数据科学和机器学习训练营) 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据与传统数据

    小编说:在这个人人都说大数据的时代,许多人对大数据的印象只是停留在仰望的阶段,其实大数据没人们说得那么神奇、玄乎或者是无所不能,今天我们就以传统数据作为比对,看看大数据究竟有什么特点让其处于时代的浪潮之巅 本文选自《从1开始——数据分析师成长之路》。 ? ? 大数据与传统数据相比的主要特点可以概括为:数据量“大”、数据类型“复杂”、数据价值“无限”。 ? 由此看来,我们的大数据着实是数据量巨大了。而只说能够产生如此大量数据的原因有哪些呢?我们不妨从数据获取的方式、数据传输的方式和数据存储的方式来探讨数据量大的这个问题。 而现在的数据获取方式大多是通过URL传输和API接口,大体上数据获取的方式有这样几类:爬虫抓取、用户留存、用户上传、数据交易和数据共享。 ? 自有数据与外部数据数据获取的两个主要渠道。 大数据与传统数据的另一个显著差异是数据类型的丰富。传统数据更注重于对象的描述,而大数据更倾向与对数据过程的记录。为了便于大家理解,下面简单的举个例子说明传统数据与大数据的记录方式有何区别。

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    数据共享并非数据开放

    在过去的一年中,我们注意到这样一种令人烦恼的趋势:政府将数据分享作为数据广泛开放政策的一部分。 (政府支持数据分享,好像只是为了迎合数据广泛开放政策,而非真正意义上的数据开放) 数据共享并非数据开放 这篇简讯竟会解释数据分享与数据开放的不同之处以及彼此间的相同之处。 数据分享是将受限数据提供给特定的组织或者个人。 之所以某些数据的访问权限是受限制的,是因为这些数据或敏感,或涉及个人。一旦公开,它或许还会导致安全隐患。 他能够满足大量的数据需求。由于每个人获得的数据是相同,数据分享确保了一个公平竞争的环境,并且它对个人信息的发布有所限制。 1、发布公开数据:提供统计的或者匿名的信息,这些信息能够满足许多组织对数据的需求。 2、记录数据和获取数据的过程:必须明确数据所涉及的内容和获取数据的流程,想要获取资料必须首先通过访问权限。

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