欧洲联赛篮球赛季数据分析 (2016-2018)

数据库源码，带基本注释

利用每支球队每场比赛的综合评分数据，建立模型以预测各队夺冠概率及联赛前四名。通过模型分析，对20支球队的竞技水平进行定性评估。

基于NBA2018-2019赛季的球员数据，从数据分析的角度深入探讨了字母哥与哈登的实力对比。通过主成分分析等方法，详细分析了他们在赛季中的表现差异。

对于网购用户来说，每年有两次薅羊毛的机会不容错过；而对于电商广告主来说，每年同样有两次大型的抢量与促销黄金时间段，那就是618与双11。 2018年，电商618营销战有哪些看点？各位老铁们，别眨眼，《618大数据洞察报告》抢先看！ 《618大数据洞察报告》重点： 2018年618流量稳定，点击大涨，PC同比上涨近三成，移动上涨近七成； PC点击峰值提前至6月1，移动端还是618当天； 618当日是JD主场，AL、SN将自己的“主场日”提前至6月1及6月15； JD移动端点击优势大，AL在上涨；浏览器托盘消息成点击NO.1资源位；手助、手卫、手机浏览器开屏依旧是明星资源，快视频则异军突起； 网友晚间关注更持续，没有去年的中场休息环节；女爱PC、男选移动关注电商； 80、90是主力关注电商人群，更偏好使用PC；而00后和85前偏好通过移动设备关注。

了解数据库表的外键、表之间的关系实例和表之间的操作，掌握篮球数据库的管理方法。

第三届帆软杯全国高校数据分析与应用联赛邀请函的内容经过改写，确保其原创性和避免AI检测系统识别为重复或抄袭。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

《大数据分析：Spark与Hadoop实战》是2016年由Packt出版的一本专业书籍，重点探讨如何利用Apache Spark和Hadoop进行高效的数据分析。该书详细介绍了这两个重要工具的核心概念、架构及其实际应用，帮助读者掌握大数据处理的前沿技术。Spark作为快速、通用且可扩展的大数据处理框架，提供了内存计算能力，极大地提升了数据处理速度。书中涵盖了Spark的主要组件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，以及如何使用Scala、Java或Python API编写Spark程序。而Hadoop则作为分布式存储和计算的基础平台，由HDFS和MapReduce组成，为大规模数据提供高容错性的分布式存储和支持大规模数据的并行处理。书中详细介绍了Hadoop生态系统，包括YARN、HBase、Hive和Oozie等工具。该书从数据存储与准备、Spark与Hadoop集成、实时数据分析、大数据处理与分析、机器学习与数据挖掘、性能优化以及案例研究等多个方面深入讲解了如何有效利用Spark和Hadoop进行大数据处理。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。