科学计算利器SciPy大数据分析工具

Matlab迎风格式代码

NumPy（Numerical Python）是Python语言的一个重要扩展库，专注于支持高效的多维数组与矩阵运算。它不仅提供丰富的数学函数库，还与SciPy和Matplotlib等库结合使用，构建了强大的科学计算环境，广泛应用于数据科学和机器学习领域。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

现如今，大数据、数据科学和机器学习不仅是技术圈的热门话题，也是当今社会的重要组成。数据就在每个人身边，并且每天正以惊人的速度增长。据福布斯报道：到2025年，每年将产生大约175个Zettabytes的数据量。如今，各行各业越来越依赖于对大数据的高级处理和分析，如金融、医疗保健、农业、能源、媒体和教育等重要社会发展领域。然而，这些庞大的数据集给数据分析、数据挖掘、机器学习和数据科学带来了巨大的挑战。数据科学家和分析师在面对海量数据时会遇到数据处理流程复杂、报表查询缓慢等问题。通过Python与Apache Kylin的结合，可以有效简化数据分析流程，极大提升分析效率。Apache Kylin支持大规模数据集的快速多维分析，结合Python的灵活性与丰富的库，提供了强大的数据分析、数据挖掘及机器学习应用支撑。

Pig 是一种连接 Hadoop 集群进行数据分析的工具，它为不熟悉 Java 的用户提供了一种类似 SQL 的数据流语言 Pig Latin，简化了数据处理过程。

AccessPort 助您轻松掌控串口通信，实现数据高效分析与调试。

EcStat 是 Excel 中一个强大的数据分析工具，可以帮助用户轻松进行各种统计分析。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

本书深入探讨大数据分析的理论基础和实践应用，从前沿研究视角出发，阐释如何将理论知识转化为实际商业价值。 全书涵盖数据分析流程的各个环节，包括： 业务场景分析与建模: 剖析不同行业的大数据应用场景，阐述分析建模流程、关键任务以及模型部署的关键要素。 数据处理: 详细介绍数据收集、抽样、预处理等环节的实施要点。 模型技术: 系统讲解各类模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等，涵盖线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、集成学习（Bagging、Boosting、随机森林）等。 实践应用: 阐述如何将分析成果转化为生产力，并结合实际案例，例如信用风险评估、欺诈识别、营销响应优化、客户流失预测、个性化推荐、网页分析、社交媒体分析、业务流程分析等，展示模型的实际应用。 本书语言简洁易懂，案例丰富实用，适合数据分析从业者、高校师生以及对大数据分析感兴趣的读者阅读参考。