基于全球恐怖主义数据库的数据处理与分析

介绍如何使用 VC++ 和 ADO 技术连接 SQL 数据库，并对检索到的数据进行简单的处理和展示。

科学计算语言Matlab的程序设计相关函数代码支持免费资源。

大数据分析软件Stata，可用于详细处理和分析各类数据。

本项目利用SRTM 30数据集和LSDTopoTools软件包对全球河流进行凹度分析。提供的matlab代码允许用户根据所选多边形区域批量下载和处理SRTM数据。该工作流程最初设计用于在UCL Legion超级计算机上运行，但可能需要根据特定环境对脚本进行适当修改。项目详细计划和目录结构可在ProjectPlan/中以markdown和pdf格式找到。climate_zones/目录中的文件由预处理脚本生成，并以geotiff形式提供初始输入数据。最终文件存放在singlepart_files_split/，其他文件夹包含中间数据用于调试。

Matlab 9数据处理与分析技术正在成为科学研究和工程实践中的重要工具。

本资料主要探讨在大数据环境下如何利用Greenplum与Hadoop构建高效、可扩展的数据存储与查询解决方案。Greenplum是一款高度并行的MPP数据库系统，通过分布式架构和智能查询优化，支持PB级数据处理。在Greenplum中，数据分布在多个节点上进行水平扩展，提高了读写速度和整体性能。与Hadoop的集成使得Greenplum能直接查询HDFS上的数据，实现了数据湖与数据仓库的统一管理。Greenplum的并行执行机制和优化器能够显著提升复杂查询的执行效率。

实验中，重复序列需要具有相同的实验条件。记录的数据一般存储在矩阵中，每个行向量表示不同实验序列的数据。因此，在绘制实验数据之前，必须对这种矩阵进行特定处理，以计算最大值、最小值或平均值。

当前，数据分析已广泛渗透各行各业，特别是以Python为工具的数据分析和挖掘正日益流行。然而，数据处理仍是数据分析和挖掘中最为耗时的环节之一。精通Python进行高效数据处理，显著提升数据分析和挖掘的效率。《Python数据分析与特征工程实战：基于实际案例的数据处理技巧》作为Python数据清洗实战入门课程的升级版本，以实际案例数据为教学对象，涵盖征信、电商、零售等领域。本课程深入浅出地解析Python数据处理和特征工程在实际项目中的应用，适合希望深入学习数据处理的学习者。课程内容详实，代码可读性强，实操性强，有助于解决工作和项目中的各类数据处理问题。课程目标包括熟悉数据处理流程和方法，熟练运用pandas和numpy等工具，以及提升独立完成数据处理阶段任务的能力。

介绍了一种利用Flume、Hive和Sqoop进行数据收集、处理和展示的方案。 首先，Flume作为一个分布式的、可靠的日志收集系统，负责从各个数据源收集日志数据。 接下来，Hive作为数据仓库工具，对Flume收集到的海量日志数据进行清洗、转换和分析，为后续的数据展示提供支持。 最后，Sqoop将Hive处理后的结果数据导出到MySQL数据库中，方便Web页面进行调用和展示，实现数据的可视化呈现。