随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的迅猛发展以及在各行各业的广泛应用,人类社会的数据量面临前所未有的爆炸性增长。美国互联网数据中心指出,互联网数据每年以50%的速度增长,每两年翻倍一次。目前,世界上90%以上的数据是近几年产生的,标志着人类社会进入了“大数据”时代。因此,信息的获取变得尤为关键,数据的积累已经成为影响社会发展的重要因素。
大数据分析与云端服务模型
相关推荐
大数据分析与挖掘
第一章:数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析
第二章:计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍
第三章:计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop
算法与数据结构
5
2024-04-30
大数据分析
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。
数据挖掘
0
2024-10-12
大数据分析代码
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。
spark
4
2024-05-13
Scala与Spark:大数据分析实战
Scala与Spark:大数据分析利器
掌握Scala语言,驾驭Spark框架,释放大数据潜力
本资源深入探讨Scala编程语言在Spark大数据处理框架中的应用。通过实例演示,您将学习如何:
利用Scala简洁的语法进行数据操作
使用Spark连接并处理HDFS上的海量数据
与MySQL数据库进行交互,实现数据提取与存储
运用Spark SQL进行数据分析与挖掘
构建高效的大数据处理流程
探索Scala与Spark的强大组合,开启您的数据科学之旅!
Hadoop
4
2024-04-30
大数据分析体系构建与应用
深入探讨大数据分析体系的构建方法与实际应用。首先,阐述构建高效分析体系的核心要素,包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化等环节,并分析各环节的关键技术和工具。其次,结合具体案例,展示大数据分析体系在不同领域的应用,例如商业智能、风险管理和科学研究等,阐明其如何帮助企业和机构洞察数据价值,实现数据驱动的决策优化。最后,展望大数据分析技术的未来发展趋势,探讨其面临的挑战和机遇。
Hadoop
4
2024-06-04
大数据分析与应用技巧总结
第一节、环境设置1.Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言2.语言特征:编译性语言、解释性语言(python平台兼容性)、动态语言、静态语言、强类型数据(只能进行类型安全转换的语言)、弱类型数据(一个变量可以分配不同数据类型的值) 3.python环境部署:网址www.python.org选择的最低版本不小于3.5配置完成python3环境后,配置IDE的工具,推荐vscode、pycharm第二节、基础知识学习目标:掌握变量、语句、缩进、注释掌握输入和输出语句掌握编程文件化及执行1.变量命名规则:标识符只能由字母、数字或下划线组成,第一个字符不能是数字,区分大小写
数据挖掘
2
2024-07-13
Scala 与 Spark 大数据分析实战
Scala 与 Spark 大数据分析实战
Md. Rezaul Karim 著
本书深入讲解如何利用 Scala 编程语言的强大功能,结合 Spark 大数据处理框架,高效地分析海量数据。
主要内容:
掌握 Scala 语言的精髓,包括面向对象编程和函数式编程范式
探索 Spark 的多种应用场景,从简单的批处理作业到实时流处理和机器学习
通过实际案例学习如何使用 Spark 进行大规模数据分析
适合人群:
渴望学习 Spark 大数据分析技术的开发者
对 Scala 语言感兴趣,并希望将其应用于数据分析领域的程序员
学习收获:
深入理解 Scala 的面向对象和函数式编程概念
掌握 Spark 的核心原理和使用方法
能够使用 Spark 进行各种数据分析任务,例如数据清洗、转换、聚合等
构建基于 Spark 的机器学习模型
无需 Spark 或 Scala 经验,但具备编程经验(尤其是 JVM 语言)将有助于更快掌握相关概念。
spark
3
2024-04-29
Excel数据分析与业务模型构建
《Excel数据分析与业务模型构建》是一本专为日常业务工作中的数据处理和决策支持设计的入门书籍,主要聚焦于Excel 2007这一强大的数据分析工具。在这个数字化时代,理解和应用数据已经成为各行各业的关键技能。本书详细介绍了Excel 2007的基础操作和高级功能,包括单元格格式化、公式与函数的应用、数据排序和筛选。公式与函数如SUM、AVERAGE、IF等,是数据分析的基础。数据排序和筛选有助于快速找到关键信息,理解数据分布。此外,深入探讨了数据透视表和数据透视图的创建与应用,这些工具能够快速进行多维度分析和图形化展示。学会灵活运用这些功能,能显著提升分析效率。另外,本书还介绍了有效的数据清洗和预处理方法,确保分析结果的准确性和可靠性。预处理包括数据转换、标准化和归一化等,以适应不同的分析模型。同时,涵盖了业务建模的基本概念和方法,如假设检验、趋势分析和预测模型,帮助将商业问题转化为数学模型,辅助决策。书中还介绍了描述性统计、概率分布、假设检验等统计学基础知识,以及实用的数据可视化技巧。良好的数据可视化能够帮助非专业人士快速理解复杂的分析结果,促进团队间的沟通和决策。《Excel数据分析与业务模型构建》帮助读者掌握数据处理的核心技能,通过实例教学,提升业务洞察力,推动决策的科学性和有效性。
算法与数据结构
0
2024-09-14
大数据分析数据导入与存储优化
pandas提供了多种函数,可以高效地将各种表格型数据文件(如CSV、文件)读取为DataFrame对象,其中read_csv和read_table是最常用的。这些函数不仅快速,而且灵活,适用于大规模数据处理和存储优化。
算法与数据结构
2
2024-07-15