详单数据
当前话题为您枚举了最新的详单数据。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
探索京东订单数据
本项目深入挖掘京东订单数据,分析用户消费行为,洞察市场趋势,为商家经营决策提供数据支持。
Hive
12
2024-05-12
使用TinyXML进行简单数据验证
简单验证
原理: 将数据集划分为训练集(例如 2/3 数据)和测试集(例如 1/3 数据)。
变形: 随机子选样(参见图 15.4)。
操作流程:
加载数据集(例如 Iris 数据集)。
使用“Split Data”操作符将数据划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集。
将训练集输入“Decision Tree”决策树模型进行训练。
将测试集输入“Apply Model”应用模型,应用训练好的模型。
使用“Performance”性能测试操作符评估模型在测试集上的准确性(参见图 15.5)。
K-次交叉验证
原理: 将数据集分为 k 个子集,轮流使用其中 k-1 个子集进行训练,剩余
算法与数据结构
10
2024-05-27
简单数据库应用技巧
利用C# WinForm技术创建和管理数据库及其表格。
SQLServer
14
2024-08-01
销售数据清单数据挖掘分析用
销售数据的清单格式,整理得挺清楚的,字段也比较标准,像商品 ID、销售时间、地区这些常用维度都有,直接拿来跑数据模型都省事不少。
字段结构挺适合做分类预测、聚类那类应用,比如你想根据地区和时间预测热销品类,跑个RandomForest啥的,还挺方便。尤其适合刚上手pandas或者Spark的同学练手。
数据量级也比较友好,不会卡机器。跑个Spark测试集或Hadoop练习都能 hold 住。你也可以顺手用Tableau或者Power BI做个可视化,看看各地销售分布,也蛮有意思。
哦对了,它和一些数据挖掘教程是配套的,像数据挖掘培训材料、Spark 销售测试数据那几篇,风格都接近,连字段名都差
算法与数据结构
0
2025-06-29
Python餐厅订单数据分析
餐厅订单数据的数据,挺适合你想搞清楚每天到底卖了啥、卖得好不好。用Python搭配pandas去拆分订单表,做个柱状图啥的方便。嗯,如果你对电商感兴趣,也能参考别人的案例。比如用Python把销售额按日期分组,再用matplotlib画图,响应也快,代码也简单。注意哦,文件名最好统一,像orders.csv,免得路径乱掉。想学更多,还可以看看下面几个资源,比较有参考价值。
统计分析
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2025-06-29
全网最详联行号地区包含近15万数据
全网最全的联行号数据包含了近15万条地区数据,这是多个资源整合后的成果,为您的开发提供帮助。
MySQL
10
2024-09-14
Java实现简单数据库系统
Java实现简单数据库系统
该项目是一个使用 Java 开发的简单数据库系统,提供了基本的数据存储和操作功能。
项目采用面向对象的设计,具有以下特性:- 数据存储:使用 HashMap 存储键值对数据- 数据操作:提供 CRUD(创建、读取、更新、删除)操作- 连接管理:支持多个同时连接- 事务处理:支持基本的事务操作,如提交和回滚
该项目适用于学习数据库系统实现、开发小型数据库应用或作为更复杂数据库系统的基础。
MySQL
16
2024-05-31
Python电商订单数据分析
订单数据的代码我用过几个,这套还挺顺手的。文件结构清晰,功能也比较实用,尤其适合你想快速看清电商平台的订单趋势。每天多少单、哪个小时最热、哪个城市下单多,几下就能看出来,图表也挺直观。main.py是主程序,调用的函数分散在不同文件里,比如cosmetic.py是专门化妆品类的,用起来比较灵活。
统计分析
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2025-06-25
Oracle 11gRAC生产环境部署详录
两物理服务器的 Oracle11gRAC 部署,配上一个共享资源池,用来支撑 POS 系统的高可用架构,挺实用的一套方案。文档里把每一步都写得蛮清楚,从前期准备到集群配置都有,适合你搭生产环境时参考。嗯,尤其是刚上手 RAC 的同学,看这个文档真能省不少试错成本。
Oracle
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2025-06-18
最详全国省市县镇四级数据集合
最详全国省市县镇四级数据集合,采用SQLServer版本,含44569条数据,详细到镇和街道级别。
SQLServer
16
2024-09-24