高级分析

此项目包含 Spark 高级分析数据源码。可在学习过程中参考查阅。

RHadoop基础与高级分析详解 一、搭建Hadoop环境 1.1 环境规划在搭建Hadoop集群之前，首先需要进行合理的环境规划。良好的规划能够确保后续的安装过程顺利进行。主要包括选择适当的硬件资源、操作系统（推荐Linux系统）、网络配置、IP地址与主机名分配，以及账号管理。 1.2 软件安装完成环境规划后，进行SSH、JDK和Hadoop本身的安装。包括SSH的安装与配置，JDK的下载与环境变量配置，以及Hadoop的下载、解压与配置（如hadoop-env.sh、mapred-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml、masters和slaves的设置）。 1.3 环境测试配置完成后，进行环境测试，确保集群的正常运行。包括名称节点的格式化，以确保数据的有效管理和节点的协调工作。

Spark 高级分析 第二版 本版涵盖Spark核心概念、Scala基础算法以及高级Spark项目实战。通过学习，您将掌握使用Spark进行高级分析的关键技能。 Spark 核心概念: 深入了解Spark架构、RDD、DataFrame和Dataset等核心概念。 Scala 基础算法: 学习使用Scala语言实现常用算法，为Spark项目开发打下基础。 高级 Spark 项目: 通过实际案例，学习如何使用Spark构建端到端的数据分析解决方案。

高级调整选项将根据SQL语句使用的资源来调整SQL语句。

SPSS 高级统计分析精讲 掌握 SPSS 高级统计分析方法，提升数据分析能力。 本课程深入讲解 SPSS 软件的高级统计分析功能，涵盖以下内容： 高级回归分析: 探索变量间复杂关系，构建精准预测模型。 多变量分析: 揭示多变量数据背后的潜在结构和规律。 时间序列分析: 分析时间趋势，进行预测和预警。 信度和效度分析: 评估测量工具的可靠性和有效性。 SPSS 程序编写: 自动化数据处理和分析流程，提高效率。 通过本课程学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行高级统计分析 解读分析结果，得出科学结论 将数据分析结果应用于实际问题解决 适合人群: 具备 SPSS 基础知识，希望进阶学习高级统计分析方法的数据分析师 各行业需要进行数据分析和研究的人员 高校和科研机构的学生和教师 学习方式: 线上学习，提供案例数据和代码，方便练习和实践。

oracle_10g高级分析函数详解

SQL Server 2005高级数据分析技术是微软推出的一种数据挖掘解决方案，允许用户从大量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持智能业务决策。数据挖掘整合了统计学、人工智能和机器学习的方法，用于解决客户分类、销售趋势预测和信用风险评估等商业问题。在SQL Server 2005中，数据挖掘与OLAP、数据仓库和报表服务紧密集成，形成全面的商务智能平台。SQL Server 2005的数据挖掘功能建立在强大的Analysis Services上，支持处理大规模数据集。

Alteryx是一款提供数据聚合和高级分析的软件，通过其直观的工作流，用户可以在数小时内进行深入分析，而非通常的数周。Alteryx Designer (Admin version)建议安装，需要管理员权限和Microsoft .NET Framework 4.6，已包含在安装程序包中。安装在系统Program Files目录下，适用于机器上的所有用户。

为两种类型的统计课程提供支持。初期章节结合案例研究，适用于大学本科生的第二学期统计学课程，不论其主修科统计学或非统计学专业。或者，也可用于应用回归分析的研究生课程，面向其他学科的硕士或博士生。

高级分析与Spark ####一、书籍概述《高级分析与Spark》由四位Cloudera的数据科学家Sandy Ryza、Uri Laserson、Sean Owen及Josh Wills合著，是一本关于如何利用Spark进行大规模数据分析的实用指南。本书详细介绍了Spark及其生态系统的基本概念，并通过实例演示如何应用统计方法和机器学习技术解决现实世界中的数据问题。 ####二、Spark简介Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，简化大数据处理流程。相较于传统的Hadoop MapReduce，Spark提供了更高的处理速度和更易用的API。它支持多种编程语言（如Java、Python和Scala），并提供丰富的库支持，例如用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX等。 ####三、主要内容本书涵盖多种数据分析模式，每个模式均包含一个具体的案例，涵盖不同领域和技术。以下详细介绍这些模式： #####1.推荐音乐与Audioscrobbler数据集- 模式概述：展示如何利用协同过滤算法推荐音乐。 - 应用场景：音乐流媒体服务、社交网络等。 - 关键技术：协同过滤、推荐系统算法。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：包含大量用户听歌记录的Audioscrobbler数据集。 #####2.使用决策树预测森林覆盖- 模式概述：介绍如何利用决策树模型预测森林覆盖类型。 - 应用场景：环境科学、地理信息系统等领域。 - 关键技术：决策树算法、分类任务。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：森林覆盖数据集。 #####3.网络流量中的异常检测与K-means聚类- 模式概述：利用K-means聚类算法识别网络流量中的异常行为。 - 应用场景：网络安全监控、入侵检测系统等。 - 关键技术：K-means聚类、异常检测。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：网络流量日志。 #####4.使用隐语义分析理解维基百科- 模式概述：通过隐语义分析（LSA）提取维基百科内容。