大数据科学

《大数据科学》深入探究了大数据的概念、发展和应用，同时提出大数据科学在高校的学科建设方案，为大数据科学的推广提供参考。

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。

SciPy是一款强大的科学计算工具，广泛应用于大数据分析和科学研究领域。本章介绍了SciPy的多个模块：SciPy.io用于文件输入输出，SciPy.special提供特殊数学函数，SciPy.linalg执行线性代数操作，sipy.fftpack用于快速傅里叶变换，SciPy.optimize提供优化器功能，SciPy.stats包含各种统计工具。通过SciPy，用户可以进行最小二乘拟合、函数最小值等多种科学计算任务。

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宁财大数据科学与大数据专业2021级数据结构与算法（Python）评测资料 这份资料包含宁波财经学院2021级数据科学与大数据专业数据结构与算法课程的期末评测内容。涵盖了Python语言实现的数据结构与算法知识，可供学习参考和复习备考。

中南大学张祖平老师的课件PPT，详细介绍了数据科学与大数据技术导论第四章的大数据环境与技术。内容涵盖了大数据在现代科技领域中的重要性和应用。

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。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

大数据时代的科学数据战略 一、引言 随着互联网的飞速发展以及信息技术的不断进步，我们正处在一个数据爆炸的时代——即所谓的大数据时代。在这个时代背景下，如何有效地收集、存储、处理和分析这些海量的数据成为了一个重要的课题。《大数据时代的科学数据战略》这本书正是为了解决这些问题而诞生的。将根据给定的文件信息，重点解析作者卢东明关于大数据时代的一些核心观点和关键技术。 二、卢东明简介及其贡献 卢东明，Sybase软件（中国）有限公司的技术总监，拥有丰富的行业经验。自1992年起加入Sybase China，并于1994年至2006年间在美国硅谷工作，效力于Sybase公司及巴克莱资产管理公司（BGI）。2006年返回Sybase China担任技术总监。卢东明不仅在技术领域有着深厚的积累，还在微博上积极分享知识，其微博名为“Sybase卢东明”。 三、大数据的定义与特征 大数据的“大”：我们需要理解“大数据”的“大”不仅仅指的是数据量的大，更包括了数据的多样性和复杂性。卢东明通过亚马逊的新用户体验案例来说明这一点。例如，亚马逊能够根据用户的浏览历史、搜索记录和其他用户的购买行为等数据，为用户提供个性化的推荐服务。 大数据的处理：卢东明还讨论了如何处理这些数据。传统的数据库技术和工具已经无法满足当前的需求，因此需要新的技术和方法来应对大数据带来的挑战。 四、社交媒体与大数据 社交媒体成为了大数据领域的又一个重要来源。卢东明以Twitter为例，详细分析了社交媒体产生的数据量及其特点：- 用户数量：Twitter拥有20亿注册用户，每天新增45万用户。- 数据生成速度：每天生成近1.8亿条推文，相当于每分钟13.8888万条，每秒1650条。- 活跃度：大约52%的用户每天都会发布消息，但仅有5%的用户创造了75%的内容。- 多平台使用：50%的用户会通过多个平台访问Twitter，如手机、iPad或个人电脑。- 语言分布：61%的推文是英文的。- 用户构成：70%的Twitter用户来自非美国地区；性别分布方面，46%为男性，54%为女性。 五、品牌与社交媒体 品牌也开始利用社交媒体进行营销活动，其中Twitter是一个重要的平台。卢东明提到了几个案例..."

在PL/SQL中，当查询Oracle中的大数（17位以上）时，可能会出现科学计数法显示的问题。为了解决这一问题，可以采取以下方法来确保数字显示正确。