地震数据分析

地震数据分析系统基于Hbase的创新应用

地震是一种常见的自然灾害，通过先进技术可以实现监测与预测。在互联网迅速发展的今天，地震台站系统已进入“大数据”时代。我国各省台站每天生成大量地震数据，传统测震平台已不能满足现需求，因此提出了解决方案，具有重要的研究意义和应用价值。创新点在于使用Phoneix工具对非关系型数据库进行数据存储与查询，技术路线包括：1、数据存储：Hbase；2、数据分析：Phoneix；3、数据管理：SpringBoot+MyBaties+JSP+Layui；4、数据可视化：SpringBoot+echart可视化。

Hbase 0 2024-08-08

CDR数据分析

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

Access 2 2024-05-15

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

地震目录关联规则分析新方法

提出一种Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。

数据挖掘 3 2024-04-30

数据分析数据集

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

算法与数据结构 7 2024-05-01

手机销售数据分析

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

统计分析 9 2024-04-30

Python 数据分析概述

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

数据挖掘 4 2024-05-01

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

解读数据分析

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。

算法与数据结构 3 2024-05-19

Python 数据分析入门

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

算法与数据结构 3 2024-05-19