数据分析理论

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。

2021 年大数据分析师竞赛 理论题

《空间数据分析：理论与实践》全面阐述了空间数据分析领域。它首先概述了空间数据分析的重要性，以及在科学和政策研究中位置（地点、背景和空间）的作用。从地理空间属性如何表达的基本问题到最新的探索性空间数据分析和空间建模方法，本书带领读者深入了解支撑空间数据分析的关键领域，为理解和批判许多领域的关键问题提供了平台。本书部分内容适合本科和硕士水平的学生，同时也包含足够具有挑战性的材料，对研究涉及空间分析的地理学家、社会科学家、经济学家、环境科学家和统计学家具有吸引力。

TDAmapper是一个R包，利用离散莫尔斯理论通过Mapper算法进行拓扑数据分析。这种方法由G.辛格、F.莫莫利和G.卡尔森在2007年基于点的图形会议上提出，分析高维数据集和识别3D对象。要安装稳定版本，请使用以下命令：install.packages(\"TDAmapper\", dependencies=TRUE)；要获取最新版本，可从Github安装：install.packages(\"devtools\");然后通过devtools::install_github(\"paultpearson/TDAmapper\")安装。在安装前，请根据您的操作系统准备必要的工具。

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。

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。

协同区域化变量理论探讨了每一种区域化现象如何与多个变量相关联，同一种现象可以通过多个相关变量来描述。在统计分析中，某一点的观测值与相邻点上另一个性质的观测值之间的相关性被称为协同区域化或横相关。这些变量被称为协同区域化变量，用于描述这种现象。

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。

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。

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。