气象数据分析
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大数据气象数据分析
基于Spark进行气象数据处理和分析
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可直接提交作业
spark
6
2024-04-30
气象数据分析CSV文件案例
在数据分析领域，CSV（逗号分隔值）文件是一种通用格式，用于跨平台数据存储和初步分析。本案例提供多个城市的气象数据，每个城市对应一个CSV文件，如ferrara_270615.csv、cesena_270615.csv等，包含日期、时间、气温、湿度、风速、风向、降水量等气象要素。CSV文件结构简单明了，每行记录一个数据点，列之间以逗号分隔。例如，“ferrara_270615.csv”记录了2015年6月27日费拉拉的气象数据，其他城市文件同样记录对应日期的气象信息。可用于趋势分析、异常检测、空间分析、相关性分析、预测模型和可视化展示等多类分析。
MySQL
0
2024-09-26
2017年气象数据温度分析
《Hadoop权威指南》中关于2017年气象数据的温度分析展示了数据处理技术在气象学中的应用。
Hadoop
1
2024-07-14
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
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