有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。 3、业务知识 数据分析是一个行业特征很明显的职业。...学会面对一堆数据，正确分析的思路是什么。...电商行业：《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》 游戏行业：《游戏数据分析实战》 网站：《网站分析实战》 HR行业 《人力资源与大数据分析》 金融行业：《消费金融真经：个人贷款业务全流程指南...学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。 假期除了吃喝玩乐，还可以利用碎片化时间看看书，让自己的人生更美好。...推荐：数据分析师学习路线
在这个“大数据分析应用领域”文章中，我将带您进入各个行业领域，在这里我将解释大数据分析如何使它们发生革命性变化。 ...大数据分析应用 大数据分析应用程序的主要目标是通过分析大量数据来帮助公司做出更具信息量的业务决策。...AAA教育小编在本文中，我们将介绍： 1、大数据分析在医疗保健中的应用 2、大数据分析在制造业中的应用 3、媒体和娱乐中的大数据分析应用 4、物联网中的大数据分析应用 5、政府中的大数据分析应用...但是现在，大数据分析分析通过提供个性化的医学和处方分析而改善了医疗保健。...我刚刚传达了一些大数据分析应用程序的杰出示例，但是大数据分析有无数种方式使每个领域都发生了革命。在我的下一个文章中，我将讨论大数据分析和Hadoop 的职业机会。
（1）结论里不要是“我觉得”，“我认为”这种主管臆断的词，而是要以客观的方式，所有的结论都要用数据去证明你的观点。 （2）提出假设，用数据证明，得出分析结论的方法，就是假设分析方法 ，要学会。...（1）先提出“双十一”活动的假设 （2）用数据进行证明 这种提出假设，用数据证明，得出分析结论的方法，就是假设分析方法。...如果在查找以后，还是无法解决，这时候再去请教同事，请教的时候说自己经过哪些尝试还是没有解决问题，那么同事这时候也会乐意帮忙。...我是猴子，中科院硕士/前IBM高级软件工程师/豆瓣8分《数据分析思维》作者，我在知乎知学堂上线了一个数据分析课程，结合IBM项目经验和国内互联网大厂一线业务案例，讲解常用模型+逻辑框架，还有常用数据分析工具带练...+业务实操带练，数据分析技能和思维两条腿走路，让你成为真正的数据分析师，而不是数据处理工具人。
在企业的日常运营中离不开数据分析，各类数据的的汇总、整合分析和研究对于企业的发展和决策都起着不可或缺的作用。...对于数据量小的型企业来说，做数据分析用Excel就够了，但是对于数据量大的企业，Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。...BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件，以供大家参考。...定位于自助大数据分析的 BI 工具，能够帮助企业的业务人员和数据分析师，开展以问题导向的探索式分析。采用Spider引擎，将亿级以内的数据抽取到存储引擎中，进行查询计算。...3、亿信ABI 亿信ABI是亿信华辰深耕商业智能领域十多年，在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上，自主研发的一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能而打造的全能型数据分析平台
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情感分析也称为意见挖掘，是自然语言处理（NLP）中的一个领域，它试图在文本中识别和提取意见 除了提取意见，还可以提取： 态度：发言者是表达了积极还是消极的意见 主题：正在谈论的事情 意见持有人：表达意见的实体...有很多实际应用场景，例如： 社交媒体监控 品牌监控 客户之声（VoC） 客户服务 员工分析 产品分析 市场研究与分析 实现情感分析的方法有很多种，可分为： 基于规则的，手动制定一些规则来执行情绪分析。...自动系统，依靠机器学习技术从数据中进行学习。 混合系统，结合了基于规则和自动的方法。 基于规则的： 这时需要定义一组规则，用于识别态度，意见主体等。 例如可以这样做： 1....情绪分析任务通常被建模为分类问题，可以使用 Naïve Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machines, Neural Networks 等算法。...Neural Networks：用 RNN 等神经网络来处理 之前写过一篇简单的 怎样做情感分析 https://www.jianshu.com/p/1909031bb1f2 混合方法： 就是将二者结合起来
外部数据源：来自外部机构或第三方提供的数据，如政府公开数据、市场研究报告、行业统计数据、社交媒体数据、传感器数据等。3....数据采集方式有多种，根据数据来源和采集需求的不同，可以采用以下几种常见的数据采集方式：1. 手动输入：人工手动输入数据，适用于数据量较小、频次较低，且无法自动获取的情况。2....日志文件分析：对系统产生的日志文件进行解析和分析，提取出所需的数据。8. 调研和调查：通过设计问卷、面谈、访谈等形式与受访者直接交流，收集原始数据。...文档和记录：及时记录和维护数据采集过程中的相关文档和日志，包括采集时间、采集方式、数据源等信息，以备后续查询和分析使用。总结起来，数据采集是一个涉及多个环节和方法的过程。...通过科学规划和执行数据采集过程，可以获得高质量、可靠的数据，为后续的数据分析和应用提供有力支持。
大型企业有用到云计算，自然就少不了要使用云端数据库，毕竟要储存的数据量还是很大的。特别是对于公司的机密文件以及数据，要做到百分百的安全。而且云端数据库不同的产品所要用到的数据库也不一样。...那么云端数据库是有哪些类型？云端数据库特点有哪些？ 云端数据库是有哪些类型 云端数据库一般是有两种类型，一种是关系型数据库，一种是非关系型数据库。...关系型数据库有：主要用于托管部署的MySQL 云数据库；主要用于开源社区系统/软件的MariaDB 云数据库；常用于商用的SQL Server云数据库；还有相对为说是目前扩展功能最强大的开源数据库PostgreSQL...而非关系型数据为则有：云数据库 MongoDB，游戏数据库 TcaplusDB，游戏数据库 TcaplusDB，图数据库 KonisGraph等等，类型比关系型数据库还要多一些。...甚至还有数据库一体机以及企业分布式数据库等。 云端数据库特点有哪些 1、云端数据库创建实例的速度是很快的，只需要用户选择好所需要的类型后，几分钟就可以创建好数据库实例。
数据库索引有哪些？ 是否要建索引？ 索引主要是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构。 如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。...索引的种类有哪些？ 按照逻辑功能上分，有普通索引，唯一索引，主键索引，全文索引。 普通索引是基础的索引，没有任何约束，主要用于提高查询效率。 唯一索引主要在普通索引的基础上，增加了唯一性的约束。...聚集索引和非聚集索引区别 聚集索引的叶子节点存储的是数据记录，非聚集索引存储的数据位置，非聚集索引不会影响数据表的物理存储顺序。 一个表只能有一个聚集索引，但是可以有多个非聚集索引。...聚集索引查询效率高，但是对数据插入，删除，更新等操作，比非聚集索引效率低。 索引原理 索引常见的模型有：哈希表、二叉排序树、平衡二叉树、B树、B+树。...[平衡二叉树] 但是由于是二叉树，随着数据量变大，树还是会非常高的，但是如果是 M 叉数，数的高度会降低，于是有了 B 数。 B 树 B 树也叫 Balance Tree ,也称为平衡的多路搜索树。
主键索引：主键索引是叶子结点保存主键对应行的全部数据， 在 InnoDB 中，主键索引，也被叫做聚簇索引。...什么是覆盖索引 场景：10W条数据，我要从其中查出100条不连续的数据，给你id，来查name和password进行展示,如何才能高性能的去使用？...主键和索引有什么区别 主键索引 主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。 主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。...，然后再筛选出未删除的用户数据。...使用索引下堆 InnoDB在(name,is_del)索引内部就判断了数据是否逻辑删除，对于逻辑删除的记录，直接判断并跳过 ? 虚线表示回表，使用索引下堆，回表次数减少为 2 次。
数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。...数据清理 数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。...3、数据值的冲突和处理：不同数据源，在统一合并时，保持规范化，去重。 数据规约 数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。...1、维度规约 用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。 2、维度变换 维度变换是将现有数据降低到更小的维度，尽量保证数据信息的完整性。...数据变换 数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。 1、规范化处理 对差别较大的数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。
数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的，也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法，那么大数据建模都有哪些步骤。 ...1)数据测量 数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。 ...2)大数据管理与分析 目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。 ...3)虚拟车辆模型建模与校准 基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。...如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?
关系数据库里有表（table），分区，hive里也有这些东西，这些东西在hive技术里称为hive的数据模型。今天本文介绍hive的数据类型，数据模型以及文件存储格式。...原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型，具体如下表所示： 基本数据类型 类型 描述 示例 TINYINT 1个字节（8位）有符号整数 1 SMALLINT 2字节（16位）有符号整数 1 INT...4字节（32位）有符号整数 1 BIGINT 8字节（64位）有符号整数 1 FLOAT 4字节（32位）单精度浮点数 1.0 DOUBLE 8字节（64位）双精度浮点数 1.0 BOOLEAN true...有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于java的byte、short、int和long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
为什么需要对数据库进行优化呢？可以从以下几点来看数据库性能瓶颈数据库服务器的性能受许多因素影响，包括硬件能力、系统规模、业务模型及架构、代码设计、数据库表设计、系统环境等。...因此，我们可以从以下几个方面进行数据库优化：喜欢点赞收藏转发，以备不时之需，如有疑问，欢迎评论区留言互动，小编会及时回复。
下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。...第2步：Excel数据分析 这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？...这就要求你具备以下能力： 理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。 会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。...》 国外作者肖恩的《增长黑客》 推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。
下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。...第2步：Excel数据分析 这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？...这就要求你具备以下能力： 理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。 会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。...《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了10多个行业的分析案例。 国外作者肖恩的《增长黑客》 推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。
下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。...这就要求你具备以下能力： 理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。 会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。...《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了10多个行业的分析案例。...image.png 国外作者肖恩的《增长黑客》 推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。
数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。 ...3、统计学习 统计学习是一种预测方法，该法是对数据进行深入分析，找出不能通过的规律，然后对所发现的规律进一步研究和分析，并结合实际情况对数据发展趋势进行预测。...4、聚类分析法 聚类分析作为一种非参数分析方法，可对样本分组中多为数据点间的差异及关联进行分析，使用该法时，无需对数据进行总体假设，也不需要受数理依据等原则的限制，只需要通过数据搜集、数据转换两个步骤...聚类分析能对数据的分布情况进行分析，还能对数据分布的局势进行快捷分析，准确识别出密集和系数区域;另外，聚类分析对单类的数据同样具有超强的分析能力，可对每个类的数据进行深入分析，发现其特征，找出变量和类之间的内在关联性...5、关联规则法 关联规则的主要优势是能对数据与数据之间的依赖关系进行准确描述，该技术能对给定事物数据库进行深入分析，寻找各数据和项目之间的内在联系，然后将所有符合支持度和置信度的，符合一定标准的关联规则进行罗列
、Couchbase、Amazon DynamoDB、CouchDB、MarkLogic 无固定结构，不同的记录允许有不同的列数和列类型。...MongoDB 适合文档存储、检索和加工的应用场合，如大数据]分析。 6....Neo4j 重点解决了拥有大量连接的传统关系数据库在查询时出现的性能衰退问题。Neo4j 还提供了非常快的图算法、推荐系统和 OLAP 风格的分析，而这一切在目前的关系数据库系统中都无法实现。...Elasticsearch Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，用于存储、搜索和近乎实时地分析大规模数据。...2）节省存储空间 存储空间可能节省 2/3，而基于 Cache 的应用程序，比原来基于关系型数据库的应用程序运行有可能快 20 倍。
数据类型是每种编程语言必备属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，正确使用数据类型是十分必要的，不同的语言，数据类型类似，但具体表示方法有所不同，以下是Python编程常用的数据类型
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