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夯实基础,不能忽视的“数据库”

没错,从标准定义来讲,数据库就是按照数据结构来组织,存储和管理数据的仓库。 数据库的设计初衷? 就像米多了要修建米仓一样,在操作系统出现之后,随着计算机应用范围的扩大、需要处理的数据迅速膨胀。...起初,数据与程序一样,以简单的文件作为主要存储形式。以这种方式组织的数据在逻辑上更简单,但可扩展性差,访问这种数据的程序需要了解数据的具体组织格式。...由此产生了数据管理系统,即数据库。 数据库很必要吗? 答案是肯定的。...其中最关键的就是关系型数据库和非关系型数据库。 什么是关系型数据库? 传统的关系型数据库有着悠久的历史,从上世纪60年代开始就已经在航空领域发挥作用。...因为其严谨的一致性以及通用的关系型数据模型接口,收获了很大一批的用户。 关系型数据库把数据以表的形式进行储存,然后再各个表之间建立关系,通过这些表之间的关系来操作不同表之间的数据。

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    学习数据不能不看的几本好书

    其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等;体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系;工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具...然后再深入介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系;书籍中也提供了很多案例,在制造方面为我提供了很多思考的空间。...《数据应用工程成熟度模型》 报告简介 报告名称:《数据应用工程成熟度模型》 分享理由 愈来愈觉得在现代社会,随着企业的发展产生了大量的数据,生产部门有生产制造的数据记录,业务运营部门有营销数据,财务部门有经营数据...个人理解和观点:数据应用工程-成熟度模型(LPDT)主要还是从数据的管理和应用的角度来衡量企业的数据能力,划分了业务系统化、业务数据化、数据资产化、业务智能化、成熟度进阶等几个过程,我们企业自身还是需要结合自身的具体情况来进行治理...数据质量是十分重要的一个维度,数据从收集、整理、分析到应用会受到多个环节的影响,所以要想使最后数据应用环节的数据质量效果好,必须保证前序各个环节的数据质量。

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    数据分析不能碰的6大禁区

    没有明确分析数据的目的 要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。...数据分析重点应该在于分析,应该以最快的速度收集完数据,才有更多的时间整理和分析,最后经过分析的数据才是最有价值的。...其实在收集数据的时候也要有一个标准,什么样的数据是需要的,什么数据是不符合条件的,作一个初步的判断,这样就可以减少整理的工作量了。...其实这也是前面说的目的不明确造成的,不清楚为什么要收集这份数据,这份数据是用来做什么用的,那就不会有一个评判标准,就没有办法找到数据的要点。...表格不美观,不清晰 做数据分析一般使用的是excel表格记录,一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点,方便查到所想要的数据。在收集数据的过程中,也可以提高收集和分析数据的效率。

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    数据分析不能碰的6大禁区!

    1 没有明确分析数据的 要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。...数据分析重点应该在于分析,应该以最快的速度收集完数据,才有更多的时间整理和分析,最后经过分析的数据才是最有价值的。...其实在收集数据的时候也要有一个标准,什么样的数据是需要的,什么数据是不符合条件的,作一个初步的判断,这样就可以减少整理的工作量了。...其实这也是前面说的目的不明确造成的,不清楚为什么要收集这份数据,这份数据是用来做什么用的,那就不会有一个评判标准,就没有办法找到数据的要点。...6 表格不美观,不清晰 做数据分析一般使用的是excel表格记录,一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点,方便查到所想要的数据。在收集数据的过程中,也可以提高收集和分析数据的效率。

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    解决ImportError: cannot import name ‘Imputer‘

    需要注意的是,在使用​​SimpleImputer​​时,需要先拟合(fit)数据并且转换(transform)数据。...在使用​​SimpleImputer​​时,需要先拟合(fit)数据并且转换(transform)数据。希望本文能帮助到你解决这个问题!...当在实际应用中需要处理有缺失值的数据时,下面是一个使用​​SimpleImputer​​类的示例代码:pythonCopy codeimport pandas as pdfrom sklearn.impute...取而代之,新版sklearn中推荐使用​​SimpleImputer​​​类。 ​​​Imputer​​​类旨在根据给定的策略处理缺失值。它可以处理具有缺失值的特征矩阵,并为缺失值填充相应的数据。​​...SimpleImputer​​提供了更多的填充选项和灵活性,如示例代码中所示。 总结起来,​​Imputer​​类是sklearn库中用于处理缺失值的类,通过指定填充策略来填充数据集中的缺失值。

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    5 个冷门而有趣的pandas操作

    __next__() print(group_id) grouped_data 下面是taitanic数据集的示例。...正常分析的时候,所有乘客都混在一起,我们是不能单独地隔离每组乘客的,使用这种方法就可以非常简单地分析一组乘客。 ?...imputer_Pclass = SimpleImputer(strategy='most_frequent', add_indicator=True) imputer_Age = SimpleImputer...4、.to_clipboard() 经过数据处理和建模后,通常我们最后会以csv或者excel格式将数据输出,但有的时候我们需要汇总数据,这就需要打开生成的excel文件,然后再复制粘贴。...然后,我就可以在正在操作的Excel中直接Ctrl + V将数据粘贴到当前电子表格中,也是另外一种选择。 5、tqdm 处理大数据集时,数据处理会花费很多时间。

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    数据分析师最不能错过的数据是什么?

    作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么?当然是和每一位数据分析师息息相关的,决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。 什么样的公司需要数据分析师?待遇和前景真的很好吗?怎样才能从事数据分析工作呢?...什么样的行业更需要数据分析师 数据分析是分析师的必备技能,业务理解是数据分析师的核心壁垒,每种业务都对应着不同的行业,究竟哪些行业会更需要数据分析师呢?...如今的热门行业普遍数据产生快,数据颗粒度比较细,对数据进行分析可以很快转化为生产力,是有大量的数据分析师岗位缺口的。可以说,学好数据分析,是进入热门行业的一条非常好的路径。 2....数据分析师的待遇如何 直接亮数据: ?...可以看出数据分析师确实是高薪职位,基本上是10K起步,能开30K的公司也不少,从数据本身来看,高层管理职位需求也是很多的,数据的价值越来越受到企业高层的重视,这个岗位真香!

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    7个Pandas数据分析高级技巧

    你没有能力把每一组乘客单独分开,所以使用这种方法可以让你用一种非常简单的方法分析每一组乘客: ? 2 用于数据探索和数据质量评估技巧 在数据科学中,我们常常倾向于从头开始编写我们的数据分析代码。...因为所有的数据集都是不同的。然而,有一个神奇的 pandas_profiling 包使得这种逻辑毫无意义。这个包实际上自动化了数据探索和数据质量评估步骤!看一看: ?...显然,它不能解决所有的数据分析问题,例如,如果数据中有文本变量。但它应该是你开始分析任何数据集的方式! 3 多重chain 一旦你理解了可以使用链接方法组合多个操作,Pandas就变得非常有趣。...= SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True) imputer_Fare = SimpleImputer(...6 tqdm 在处理大型数据集时,数据操作需要时间。使用tqdm来跟踪你的代码是否正在实际运行,以及它需要多长时间,而不是在你的Jupyter Notebook无聊的等待,而不知道发生了什么。

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    大数据不能告诉你客户的什么事情?

    今天的大数据被媒体和IT企业都已经吹得神乎其神,似乎没有大数据不能完成,没有大数据不能预测的。只要你使用了大数据的技术和相应产品,你就可以傲视群雄了。真的吗? 大错特错!...数据量的增多,数据种类的增多,带给人是更浓的悲观,甚至更多的是一种阻碍而非帮助,因为人们不知道如何使用这些数据,也没有时间对这些数据挖掘足够,来发掘那些被隐藏的金矿。...但是大数据的局限是不能足够深入地问“为什么”的问题。...一般的调研会让受众回答“谁”,“什么”,“何时”,“哪儿”,以及“如何”的问题,但是他们很少问“为什么”,因为你需要更多,而非“是-非”的回答,而且通常不能通过分析量化行为就被发现的。...这家咨询公司的CMO告诉Steve Cody,由于说服他忽视他的数据,他们在一个新网站上减少了100万美元的投入,因为被收集的数据只反应了被问的问题。

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    Python的json不能序列化datetime类型数据问题

    Python自带的json.dumps方法序列化数据时候如果格式化的数据中有datetime类型数据时候会提示错误 TypeError: datetime.datetime(2012, 12, 12...isinstance(x, datetime.datetime): return x.isoformat() raise TypeError("Unknown type") 搜索出来的解决方案基本都是用...Django的DjangoJSONEncoder来解决,为了一个简单的办法引入Django这个大家伙实在有点不知所谓。...不过这一点就体现了Django的资料多的优势了 正在下决心是否干脆下载了Django的代码去翻出DjangoJSONEncoder这个方法来的时候看到了官方文档中关于json.dumps方法的一个参数(...然后就看到了官方文档中的一个Demo: >>> import json >>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): ...

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    2019年你不能错过的数据可视化工具

    在数据科学领域,数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据,进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念,也不知道如何实现它。...新的学科“数据可视化”是这三个分支的组合,是视觉研究领域的一个新起点。 ? 广义数据可视化涉及各种学科,如信息技术,自然科学,统计分析,图形,交互和地理信息。...1.2信息可视化 信息可视化是对抽象数据的交互式视觉表示的研究,以增强人类的认知。抽象数据包括数字和非数字数据,如地理信息和文本。...如何实现数据可视化? 从技术上讲,对数据可视化最简单的理解是从数据空间到图形空间的映射。 ? 经典的可视化实现过程是处理和过滤数据,将其转换为可表达的可视化形式,然后将其呈现为用户可见的视图。 ?...用户可以创建和分发交互式和可共享的仪表板,以图形和图表的形式描绘数据的趋势,变化和密度。Tableau可以连接到文件,关系数据源和大数据源以获取和处理数据。 ?

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    闭眼推荐,9 个不能错过的机器学习数据集

    在人脸识别的训练中,训练的数据量大、质量稳定、没有「杂质」,是研究中非常好的优质数据库。 VGG-Face2 人脸识别数据集 VGG-Face2 数据集,是一个人脸图片数据集。...Comma.ai 自动驾驶视频数据集 Comma.ai 数据集是一个用于自动驾驶的视频数据集。包含共计 7.25 小时的视频,该数据集包含 10 个以 20Hz 频率记录的视频。...在训练集和测试集的每个片段场景中包含了五米内的所有物体的注释,可被理解为检测汽车可驾驶区域(5 米)的所有物体,以 3d 框架形式展现。该数据集可被自动驾驶等领域使用。...Argoverse Motion Forecasting 数据集为运动预测类模型的数据集,包含 327793 个场景,每个场景时常 5 秒,且包含以 10 Hz 采样的每个跟踪对象的 2D 鸟瞰图。...该数据集是由超过 1000 小时的街道驾驶所获取,可用于自动驾驶等领域的研究。

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    postgres数据库不能用ip地址访问的问题

    问题描述:创建postgres数据库之后,使用pg无法用ip地址登录 1.postgres的安装 官网下载地址(windows版) :https://www.postgresql.org/download.../windows/ 按照默认的安装方式安装,需要记住的是,安装过程中的用户名和密码一定要记在心中。...出现的问题 2.1 安装好了postgres数据库之后,发觉我们在pg4客户端上,无法使用ip地址登录,用ip地址登录会显示,找不到user 为.... database ....的错误。...这是因为我们安装数据库之后没有对电脑进行授权,如下: 找到postregs的安装目录,并进入pgsql\Data文件目录下,并进入 pg_hba.conf文件,修改如下配置(这个添加的是给访问权限的...然后就可以在数据库工具上,以ip地址的形式访问了。 2.2 eclipse端,连接数据库运行出现错误 问题描述: ?

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    数据库的外键到底能不能用?

    ,进而影响性能,任何一个特性,都需要了解它相关的知识,不能以一概全,才可以充分发挥特性的作用。...杨老师写的这篇文章《第05期:外键到底能不能用?》以MySQL的视角,介绍了外键设计的种种场景,可以帮助我们进行数据库设计的时候,用正确的姿势用外键。...外键到底能不能用?下面会针对不同的场景来告诉你答案。 一、外键的优缺点 优点: 精简关联数据,减少数据冗余 避免后期对大量冗余处理的额外运维操作。...从功能性角度来看,外键的优势很明显,在数据库端完全满足了数据完整性校验。...外键列以及引用列数据类型、字符集、校对规则都得一致。 5. 外键列以及引用列都必须建立索引。 6. 外键引用多个列的,列顺序必须一致。 7. 大对象字段不能作为引用列。

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