数据分析

不care工具,在大数据平台中Hive能自动处理SQL

摘要:有没有更简单的办法,可以直接将SQL运行在大数据平台? 本文分享自华为云社区《Hive执行原理》,作者: JavaEdge 。 MapReduce简化了大数据编程的难度,使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿,普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的 ... »

Clickhouse中的预聚合引擎

作者: LemonNan 原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/qXlmGTr4C1NjodXeM4V9pA 注: 转载需注明作者及原文地址 介绍 本文将介绍 Clickhouse 中的 SummingMergeTree 以及 AggregatingMergeTree 预 ... »

拉格朗日插值法--python

数据插补 常见插补方法 插值法--拉格朗日插值法 根据数学知识可知,对于平面上已知的n个点(无两点在一条直线上可以找到n-1次多项式 ,使次多项式曲线过这n个点。 1)求已知过n个点的n-1次多项式: 将n个点的坐标带入多项式:得到 解出拉格朗日插值多项式: 将缺失的函数值对应的点x带入多项式得到趋 ... »

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数据分析与展示——图像手绘效果实现

NumPy数据存取和函数 实例:图像的数组表示 图像的RGB色彩模式 图像一般使用RGB色彩模式,即每个像素点的颜色由红(R)、绿(G)、蓝(B)组成。 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色,取值都为0-255。RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色。 PIL(Python Image Library)库 PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。在命令行下的安装方法:pip »

ElasticSearch核心知识总结(一)es的六种搜索方式和数据分析

es的六种搜索方式 query string search GET /ecommerce/product/_search //查询所有数据 { "took": 4,//耗费几毫秒 "timed_out": false,//是否超时 "_shards": {//数据拆分成5个分片,对所有请求都会打到所有primary shared(或者是它的某个replica shared也可以) »

数据分析之pandas(1)

一、Pandas的数据结构     1.Series     (1)类似于一维数组     (2)通过list构建Series       ser_obj=pd.Series(range(10))     (3)pandas数据结构案例          »

Python数据分析

目录 matplotlib 概念 绘制折线图 设置图片大小 保存图片 定义坐标轴的疏密 总代码 案例 定义坐标轴的刻度 设置字体显示中文 添加描述信息 改进后 绘制网格线 案例 绘制散点图案例 绘制条形图案例 绘制直方图案例 绘制饼图案例 numpy 数组基础 创建 形状 降维 取值 使用 轴 文件 读取数据数组的转置 数组高阶 索引和切片 修改 »

抓取Web网页数据分析

通过程序自动的读取其它网站网页显示的信息,类似于爬虫程序。比方说我们有一个系统,要提取BaiDu网站上歌曲搜索排名。分析系统在根据得到的数据进行数据分析。为业务提供参考数据。   为了完成以上的需求,我们就需要模拟浏览器浏览网页,得到页面的数据在进行分析,最后把分析的结构,即整理好的数据写入数据库。那么我们的思路就是:   1、发送HttpRequest请求。   2、接收HttpResponse »

【数据分析】分位距

分位距是对全距的一种改进,它是从一组数据中剔除了一部分极端值之后重新计算的类似于全距的指标。常用的有四分位距、八分位距、十分位距等。 四分位距计算公式为:    四分位距排除了数列两端各25%单位标志值的影响,反映了数据组中间部分各变量值的最大数与最小数距离中位数的平均离差。 已知一组数据,有8个数字组成:1,3,6,2,8,4,6,10 ,求这组数的四分位距。 解析: 首先,将数据按照从小到 »

【Python数据分析】pandas针对字符串操作

目录 1.字符串调用属性:str 2.字符串常用方法:lower,upper,len,startswith,endswith 3.字符串去空格:strip,rstrip,lstrip 4.替换:replace 5.字符串分割:split,rspilt 在pandas中针对字符串配备了一套方法,使其容易对数组的每个元素进行操作。 1.字符串调用属性:str # 通过str属性操作,会自动排除 »

途家网 BI 总监分享:如何搭建一个数据分析团队

以前说到数据驱动业务增长,我们第一个想到的可能是数据分析的方法。但就目前来看,数据驱动业务的增长已经成为一个不仅仅是分析方法和模型,而是包括了数据人才培养、数据架构的设计,甚至整个公司组织架构设计的企 »

zpan2019

小白学数据分析----->什么是活跃_I(DAU)

最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了.后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了,因此在此特地说说活跃的事,帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。 究竟什么是活跃?在日常与外界合作过程中,我们经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息,貌似听起来比较简单,但是真正如果自己实施操作统计数据时 »

Python - pandas 数据分析

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/   1. 导入包pandas import pandas as pd    2. 获取文件夹下文件名称 import os filenames=[]path="C:/Users/Forrest/PycharmProjects/test" for file in os.listdir(path): »

mplus数据分析:增长模型潜增长模型与增长混合模型再解释

混合模型,增长混合模型这些问题咨询的同学还是比较多的,今天再次尝试写写它们的区别,希望对大家进一步理解两种做轨迹的方法有帮助。 首先,无论是LCGA还是GMM,它们都是潜增长模型的框框里面的东西: Latent growth modeling approaches, such as latent c ... »

Codewar

数据分析与处理之二(Leveldb 实现原理)

郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Leveldb 的实现原理! LevelDb日知录之一:LevelDb 101 »

【转】大数据分析中Redis怎么做到220万ops

原文:http://www.cnblogs.com/nnhy/archive/2018/01/16/Redis220.html   大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要 »