热门推荐

随便看看

大数据可视化 整站模板

2019-10-08 07:02

  Python在世界脚本语言排行榜中名列前茅,是多领域选择使用最多的语言,掌握Python技术可增加许多就业选择机会。

  Python作为目前是最热门的编程语言,语法灵活、语法结构清晰、可读性强且运用范围广。Python还是工智能的首选编程语言,可用来进行数据分析、开发爬虫等

  但难点在于,如何通过优质的学习资源构建一个系统化、科学合理的学习体系,并坚持下去?

  来听听知名技术作家李刚老师对于系统学习Python的方法和建议以及对Python的解读和前景介绍吧,请看下方视频,

  上方视频来自于李刚老师的在线天通关Python》第一节 Python行业分析。

  鉴于大家都有学习Python的困惑,今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书,上线个月,就超越了众多实力派,成京东和当当网上的长期畅销图书,并且收获了3.4W的五星好评。

  这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了,对我学习Python有着莫大的帮助,在京东上也常常断货,这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。

  《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材,由曾图书作者李刚亲自操刀讲解;上手门槛低,可作为0基础掌握Python教材;书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习!

  笔者跟大家分享一个福利!下单时输入优惠码csdn66,立减20元,券后仅需99元!

  扫码入Python技术交流群,可免费听技术讲座+领学习资料+视频课免费看!

  小编说:在这个人人都说大数据的时代,许多人对大数据的印象只是停留在仰望的阶段,其实大数据没人们说得那么神奇、玄乎或者是无所不能,今天我们就以传统数据作为比对,看看大数据究竟有什么特点让其处于时代的浪潮之巅。本文选自《从1开始——数据分析师成长之路》。

  大数据与传统数据相比的主要特点可以概括为:数据量“大”、数据类型“复杂”、数据价“无限”。数据量大十分好理解,以前我们存储数据使用的单位是 KB,一个Excel表也就几十到几百KB,现在我们经常说到GB甚至是TB乃至PB的数据量级,它们的数量关系如下所示。1MB=1024KB1GB=1024MB1TB=1024GB1PB=1024TB更直观一点,1KB相当于512个汉字,1MB就相当于六本红楼梦的字数……而淘宝网在2015年3月每天大约能产生7TB的数据量,相当于4000万本红楼梦的数据量,而中国最大的图书馆中国国家图书馆的藏书量是3000万册。由此看来,我们的大数据着实是数据量巨大了。而只说能够产生如此大量数据的原因有哪些呢?我们不妨从数据获取的方式、数据传输的方式和数据存储的方式来探讨数据量大的这个问题。数据获取方式的质变是大数据能够产生的核心要素。传统的数据获取方式多是以人工的方式获取数据,最大的特点是手动输入数据,曾有一段时间,超市是通过要求收银员键入用户特征来采集用户数据的,键盘的样子大体上会是如图3-3所示的造型。超市通过这样的方式来收集用户的数据,对收集的数据进行分析,来对用户画像与人群定位。试想在超市每天如此大的接待量情况下,收银员能否保证数据录入的准确性呢?与此同时,通过人工输入的方式每天能够采集多少数据呢?类的这种键盘记录的方式还有许多人工录入数据的方式不再一一举例,传统记录数据的方式必定只能是小范围的,少量的和准确度欠佳的。而现在的数据获取方式大多是通过URL传输和API接口,大体上数据获取的方式有这样几类:爬虫抓取、用户留存、用户上传、数据交易和数据共享。自有数据与外部数据是数据获取的两个主要渠道。在自有数据中,我们可以通过一些爬虫软件有目的的定向爬取,比如爬取一批用户的微博关注数据,某汽车论坛的各型号汽车的报价等。用户留存多是用户使用了公司的产品或是业务,用户在使用产品或是业务中会留下一系列行为数据,这个构成了我们的数据库主体,通常的数据分析多基于用户留存的数据。用户上传数据诸如持证自拍照、通讯录、历史通话详单等需要用户主动授权提供的数据,这类数据往往是业务运作中的关键数据。相较于自有数据获取,外部数据的获取方式简单许多,绝大多数都是基于API接口的传输,也有少量的数据采用线;或文件的形式线下传输。此类数据要么采用明码标价一条数据多少钱,或是进行数据共享,交易双方承诺数据共享,谋求共同发展。至此,我们看到新时代的数据获取形式相较于传统数据获取的方式更加多元、更加高效。同样的大数据与传统数据的传输方式也截然不同。传统数据要么以线下传统文件的方式,要么以邮件或是第三方软件进行传输,而随着API接口的成熟和普及就好像以前的手机充电接口,从千奇百怪、五花八门到今天的两大主要类别:iPhone系统与Android系统。API接口也随着时代的发展逐渐标准化、统一化,一个程序员只用两天的时间就能完成一个API接口开发,而API接口传输数据的效率更是能够达到毫秒级。在数据存储方面,大数据的存储环境相较于传统数据的存储已经跃升了好几个数量级。犹记得十多年前软盘还非常高级,存储量达到20MB的软盘已然很贵,更别说U盘和移动硬盘了。大数据与传统数据的另一个显著差异是数据类型的丰富。传统数据更注重于对象的描述,而大数据更倾向与对数据过程的记录。为了便于大家理解,下面简单的举个例子说明传统数据与大数据的记录方式有何区别。传统数据的记录方式如下表。大数据的记录方式如下表。很明显地看到,传统数据和大数据记录数据的最大区别是大数据不仅对对象进行了描述,还加入了时间、地点等维度,这样的数据记录的是一个过程,从小明进入餐厅之前开始一直到小明离开餐厅,这整个过程都会被记录下来。而传统数据的记录方式更倾向于对结果的简单描述。当然,大数据能记录的用户就餐数据远不局限于上述所列的字段,理想状况的大数据监控甚至会记录用户吃饭的方式、吃饭时的行为、吃饭时的面部表情等一系列数据,这些数据反映了用户对就餐环境的感受,对餐食口味的反应,进一步可以用来改进就餐环境、食物口味,给出点餐建议。大数据与传统数据的核心差异在于其价的不可估量。传统数据的价体现在信息传递与表征,是对现象的描述与反馈,让人通过数据去了解数据。而大数据是对现象发生过程的全记录,通过数据不仅能够了解对象,还能分析对象,掌握对象运作的规律,挖掘对象内部的结构与特点,甚至能了解对象自己都不知道的信息。诸如某百科对一个人的描述与概括,记录了这个人的身高、体重、出生年月、兴趣爱好、日常活动、亲朋好友等数据,这些算是传统数据,通过这些传统数据你能知道和认识这个人。如果用大数据的方式来记录一个人,那就可以详细到他几点起床、睡眠质量、身体状况、每个时间点在做什么事等一系列过程数据,通过这些过程数据我们不仅知道和认识这个人,还能知道他的习惯性,甚至能挖掘出隐藏在生活习惯中的情绪与内心活动等信息。这些都是传统数据所无法体现的,也是大数据承载信息的丰富之处,在丰富的信息背后隐藏着巨大的价,这些价甚至能帮助人们达到“所思即所得”的境界。大数据价的特殊之处就在于它的可挖掘性,同样的一堆数据,不同的人能得到不同层次的东西。就好像同样见一个人,有些人只看他的外貌好不好看,有些人能从他的表情中读出心理活动,从神中看出阅历,从衣着打扮中读出品味,从鞋子上读出生活习惯。而这些深层次的非表象的内容需要技巧与实力去挖掘出来,这就是我们说的数据分析与数据挖掘。本文选自《从1开始——数据分析师成长之路》,点此链接可在博文视点官网查看此书。

  想及时获得更多精彩文章,可在微信中搜索“博文视点”或者扫描下方二维码并关注。

  (1)Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量应用。Scribe架构如下图所示:

  Chukwa提供了一种对大数据量日志类数据采集、存储、分析和展示的全套解决方案和框架。Chukwa结构如下图所示:

  1.目前存在四种主流的数据预处理技术:数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。

  (2)数据清理例程通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点并且解决不一致性来“清理数据”。

  (4)数据规约的目的是得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。

  (5)数据变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法使得数据的挖掘可以在多个抽象层上进行。数据变换操作是引导数据挖掘过程成功的附加预处理过程。

  对于缺失值的处理一般是想法设法把它补上,或者干脆弃之不用。一般处理方法有:忽略元组、人工填写缺失值、使用一个全局变量填充缺失值、使用属性的中心度量填充缺失值、使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数、使用最可能的值填充缺失值

  噪声是被测量变量的随机误差或方差。去除噪声、使数据“光滑”的技术:分箱、回归、离群点分析

  数据清理过程主要包括数据预处理、确定清理方法、校验清理方法、执行清理工具和数据归档。

  数据清理的原理是通过分析“脏数据”产生的原因和存在形式,利用现有的技术手段和方法去清理“脏数据”,将“脏数据”转化为满足数据质量或应用要求的数据,从而提高数据集的数据质量。

  冗余是数据集成的另一个重要问题。有些冗余是可以被相关分析检测到的,例如,数值属性,可以使用相关系数和协方差来评估一个属性随着另一个属性的变化。

  (2)极差规格化变换。规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值,且二者的差称为极差。

  (3)标准化变换。标准化变换是对变量的数值和量纲进行类似于规格化变换的一种数据处理方法。

  (4)对数变换。对数变换是将各个原始数据取对数,将原始数据的对数值作为变换后的新值。对数变换的用途:使服从对数正态分布的资料正态化;将方差进行标准化;使曲线直线化,常用于曲线.数据离散化

  等频处理则把数据变换成均匀分布,但其各段内观察值相同这一点是等距分割做不到的。

  需要把自变量和目标变量联系起来考察。切分点是导致目标变量出现明显变化的折点。常用的检验指标有信息增益、基尼指数或WOE(要求目标变量是两元变量)。

  “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。然而,大数据的线 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。

  既然大数据这么热,我们有必要了解一下大数据究竟是什么。我们经常用4个V来定义大数据:容量、多样性、吞吐量、价值。即大数据必须是数量大(至少T、P级别),来源多,大部分为非结构化,且进出分析系统的速度快,并以获取价值为目的的数据。

  Web2.0指以朋友圈、微博等为代表的资讯交流分享型互联网,而广义移动互联网,则是通过无线方式实现互联网、物联网和社会网络的连接。

  移动互联网的数据具有移动性、复杂性、社会性的特征。首先,节点是具有移动性的,它具有普适感知的功能。其次,网络是具有复杂性的,通过网络可以进行多元感知,最后个体是具有社会性的,所以他也具有社会感知的作用。

  移动互联网产生两种类型数据:一是人传输的数据(UGU),它源自人的自我表达需求。一是机器产生的数据(MGC),其源自科技、军事、商业的需求。

  目前的移动互联网有一条缺失的链条—智能感知&服务。我们知道,互联网解决的是人与人信息交换的问题,物联网解决的是物与物信息交换的问题。而智能化服务需要人与自然与社会的交叉感知,移动互联网和大数据技术就是它的桥梁。

  我认为,智慧城市=数字城市+移动互联网+物联网+云计算,而要实现则需要移动互联网将互联网、人际关系网、物联网进行三网融合。

  大数据给我们带来了机遇和挑战,我们是否能从中受益则需要看我们怎么对待这些机遇和挑战。大数据的机遇是明显的,各种大平台的数据采集与公开,MapReduce等数据分析平台的开放,以及各领域数据挖掘服务的提供,使我们获得数据变得更加容易。而这些丰富的数据更是带来了众多的创新机会,任何领域的数据都可能对这个领域造成巨大的影响。

  当然大数据也给我们带来了很多挑战。一、数据共享与数据私有的矛盾。大数据的价值是稀疏的,而大量的数据往往被大公司垄断,因此对于一般人来说,数据的共享变得十分重要,而其中一个解决方法就是建立一个共享的数据中心。二、数据洪流与技术滞后的矛盾。首先是数据存储能力与处理不匹配,对此我们可以采用对数据流进行实时处理、就近原则存储和处理原始数据、购买数据存储和分析服务等方法进行解决。再者,是分析手段与性能需求不匹配,主要原因是因为传统数据仓库不再使用于大数据分析,对于此我们可以采用大规模并发、Map-Reduce分布式计算、NoSQL管理并发存取等方法进行处理。三是社会需求与人才匮乏的矛盾。对此,培养优秀大数据人才已是当务之急。四、开放数据与保护隐私的矛盾。

  其中包含用户隐私成为牺牲品、有可能危害国家安全等问题,我们的解决思路就是发展隐私保护数据挖掘方法和完善立法。

  我认为大数据将是未来的石油,而移动互联网将成为主要上网方式,移动大数据也将蓬勃发展。在此做出几点预测:1移动大数据分析将逐步成为云计算和物联网的研究聚焦点。2移动互联网UGC和MGC数据的深度融合将催生新的产业。3专注于局部领域的数据分析服务将成为近期产业创新主流。4Map-Reduce将仍保持活力,分布式流数据分析方法将成为机器学习理论研究和应用研究热点。5数据共享是大势所趋,但需要特别重视国家信息安全,开放数据需要立法支持,信息安全需要自主技术保障

  玩转大数据首先要明确自己将要学习的方向,没有人能一下子吃透大数据里面所有的东西。在大数据的世界里面主要有三个学习方向,大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师。什么是大数据开发师?围绕大数据系平台系统级的研发人员,熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的

  “大数据”现在可谓越来越火了,不管是什么行业,也不敢是不是搞计算机的,都要赶个集,借着这股热潮,亦或炒作,亦或大干一番。尤其是从事IT行业的,不跟“大数据”沾点边,都不好意思出去说自己是干IT的。“大数据”一词,已无从考证具体是什么时候兴起的,只是隐约记得大概火了三四年了吧。多大的数据算“大数据”哪?麦肯锡研究中心给出的定义是“超过一般计算机处理能力”的数据。好吧,这个概念真是投机取巧,让人难以攻...

  大数据时代来临,如此火爆的职业,吸引了大批有志青年的加入,再加入之前,你对大数据都了解吗?他的行业前景如何?薪资水平如何?1.大数据行业分析作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在实用大数据。财政大数据包括:公安大数据、质检大数据、食品安全大数据、卫生大数据、共商大数据、民政大数据;...

  如今的大数据不再是一个流行术语,在大数据行业火热的发展下,大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地,预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。未来大数据产业发展的趋势之一:与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化...

  随着大数据的应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响,但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用,这些都是大数据在分析应用上的关键领域:   1.理解客户、满足客户服务需求   大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是...www.345077.com这样你就可以腾出

 
金彩网app| 精英高手联盟心水论坛| 今晚大乐透号码是多少| 港京印刷图源图库跑狗图| 二四六财神玄机图免费| 六合采论坛| 香港正版挂牌高手解牌| 平特杀肖公式全年无错| 红姐图库印刷区| 彩霸王超级中特网正版|