2024年 中国高校大数据挑战赛第二场 D题：行业职业技术培训能力评价 思路+python代码+论文
数据探索与可视化:开始通过对数据的初步探索，使用统计描述和可视化工具，例如散点图、箱线图、相关性矩阵等，来了解不同技能考核成绩的分布和离校成绩之间的关系。如果使用机器学习模型，解释模型的结果，了解哪些技能对于离校成绩的影响最大，以及它们之间的关系。1. 一般而言，入学的各技能考核成绩与对应的离校考核
大数据内容分享(五)：Hadoop各组件的主要功能及作用详解
虽然hadoop的生态体系已经有好多年了，而且越来越多的做大数据的可能会觉得hadoop体系在数据处理方面有一些笨重，但是作为大数据的分布式系统领域的鼻祖，我们还是好好学习一下。Hadoop体系最初建立于2005年，是由Doug Cutting和Mike Cafarella开发的。它的设计灵感来自于
离线数仓（五）【数据仓库建模】
离线数仓建模理论
2023年第三届中国高校大数据挑战赛（第二场）D题思路
中国是制造业大国，产业门类齐全，每年需要培养大量的技能娴熟的技术工人进入工厂。某行业在全国有多所不同类型（如国家级、省级等）的职业技术培训学校，进行 5 种技能培训。学员入校时需要进行统一的技能考核（称作“入校考核”），培训结束后再次进行统一考核（称作“离校考核”）并根据该考核成绩总分位次颁发级别不
AISD系列智能安全配电装置对于商品市场火灾防护起到了什么作用
批发市场内的商店，除日常照明、夏季排风等用电外，商店内的吊灯、壁灯、台灯，节日或展销期间的彩灯，以及住店人员烧水煮饭用的电热器具，都离不开用电:有的市场店户还在店内使用液化石油气灶具:不少市场都是前面是铺面，后面则设为仓库，店中有店，生活起居混于一室，用火、用电、用气点多量大，加上许多市场用火、用电
数据仓库数据分层详解
原始数据层（Raw Data Layer）：这是数仓中最底层的层级，用于存储从各个数据源获取的原始数据。这些数据通常是未经处理和清洗的，包括来自数据库、日志文件、传感器等的数据。原始数据层的目的是保留数据的完整性和可追溯性，以备后续的数据处理和分析。数据清洗层（Data Cleansing Laye
Python基于微博的大数据舆论，情感分析可视化系统，附源码
大家好，今天为大家带来的是Python基于微博的大数据舆论，情感分析可视化系统，附源码，该项目功能完整，实战型强。微博舆情分析系统，项目后端分爬虫模块、数据分析模块、数据存储模块、业务逻辑模块组成。先后进行了数据获取和筛选存储，对存储后的数据库数据进行提取分析处理等操作，得到符合需要的结构化数据，将
拜托！看了这一篇谁还不会Spark！！！
MapReduce是Hadoop生态中的一个分布式计算框架。通过使用它，开发人员不必关心分布式计算底层怎么去实现，只需关心相应的业务逻辑，就可以轻松地编写应用程序，以可靠、容错的方式并行处理大型硬件集群上的大量数据集。
京东大数据，为什么这么牛？|京东平台大数据批量采集
大数据平台研发了从数据采集、数据存储、数据处理、数据查询及应用全流程贯通的平台产品，包括统一报表、数据仪表盘、即时查询、多维分析、元数据管理、数据开发平台、数据质量监控等多种数据管理工具，满足不同应用场景和使用者需要，实现了一站式、自助式的操作，全面提升数据开发、数据分析和应用的效率。对高等级数据，
了解spark和scala成为大神你也可以
Spark Core：Spark的核心，提供底层框架及核心支持。BlinkDB：一个用于在海量数据上进行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎，允许用户通过权衡数据精度缩短查询响应时间，数据的精度将被控制在允许的误差范围内。Spark SQL：可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法
人工智能技术的工程伦理问题 --以美团外卖大数据杀熟为例
大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，将同一商品或服务以不同的价格卖给不同的消费者从而获取更多消费者剩余的行为。
SQL中的 CASE WHEN用法详解
CASE WHEN语句提供了一种在 SQL 查询中根据不同条件执行逻辑的灵活方法。它可用于简单的条件检查，也可用于复杂的逻辑操作。使用CASE WHEN可以使查询更具可读性，并且可以减少在应用程序代码中进行逻辑操作的需要。
大数据 - Spark系列《十二》- 名词术语理解
本文主要讲解spark一下常用术语及常问面试题总结
实时Flink数据流与ApacheHive集成
1.背景介绍在大数据时代，实时数据处理和批处理数据处理都是非常重要的。Apache Flink 是一个流处理框架，可以处理大规模的实时数据流，而 Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，主要用于批处理数据处理。在实际应用中，我们可能需要将 Flink 与 Hive 集成，以
Hadoop、Spark 和大数据处理
Hadoop 生态系统包含多个组件，每个组件都有不同的功能。：用于存储大规模数据的分布式文件系统。它将数据分成块并在集群中的多个节点上进行存储。MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将任务分为 Map 阶段和 Reduce 阶段，适合离线数据处理。：资源管理器，负责集群资源的分
Flink中的数据序列化和反序列化
1.背景介绍在Flink中，数据序列化和反序列化是一个非常重要的过程。它们决定了Flink如何将数据从一个格式转换为另一个格式，以及如何在分布式环境中传输和存储数据。在本文中，我们将深入探讨Flink中的数据序列化和反序列化，并讨论其核心概念、算法原理、最佳实践和实际应用场景。1. 背景介绍Flin
弱结构化日志 Flink SQL 怎么写？SLS SPL 来帮忙
本文介绍一种使用 SLS SPL 配置 SLS Connector 完成数据结构化的方案，覆盖日志清洗与格式规整场景。
基于大数据的空气质量预测与可视化分析
随着工业化和城市化进程的加快，空气污染已成为全球面临的主要环境问题之一。二零二零年我国提出“碳达峰碳中和”的目标，更加深刻我国走可持续发展道路的脚步。在我国，特别是某些大城市，由于车辆排放、工业排放和其他人为活动，空气质量问题日益严峻。不同地区的空气质量参差不齐，造成空气污染的污染物种类繁多，空气污
Elasticsearch与Hadoop整合
1.背景介绍Elasticsearch和Hadoop都是大数据处理领域中的重要技术，它们各自具有不同的优势和应用场景。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，它可以实现快速、高效的文本搜索和数据分析。Hadoop则是一个分布式文件系统和大数据处理框架，它可以处理大量数据并进行高效的存储
浅谈大数据生态
关于：那头会飞起来的大象。
