从数据仓库搭建到BI报表落地，帆软《企业数据化建设知识地图》全览
企业数据化建设从来不只是IT部门的事情，它需要每一个管理者、每一个部门都紧密合作，它需要全员从意识到行动的全面参与。可数据领域涉及到的技术很广，而且各种新概念、新技术层出不穷，如果一味的埋头苦干很容易一条路走到黑，到头来发现趋势变了就很尴尬。这份图谱很好地帮您梳理数据分析全流程框架，助企业数字化转型
python大数据分析游戏行业中的 Apache Kafka：用例 + 架构！
150 个国家的智能手机和电脑上安装了 25 亿个游戏，代表了 450 多个独特的手机游戏和 3,500 多个独特的 PC 游戏。游戏通常是全球性的。尽管如此，即使在游戏行业，玩游戏的选择也是多种多样的，从游戏机和 PC 到手机游戏、赌场游戏、在线游戏和各种其他选择。这篇博文探讨了使用 Apache
第六篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例：大学生数据全方位分析挖掘经典案例
Pandas在大学生数据的分析和挖掘中发挥着重要作用，帮助研究人员和教育工作者更好地理解大学生群体、优化教学管理和提升教育质量。Pandas库可以用来分析挖掘大学生数据的各各方面，包括但不限于：学生成绩数据：可以通过Pandas对大学生的成绩数据进行统计分析、可视化展示，了解不同课程的表现、成绩分布
【数据挖掘】数据清洗、数据集成、数据标准化的详解（超详细 附源码）
【数据挖掘】数据清洗、数据集成、数据标准化的详解（超详细 附源码）包括缺失值的处理，数据的合并 标准化方法等等
Python 爬虫实战之爬拼多多商品并做数据分析
在上面的代码中，我们使用pandas库创建DataFrame存储商品数据，并计算平均价格和平均销量。在上面的代码中，我们使用requests库发送GET请求获取拼多多商品页面内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面，并从中提取商品信息。Python爬虫可以用来抓取拼多多商品数据，并
DeepBI实现AI结合数据仓库做智能数据分析VS传统BI工具
辛辛苦苦做数据分析准备，费劲巴拉做出可视化图表，还得考验我们编写报告的能力，这就是传统BI。传统数据分析如同一座巍峨的大山，每一步都让人感到沉重和艰难。接下来展示新时代的数据分析软件-DeepBI是如何快速高效的做数据分析的。传统的BI工具和DeepBI的对于显而易见，不管是从数据分析的速度还是可视
决策树模型及案例（Python）
目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3信息熵、信息增益4决策树模型代码实现4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5案例：员工离职预测模型5.1模型搭建5.1.1数据读取与预处理5.1.
第四篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例：深度解读Pandas生物信息学领域应用
生物信息学是一门将计算机科学和生物学相结合的跨学科领域，旨在利用计算机技术和统计学方法来处理、分析和解释生物学数据。在生物信息学研究中，研究人员处理的数据种类繁多，包括基因组数据、蛋白质数据、生物医学图像数据等。Pandas 是一个基于 Python 编程语言的数据处理库，被广泛应用于生物信息学领域
近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演技术应用
近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
第三篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例：深度解读Pandas股票市场数据分析
Pandas是一个流行的Python库，用于数据操作和分析。在金融领域，特别是股票市场数据分析中，Pandas非常有用。通常分析股票价格、交易量和财务数据时，你可以使用Pandas来加载、处理和分析这些数据。当涉及股票价格、交易量和财务数据分析时，除了基本的数据加载、清洗和统计分析之外，还有许多扩展
Graphpad Prism10.2.0（329） 安装教程 (含Win/Mac版)
GraphPad Prism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外，还能自动生成统计图。3.进入选择安装位置，默认是C盘 为了不占据主盘 建议安装至其它盘中 选择完成后 选择In
BI 数据分析，数据库，Office，可视化，数据仓库
AIGC ChatGPT 职场案例AI 绘画 与 短视频制作PowerBI 商业智能 68集Mysql 8.0 54集Oracle 21C 142集Office 2021实战应用Python 数据分析实战，ETL Informatica 数据仓库案例实战 51集Excel 2021实操 100集，E
压力测试与数据分析：如何从大量数据中找出关键性能瓶颈
1.背景介绍在当今的大数据时代，数据已经成为企业和组织中最宝贵的资源之一。随着数据的增长，数据处理和分析的需求也不断增加。因此，压力测试和性能分析变得越来越重要。在这篇文章中，我们将讨论如何从大量数据中找出关键性能瓶颈，以便我们能够更有效地利用数据资源，提高系统性能。2.核心概念与联系2.1 压力测
数据分析中的Python库：Selenium与BeautifulSoup
1.背景介绍在数据分析领域，Python是一个非常重要的工具，它提供了许多强大的库来帮助我们处理和分析数据。Selenium和BeautifulSoup是两个非常常见的Python库，它们在Web数据抓取和处理方面发挥了重要作用。本文将深入探讨这两个库的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公
DeepBI引领智能革命：AI智能代替结构团队工作模式
数据分析#DeepBI智能数据分析软件，这个充满科技感的名词，似乎在宣告着人类工作的一大变革：数据分析团队的“终结者”来了。但真的可以这么说吗？这篇文章让我们一起探究一下。在当前数字化风潮下，人工智能（AI）代表着企业提高生产效率和创造力的新时代工具。AI的代表性工具，如DeepBI，通过其在数据分
基于大数据的淘宝电子产品数据分析的设计与实现
（2）框架可以帮助程序开发者快速构建软件的整体层次，本次开发所使用的框架为python和Django，具有较强的开发环境部署的优势，程序开发者可以快速构建出相关的软件基本框架，通过多种框架的开发可以帮助程序开发者减少代码量，提升系统的安全和稳定性，能够帮助大数据的淘宝电子产品数据分析功能模块的处理[
人工智能与智能数据分析的结合：创新与挑战
1.背景介绍随着数据量的快速增长，智能数据分析已经成为企业和组织中最重要的技术手段之一。智能数据分析利用自动化、机器学习和人工智能技术来分析大量数据，以提取有价值的信息和洞察。然而，随着人工智能(AI)技术的发展，人工智能与智能数据分析的结合成为了一种新的创新和挑战。在本文中，我们将探讨人工智能与智
SQL小技巧5：数据去重的N种方法，总有一种你想不到！
也就是说，在上面的SQL语句中，使用address字段进行去重，最终的结果，也最多只能返回address一个字段。ROW_NUMBER()窗口函数的原理是，先对数据按照partition by的字段进行分组，然后以order by的字段在各个分组内进行排序，序号从1开始递增。也就是说，在返回的结果中
Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD 弹性分布式数据集-04）
设置检查点(checkPoint)方式，本质上是将RDD写入磁盘进行存储。当RDD在进行宽依赖运算时，只需要在中间阶段设置一个检查点进行容错，即通过Spark中的sparkContext对象调用setCheckpoint()方法，设置一个容错文件系统目录(如HDFS）作为检查点checkpoint，
Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD 弹性分布式数据集-03）
依赖关系分为窄依赖和宽依赖，窄依赖表示每个父RDD的分区最多只被一个子RDD的分区使用，宽依赖表示每个父RDD的分区可以被多个子RDD的分区使用。需要注意的是，RDD的分区函数是针对(Key,Value)类型的RDD，分区函数根据Key对RDD元素进行分区。RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，
