【15】协方差
协方差是一种衡量两个变量共同变化程度的指标。正协方差：如果两个变量同时增加或同时减少，则协方差为正数，表示它们正相关。负协方差：如果一个变量增加，另一个变量减少，则协方差为负数，表示它们负相关。零协方差：表示两个变量之间没有线性关系。协方差的公式Excel中的协方差工具是数据分析中用于研究变量间关系
【大数据】数据分析之Spark框架介绍
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它基于内存计算的大数据并行计算框架，能够显著提高大数据环境下数据处理的实时性，同时保证高容错性和高可伸缩性。上面的示例代码展示了如何使用 Java 编写 Spark 应用程序来处理不同类型的数据和任务。然而，由于 Spark 的广泛功能和 Java
python租房数据分析可视化大屏+58同城 Django框架 大数据 毕业设计（附源码+文档）
技术栈：python租房数据分析可视化系统 毕业设计 58同城python语言、MySQL数据库、Django框架、Echarts可视化租房数据分析可视化系统是一个基于python语言、MySQL数据库、Django框架和Echarts可视化技术开发的系统。该系统旨在帮助用户通过对租房数据进行分析和
django基于Hadoop的短视频数据分析的设计与实现
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编
【智能大数据分析 | 实验四】Spark实验：Spark Streaming
智能大数据分析实验四，Spark实验：Spark Streaming。理解Spark Streaming的工作流程和工作原理，将Spark Streaming集群与Kafka集群对接，通过Java编程代码导出jar包并运行，实现SparkStreaming实时流处理。
Spring Boot中基于AOP和Semaphore实现API限流
限流是 Web API 中的常见要求，旨在防止滥用并确保公平使用资源。借助Spring Boot 中的 AOP，我们可以通过拦截方法调用并限制在特定时间范围内允许的请求数量来实现速率限制。为了在 Spring Boot 中使用 AOP 实现速率限制：定义自定义注释来标记应该限速的方法。创建一个方面类
【Meta分析】IF=12.1!人工智能预测模型Meta分析怎么做？
这项元分析表明，人工智能（AI）在骨折检测的诊断性能上与临床医生相当，展现了作为诊断工具的潜力。然而，许多研究因方法缺陷或数据集不具代表性而限制了其实际应用。未来研究应优先考虑务实的算法开发，确保数据反映目标人群特征，并客观评估样本量充分性。此外，鼓励跨中心共享数据和代码，以提高研究的可重复性和透明
springboot基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化(源码+爬虫可视化+文档+调试)
开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven本系统是基于B/S架构的网站系统，分为系统管理员和用户两大部分。它的主要功能包括系统
基于Hadoop的国内手机销售大数据分析与可视化研究【百万数据集】
本研究聚焦于京东2023年11月手机销售数据的深入分析，旨在探究消费者行为模式和市场动向。我们收集了近93万条销售记录，包含27个关键字段，如订单时间、支付状态、手机型号等，同时确保了用户隐私的保护。数据处理环节中，我们首先进行了数据清洗，包括去重、填补缺失值和标准化字段名，以保证分析的准确性。随后
基于大数据的二手房价数据可视化系统
【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+Django+Vue+MySQL的二手房价数据分析及可视化系统。
足球分析：AI竟能准确预测足球比赛结果？
在当今这个时代，AI可谓是无所不能了。从AI写作到AI绘画，AI技术在短短几年内就迎来了飞速发展，如今就连足球预测这一充满了变数的领域也被AI所进军。那么，AI真的能预测足球比赛的结果么，效果又怎么样呢，本文将为您揭开AI足球预测领域的大门。
打造全场景、跨领域、多模态的AI工作流 | 开源图像标注工具 X-AnyLabeling v2.4.0 正式发布！
X-AnyLabeling 是一款基于AI推理引擎和丰富功能特性于一体的强大辅助标注工具，其专注于实际应用，致力于为图像数据工程师提供工业级的一站式解决方案，可自动快速进行各种复杂任务的标定。
带你玩转，开源模型Llama3.1
开源LLM的生态系统非常活跃，出现了很多引人注目的模型，比如国际上的LLaMA和Alpaca，以及国内的ChatGLM、BaiChuan和InternLM（书生·浦语）等。这些开源模型给开发者提供了在本地进行部署和定制的机会，帮助我们构建出具有独特价值的应用。2024年7月23日，Meta公司推出了
【DataSophon】DataSophon1.2.1 整合Zeppelin并配置Hive|Trino|Spark解释器
Zeppelin是Apache基金会下的一个开源框架，它提供了一个数据可视化的框架，是一个基于web的notebook。后台支持接入多种数据引擎，比如jdbc、spark、hive等。同时也支持多种语言进行交互式的数据分析，比如Scala、SQL、Python等等。本文从安装和使用两部分来介绍Zep
大数据获客
企业组织类型（企业\个体户）、企业类型、三级行业代码，二级行业代码，注册资本的范围，注册时间的范围。
基于大数据的淘宝电子产品数据分析的设计与实现(python+django+lw+系统源码 +调试)
本文首先实现了大数据的淘宝电子产品数据分析设计与实现管理技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图、看板展示图。从数据挖掘的角度出发，了解信息管理系统的
数据驱动农业——农业中的大数据
AI、物联网、云计算和移动互联网等技术迅速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据分析方法已无法满足需求。大数据技术在此背景下应运而生，为海量数据的分析提供了新机遇。虽然大数据技术在金融、医疗、交通等领域取得了显著成果，但在农业领域的应用相对滞后。随着智慧农业、精准农业和设施农业的实践，农业产业链中产生
Python实战10：印度女性安全现状及改进措施探讨
本数据集涵盖了从2001年至2021年间针对妇女的一系列犯罪行为的全州统计数据。该数据集详细记录了各类针对女性的犯罪案例，本研究项目将重点对这些犯罪行为进行地区分布、时间趋势以及相互关联性的深入分析。
数据技术革命来袭！从仓库到飞轮，企业数字化的终极进化！
自20世纪80年代末数据仓库问世以来，它迅速成为企业数据管理的核心。作为一名大数据工程师，我深刻体会到数据仓库的四大特点——主题导向、集成化、稳定性和历史记录——如何使我们能够高效地处理和分析大量历史数据，进而支持更深入的业务决策。在实际工作中，我看到这些技术进步不仅推动了企业的数字化转型，还为基于
Kylin系列（一）：入门与深入解析(大数据分析)
Kylin 是 Apache 基金会旗下的一个开源项目，最初由 eBay 开发。其主要目标是通过构建多维数据立方体来加速大数据查询。Kylin 支持与多种 BI 工具的集成，可以显著提高数据分析和报告的速度。数据模型：定义数据的多维结构和计算方式。数据立方体：通过预计算的数据立方体来加速查询。查询：
