商务智能期末复习
移动商务智能（Mobile Business Intelligence，MBI）指的是在移动设备上进行商务智能分析和决策支持的技术和方法。它允许用户在任何时间和地点通过移动设备访问商务数据和分析结果，并进行决策。移动商务智能在多个领域得到了应用，例如：销售分析：销售人员可以使用移动商务智能应用程序在
基于大数据的招聘数据分析与可视化实现 （毕业设计 爬虫 大数据）
1. 数据收集与预处理：首先，需要构建一个完整的数据收集和预处理流程，确保数据的质量和可用性。4. 实际应用效果：通过实际应用，可以评估所提出的基于大数据的招聘数据分析与可视化实现方案的效果，包括提高招聘效率、降低招聘成本等方面。综上所述，基于大数据的招聘数据分析与可视化实现具有很强的实际需求、研究
大数据引爆点：数据可视化的飞速发展
在信息时代，数据如潮水般涌入，企业和个人面临的挑战前所未有。而在这个数据的浩瀚海洋中，数据可视化如一道明亮的灯塔，引领着信息时代的航行者。近几年，数据可视化以其直观、生动的特性，迅速成为了信息表达和决策分析的重要工具。那么，是什么推动了数据可视化的快速发展呢？
详解动态网页数据获取以及浏览器数据和网络数据交互流程-Python
动态网页是一种在用户浏览时实时生成或变化的网页。。相比之下，动态网页可以根据用户的互动、请求或其他条件在浏览器端或服务器端生成新的内容。而且现在的网页一般都是采用前后端分离的架构，前端负责展示和用户交互，后端负责数据处理。这种架构使得前端可以更加灵活地实现动态内容的加载和展示。所以说以后想要获取到数
《PySpark大数据分析实战》-12.Spark on YARN配置Spark运行在YARN上
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第4节的内容：Spark on YARN配置Spark运行在YARN上。
数据挖掘（Data Mining）第四章课后习题
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【完整思路】2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对
完整的思路分析可视化，免费获取～
分布滞后模型与自回归模型
介绍分布滞后模型、估计的困难以及解决方法
【数据挖掘】4、关联分析：Apriori、FP-Growth 算法、买面包是否也爱买啤酒
Apriori 算法其实就是查找频繁项集 (frequent itemset) 的过程，所以首先我们需要定义什么是频繁项集。频繁项集就是支持度大于等于最小支持度 (Min Support) 阈值的项集，所以小于最小值支持度的项目就是非频繁项集，而大于等于最小支持度的项集就是频繁项集。
从零开始了解大数据(一)：数据分析入门篇
在开启大数据的探索之前，我们首先需要理解数据分析的基础与核心。毕竟，大数据的真正价值，是在于对其进行深入、有效的分析后，能够提取出有意义的信息和知识。本文将介绍有关数据分析的知识，希望对大家有所帮助。
《PySpark大数据分析实战》-11.Spark on YARN模式安装Hadoop
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第4节的内容：Spark on YARN模式安装Hadoop。
数据挖掘 聚类度量
【代码】数据挖掘 聚类度量。
山东大学软件学院2022-2023数据科学导论知识点整理【软工大数据课组】
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【数据挖掘大作业】基于决策树的评教指标筛选（weka+数据+报告+操作步骤）
数据挖掘大作业一、考核内容现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。指标内容详见表1。表1 学生评教指标体系及权重序 号指 标权重（10%）Index1老师在第一节课能向我们介绍本课程的基
大数据分析——某电商平台药品销售数据分析
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天池教学赛：银行客户认购产品预测
本次赛事由于样本不均衡的问题，简单训练可以到0.95左右，但要往上提分则需要不断的调参测试，让模型逼近数据的上限，最终通过多模型的中和，提高分数上限
大数据课设-2020年美国新冠肺炎疫情数据分析
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应用程序接口（API）安全的入门指南
例如，在授权过程中，API 的消费者和提供者均不直接进行授权操作，而是让 OAuth 作为委托协议，为 API 添加一个基本的保护层，并在此基础上让 OpenID Connect 标准作为额外的身份层，使用 ID 令牌去扩展 OAuth2.0。如果提供者能够在攻击者之前发现上述类型的 API，那么他
Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用（兴趣预测问题）
使用SparkSession中的builder()构建 后续设定appName 和master ，最后使用getOrCreate()完成构建// 定义spark对象val spark = SparkSession.builder().appName("兴趣预测").master("local[*]"
第四部分 供应链库存的计划和管理(二)供应链的不确定性管理:安全库存
安全库存的计算，大量公式。
