Python-Sklearn内置数据集介绍与“三板斧”
对sklearn中的内置数据集鸢尾花数据集（iris）和波士顿房价数据集（boston）以及手写数字数据集（digits）为例，学习查看sklearn中自带数据集的相关概论以及数据处理“三板斧”。
不懂代码，如何做出实时刷新的数据大屏
制作可视化大屏，一般有这么几种方案：写代码调用数据和图表，比如写JS+Echarts ；直接的数据可视化工具
数据仓库介绍（DW）
数据仓库介绍
大数据面试题--数仓
目录数据仓库理论数据分层E T L星形模型与雪花模型的区别？维度建模（dimensional modeling）：数据仓库项目最重要或需要注意的是什么，以及如何处理？关系建模与维度建模拉链表：维度表和事实表数据仓库中的维度和粒度维度建模步骤：如何构建数据仓库？Flink面试题Flink的重启策略：F
seaborn库学习----分布图displot、histplot、kdeplot、ecdfplot
提供的api说明displotFigure-level interface for drawing distribution plots onto a FacetGrid. 图形级界面，用于在FacetGrid上绘制分布图。histplotPlot univariate or bivariate h
河北工业大学数据挖掘实验一 数据预处理
河北工业大学数据挖掘实验 实验一 数据预处理 实验报告
120年奥运历史数据分析
该数据集整理了从1896年雅典奥运会至2016年里约热内卢奥运会120年的奥林匹克运动会的历史数据。 需要注意的是，在1896年-1992年期间，冬季奥运会与夏季奥运会都是在同一年举行的。在这之后，冬季与夏季的奥运会才被错开举办，冬季奥运会从1994年开始4年举办一次，夏季奥运会从1996开始4
数据挖掘（全书的知识点都包括了）
数据挖掘第一章1.什么是数据挖掘数据挖掘是从数据中，发现其有用的信息，从而帮助我们做出决策（广义角度）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，寻找其规律的技术，结合统计学、机器学习和人工智能技术的综合的过程
R数据分析：临床预测模型中校准曲线和DCA曲线的意义与做法
之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve ana
数据仓库相关面试题
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如何写出高性能的 SQL Join: join 实现和最佳实践
Join是数据库和数仓中最常用的一个感念了。在关系型数据库的数据模型中，为了避免数据冗余存储，不同的数据往往放在不同的表中，分为事实表和维度表，这样做可以极大的节省数据存储空间。
【电商数仓】关系建模与维度建模、维度表和事实表、几种维度模型、数仓建模原则
维度建模一定要选定一个中心，这个中心就是需要做的业务，如电商的核心业务就是订单，那么在对电商业务进行维度建模的时候，就可以将订单放到中心的位置。描述订单的方式一般为：和人，何时，何地，下的什么订单，一个用户，一个维度；例如，需要统计，什么时间下的订单多，哪个地区下的订单多，哪个用户下的订单多。在业务
【AI人工智能写作】使用 AI 智能写作实现每天产生被动收入的终极指南！！！...
使用 AI 写作和每天产生被动收入的终极指南AI辅助写作：Rytr - Best AI Writer, Content Generator & Writing Assistanthttps://poe.com/chatgpthttps://poe.com/claudehttps://poe.
数据中台介绍
主题：即高层次的互不折叠的数据分类，用于管理其下一级的业务对象数据标准：基于公司或者一具体的业务线制定的需要公司共同遵守的属性层数据含义和业务规则，描述了公司对某个数据的共同理解，这些理解确定后就应该作为标准在企业内被共同遵守。数据仓库-ODS层：存储源数据的简单落地数据仓库-DWI层：又称为数据整
基于数字孪生技术的元宇宙空气污染物浓度推断模型
元宇宙世界是现实世界的映射，在元宇宙平台实现的场景模拟演练是最贴近现实的。开发编码器，构建跨工况迁移生成模型，将空气污染物浓度数据和输入数据的高层语义变量映射到生成模型中的非规范化嵌入空间，通过初始规范化嵌入空间，允许模型在规范化嵌入空间中等概率地生成多种工况的仿真数据样本，通过梯度更新约束模型，在
【离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计】
离线数仓-9-数据仓库开发DWS层设计要点-1d/nd/td表设计
数据仓库简介
首先，各个部门的分析结果就会不一致，因为如果两个部门是在不同的时间抽取的同一个业务数据库的数据进行分析，结果肯定会不一致。其次，每个部门都要建立数据抽取系统，就会产生资源的浪费，每个数据抽取系统都要数据库的权限，数据库的权限管理也会变得麻烦。同时还会降低数据库的性能。一般最长调用的都是最近的数据，过
数据仓库与数据库的区别
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。的过程，
心跳信号分类预测（天池数据集）
心跳信号分类预测处理分享
数据挖掘实验：使用 Hadoop 实现 WordCount 应用
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