Datawhale AI 夏令营 市场博弈和价格预测 EDA 探索性数据分析
基于挑战赛“市场博弈和价格预测”使用探索性数据分析（EDA）深入理解赛题。
【理论篇】数据挖掘 第四章 数据仓库与联机分析处理
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策过程”。面向主题的(subject-oriented):数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、供应商、产品和销售组织；集成的(integrated):通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录
建筑业数据挖掘：Scala爬虫在大数据分析中的作用
数据的挖掘和分析对于市场趋势预测、资源配置优化、风险管理等方面具有重要意义，特别是在建筑业这一传统行业中。Scala，作为一种强大的多范式编程语言，提供了丰富的库和框架，使其成为开发高效爬虫的理想选择。本文将探讨Scala爬虫在建筑业大数据分析中的作用，并提供实现代码示例。
大数据环境下的房地产数据分析与预测研究的设计与实现
其中，number_1代表数据总条数，max_2表示最高单价的房屋信息，mean_3为平均单价，max_4为最高总价的房屋信息，index_5和values_5分别为每个区域的平均房屋单价的降序排列的索引和值，index_6和values_6为部分市区的平均总价的索引和值，number_7为单价分区
《数据仓库与数据挖掘》自测
1. 数据仓库的主要特征不包括以下哪一项？A. 数据量大B. 异构数据整合C. 事务处理D. 支持决策分析2. OLAP的核心功能是：A. 事务处理B. 多维数据分析C. 数据清洗D. 数据转换3. 以下哪个不是元数据的分类？A. 数据源元数据B. 数据模型元数据C. 数据仓库映射元数据D. 数据备
Tableau 嵌入网页的用户查看权限设计（后端到前端全流程）
大家好啊，今天想要跟大家聊一下Tableau从后端到前端的用户权限设计。先在这里说一下我的权限设计思路，这个思路也是我之前自己在项目上编写设计文档，写代码开发，在生产环境实际部署并一直使用的。
1.25、最近邻向量量化(LVQ) 网络训练对输入向量进行分类
最近邻向量量化（LVQ）是一种用于对输入向量进行分类的神经网络模型。以下是LVQ的一些关键特点和总结：LVQ利用一组原型向量（参考向量）表示不同的类别，在训练过程中调整原型向量的权重以逼近输入向量。LVQ训练过程中，网络通过计算输入向量与每个原型向量之间的距离，并更新距离最近的原型向量的权重。当LV
差异基因富集分析（R语言——GO&KEGG&GSEA）
通路富集分析气泡图
分子性质AI预测挑战赛｜Datawahle AI夏令营｜代码分享
在当今科技日新月异的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的深度和广度渗透到科研领域，特别是在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例，它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成，靶向降解目标蛋白质。本次大
数据挖掘的安全与隐私保护：实际应对策略
1.背景介绍数据挖掘是一种利用统计学、机器学习和操作研究等方法从大量数据中发现隐藏的模式、关系和知识的过程。随着数据的增长和数据挖掘技术的发展，数据挖掘在各个领域得到了广泛应用。然而，数据挖掘同时也带来了一系列安全和隐私问题。这篇文章将讨论数据挖掘的安全与隐私保护问题，并提出一些实际应对策略。2.核
人工智能及深度学习在病理组学中的应用概述｜系列推文·24-07-11
首先，小罗会带大家回顾计算机和编程的起源，解释从最初的电子计算器到现代计算机的发展历程，以及高级编程语言如何简化计算机指令的编写。其次，本期推文会深入探讨机器学习的不同类型，包括深度学习、神经网络和其他学习算法，以及它们如何被应用于解决实际问题，特别是在病理学领域。最后，小罗会列举一些AI技术当前面
华为面试题及答案——大数据
在 hadoop-env.sh 文件中，可以增加 JVM 分配给 NameNode 的内存。通常是在 HADOOP_NAMENODE_OPTS 中增加 -Xmx 参数来增加最大堆内存。export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx8g -Xms4g ${HADOOP_NAMENO
一文了解和区分数据中台、数据平台、数据湖、数据仓库
在当今数字化时代，数据已经成为推动科技发展和商业创新的关键要素之一。数据中台、数据平台、数据湖和数据仓库是构建现代数据架构的重要组成部分。然而，这些概念之间往往容易混淆。本文将深入介绍并区分这些概念，通过生动的例子帮助读者更好地理解它们之间的关系和区别。
Jupyter + Pyspark + Yarn 交互式大数据分析
jupyter+pyspark+Yarn 交互式大数据分析, pyspark交互式环境配置，spark在线交互式数据分析
医疗大数据：数据分析与预测
1.背景介绍医疗大数据是指在医疗领域中涉及的大规模数据，包括患者病历数据、医疗图像数据、医疗设备数据、医学研究数据等。随着医疗领域的发展，医疗大数据的规模和复杂性不断增加，为医疗领域提供了巨大的机遇和挑战。医疗大数据的应用主要体现在以下几个方面：1.1 个性化医疗：通过分析患者的基因、生活习惯和生理
基于优衣库（Uniqlo）业务场景的数据仓库与数据挖掘课程设计
我国的 IT（Internet Technology，互联网技术）技术发展程度基本上已经保持在国际水平，现阶段国内的BI 产品 也一直紧跟国际的标准技术要求，甚至在整个互联网领域中，我国的 IT技术处于较为领先的发展地位。分析技术有效运用在商业决策上，能够帮助企业的管理层对数据展开更加深入的分析和处
大数据相关招聘岗位可视化分析-毕业设计
本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。。
AI论文速读 | 【综述】（LLM4TS）大语言模型用于时间序列
大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理和计算机视觉等领域得到了广泛应用。除了文本、图像和图形之外，LLM还具有分析时间序列数据的巨大潜力，使气候、物联网、医疗保健、交通、音频和金融等领域受益。这篇综述论文对利用LLM进行时间序列分析的各种方法进行了深入的探索和详细的分类。强调了法学硕士原始文本数据
《数据仓库与数据挖掘》 总复习
《数据仓库与数据挖掘》 总复习
【数据挖掘】期末复习笔记(重点知识)
数据挖掘期末复习笔记，囊括重点知识，简洁明了。祝大家都能取得好成绩
