【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
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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。
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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大数据分析——某电商平台药品销售数据分析
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大数据课设-2020年美国新冠肺炎疫情数据分析
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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[*]"
《PySpark大数据分析实战》-02.了解Hadoop
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第1章第2节的内容：了解Hadoop。
我的数据仓库与数据挖掘期末大作业重置版
这是之前已经完成的任务，原本是我的数据仓库与数据挖掘课程的作业。里面都是比较入门的东西，没什么难度。之前学这门课的时候，上了一整个学期的课，几乎都在讲解数学原理。作为数学科目挂了四门的工科蠢材，我整个学期都听得云里雾里，到了学期末的时候突然告诉我们说期末大作业要用 Python 来写。只好赶鸭子上架
京东数据分析（京东大数据）：2023年10月京东手机行业品牌销售排行榜
热销TOP10商品榜单中均为苹果品牌商品，其中，50%的商品为Apple iPhone 15系列，30%的商品为Apple iPhone 13系列，Apple iPhone 14系列商品占比为20%。根据鲸参谋平台的数据显示，今年10月份，京东平台手机行业的销量约340万，环比增长约11%，同比则下
推荐系统简介+算法详解+项目介绍
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京东平台双11全品类完整销售数据回顾（京东大数据-京东数据采集-京东数据接口）
因此，今年美妆护肤的销售水平同比去年均有所下滑，护肤类销量销额均同比下滑8%，彩妆类的销量同比下滑14%。相反，数码配件一度畅销，蓝牙耳机销售额同比增长40%，游戏手柄销量同比增长84%，智能手表销售额同比增长45%。京东营养滋补品类相较去年高速增长，钙片类产品销量同比增长超100%，调节三高类产品
【大数据实训】基于赶集网租房信息的数据分析与可视化(七)
而环岛路等地的房源就相对较少，这也说明虽然那附近的风景优美，但是交通不够便利，只有享受生活的人才会租这些地方，而享受生活的人，大部分也都是有钱了，他们也不会租，他们是直接就买了住了，所以这些地方的房源就相对较少。②如果你是出租房源的人，你一定要把你的优势，比如装修程度，位于的地点贴出来，还有可以贴上
数据仓库——原理+实战（一）
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。（2）主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助決策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。
【大数据实训】基于当当网图书信息的数据分析与可视化(八)
温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的博主 的联系方式，有偿帮忙部署。
年度顶级赛事来袭：2023 CCF大数据与计算智能大赛首批赛题上线！
年度顶级赛事强势来袭，首批赛题重磅上线！2023 CCF BDCI 大赛，等你挑战！
什么是Power BI
BI管理员：管理Power BI的部署、维护和安全性，包括用户管理、数据源管理和报表发布等，以保证Power BI的正常运行和数据的安全性。数据分析师：使用Power BI进行数据分析和可视化，包括数据的导入、清洗、转换、建模和报表设计等，以实现数据的探索和发现。IT管理员：管理Power BI所依
数据导入与预处理——实验一：数据导入与导出
掌握使用Kettle进行数据导入与导出的方法计算机、Kettle（PDI）、MySQL数据库某连锁超市为了优化经营管理，拟搭建一个商务智能系统，来帮助企业管理团队更全面、专业的通过数据了解业务况状。目前公司有一个订单数据库，记录了每一笔订单的详细数据，包括以下字段：【字段名称,订单编号,下单日期,销
数据挖掘 实验一、数据预处理
初始数据往往存在缺失值、重复值、异常值或者错误值，通常这类数据被称为“脏数据”，需要对其进行清洗。有时数据的原始变量不满足分析的要求，我们需要先对数据进行一定的处理，也就是数据的预处理。数据清洗和预处理的主要目的是提高数据质量，从而提高挖掘结果的可靠度，这是数据挖掘过程中非常必要的一个步骤。（2）
