大数据：分类算法深度解析
大数据分类算法是处理海量数据、从中提取有用信息的关键工具。本文深入探讨了分类算法的基本原理、常见算法以及它们在不同领域的应用。通过案例分析，我们了解了如何使用决策树、支持向量机和神经网络等算法解决实际问题，并通过代码示例展示了它们在Python中的实现。未来，大数据分类算法的发展趋势包括深度学习的应
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？
《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～
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。
