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）
数据挖掘和大数据的区别
大数据是数据挖掘产业化的表现
开源多组件数据中台整体框架设计
数据时代已来！！给大家推荐一款经过实战检验的数据中台框架，零成本搭建，可以实现数据采集、数据转换、数据服务能数据中台通用功能。
真实大数据简历模版（四）【大数据-2年经验】电影网数据分析
该客流量分析系统是为周边游网站进行景区的客流量、热门景点进行环境分析、客源市场洞察、营销主题分析，经过分析得到的数据给前端进行显示，从而可以为网站提供日常决策支撑，比如某些旅游景点的人气很高的话，就可以为该景点做更多的推荐介绍。4、统计玩家流失（7、14、30持续不在线），当日回流玩家、流失玩家流失
机器学习和大数据：如何利用机器学习算法分析和预测大数据
在介绍如何利用机器学习算法分析和预测大数据之前，首先需要了解机器学习算法的基本原理和分类。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习是利用有标签的训练数据来建立模型，通过学习数据的特征和标签之间的关系，从而对未知数据进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，通过发现数据内在
数据分析方法-对比分析和用户画像
本文主要介绍数据分析方法中的对比分析和用户画像。这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅入深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，打下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验，本书从技术和业务双重维度对整个过程进行了复盘。
【统计模型】大学生恋爱数据分析报告
二元logistic回归分析
大数据教材推荐|Python数据挖掘入门、进阶与案例分析
《》从实践出发，结合11个“泰迪杯”官方推出的赛题，按照赛题的难易程度进行排序，由浅入深地介绍数据挖掘技术在商务、教育、交通、传媒、旅游、电力、制造业等行业的应用。因此，图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，紧密地贴合了实际的业务场景和需求，每一个实战案例的讲解都是从案例的背景和目标入手，从了解
数据仓库建设指导说明
元数据可以包括以下内容：数据定义描述数据的结构、格式、模式和约束条件。例如，数据表、字段、数据类型、主键、外键等。数据源和来源：记录数据的来源和数据源的信息，包括数据提供方、数据采集方式、数据传输协议等。数据质量指标：定义和记录数据质量指标和标准，例如数据准确性、完整性、一致性、时效性等。数据变动历
第19届高级数据挖掘与应用国际会议（ADMA‘23）
该会议旨在汇集来自世界各地的数据挖掘专家，并为数据挖掘领域的原创研究成果提供一个领先的国际论坛，包括应用、算法、软件和系统，以及具有潜力的应用领域，如社交网络挖掘、智能交通、金融科技、智能制造、智能手机、生物医学科学、绿色计算等。第19届国际高级数据挖掘和应用会议（ADMA'23）的工业和从业者论文
数据挖掘十大算法之Apriori算法
文章目录1. “啤酒与尿布”的案例2. Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3. Aprior
