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張敏玉

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法論

方法論概述一套經(jīng)過反復(fù)實踐檢驗的理論框架，應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析工作的各個環(huán)節(jié) 方法論概述數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容主要分為三類：一、零碎需求-用數(shù)據(jù)使業(yè)務(wù)問題細節(jié)明朗化:工具輔助日常取數(shù)及業(yè)務(wù)問題發(fā)現(xiàn)二、業(yè)務(wù)建模-數(shù)據(jù)拓維三、提供周、月、季度、年整體分析報告工具輔助靈活運用自己掌握的工具提升工作效率，如項目排期表，考勤表日常取數(shù)及業(yè)

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永洪科技

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域“內(nèi)永洪，外Tableau”是怎么來的？聽聽業(yè)內(nèi)人怎么說

近日，“2020大數(shù)據(jù)獨角獸企業(yè)排行榜”重磅發(fā)布，國內(nèi)廠商永洪科技和國際廠商Tableau雙雙入選TOP10，領(lǐng)跑BI &數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。在行業(yè)內(nèi)，一直有著“內(nèi)永洪，外Tableau”的說法。用一句話概括就是，Tableau是國際領(lǐng)頭羊，永洪科技是國內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)者。1、主辦方是如何看待數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的？“2020大數(shù)據(jù)獨角獸企業(yè)排行榜”由中國科學(xué)院主管、科學(xué)出版社主辦的《互聯(lián)網(wǎng)周刊》發(fā)布?！皬拇髷?shù)據(jù)的概念提

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gracejpw1117

一種SSH登錄異常情況的原因分析

Secure Shell(SSH) 是由 IETF(The Internet Engineering Task Force) 制定的建立在應(yīng)用層基礎(chǔ)上的安全網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。專為遠程登錄會話(甚至可以用Windows遠程登錄Linux服務(wù)器進行文件互傳)和其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供安全性的協(xié)議，可有效彌補網(wǎng)絡(luò)中的漏洞，目前已經(jīng)成為Linux系統(tǒng)的標準配置。 ssh會把你每個你訪問過計算機的公鑰(public key

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張敏玉

數(shù)據(jù)分析流程及分類

數(shù)據(jù)分析流程STEP 1 業(yè)務(wù)理解 -抓住問題核心轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)需求STEP 2 數(shù)據(jù)收集-系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集人工維護數(shù)據(jù) 外部數(shù)據(jù)支持STEP 3 數(shù)據(jù)處理-字段標準統(tǒng)一多表數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 異常數(shù)據(jù)整理STEP 4 數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)探索(ETL) 運用分析方法論結(jié)合高效工具STEP 5 圖表制作-選擇合適圖表準備圖表數(shù)據(jù) 調(diào)整圖表

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pkwwwsas

用Python輸出所有水仙花數(shù)

# num = 153# a = num % 10# c = num // 100# b = num // 10 % 10 #先轉(zhuǎn)成15，在求出5# b = num % 100 // 10#先轉(zhuǎn)成53，在求出5for number in range(100, 1000, 1): a = number % 10 #個位 b = number // 100 #十位 c = numbe

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gracejpw1117

PyFlink發(fā)展史

PyFlink 的發(fā)展史1、v1.8.x1. Flink 在1.8版本的時候就已經(jīng)提供 Python API，只在Datase/Stream 上提供支持。2. 存在一些問題，比如： 2.1 Table API 不支持 Python。 2.2 兩套各自獨立實現(xiàn)的一個Python API。 2.3 底層實現(xiàn)是JPython，JPython 無法支持 Python3.x。2、v1.9.x1.

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我是大魔王哈哈

bash: hadoop: 未找到命令

輸入hadoop version命令出現(xiàn)bash: hadoop: 未找到命令提示這是因為我們安裝好hadoop之后并沒有配置環(huán)境變量而導(dǎo)致的錯誤1. vi ~/.bashrc2. 添加如下內(nèi)容：#配置環(huán)境變量：export HADOOP_HOME=/home/hduser/software/hadoop-2.7.6export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HAD

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pkwwwsas

常用基本語法

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pkwwwsas

jupyter notebook簡介

jupyter notebook 中有兩種模式：編輯模式和命令模式編輯模式：單元框左側(cè)是綠色豎線?？梢暂斎氪a或者Markdown語法。在命令模式下輸入'y'進行切換命令模式：單元格左側(cè)是藍色豎線。用于執(zhí)行鍵盤輸入的快捷命令。在編輯模式下輸入Esc鍵進行切換jupyter notebook 中有兩種單元：代碼模式和markdown單元代碼單元：寫代碼的單元，代碼單元左邊有 In [1]: 這樣的序

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小懶愛科比

python的學(xué)習(xí)內(nèi)容和概述

分享自老師~〇、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)1. 高等數(shù)學(xué)求導(dǎo)，鏈式法則，凸優(yōu)化，梯度，KKT條件，泰勒公式2. 線性代數(shù)全部（矩陣運算，特征值和特征向量），矩陣分解，矩陣論3. 概率統(tǒng)計條件概率，線性回歸，常見幾種分布，最大似然估計，隱馬爾科夫模型(HMM)，條件隨機場(CRF)4. 信息論信息熵一. 數(shù)據(jù)分析1. python語言(Anaconda軟件:jupyter notebook+

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gracejpw1117

Hive SQL的分區(qū)表和分桶表

分區(qū)和分桶Hive將表劃分為分區(qū)(partition)表和分桶(bucket)表。分區(qū)可以讓數(shù)據(jù)的部分查詢變得更快，也就是說，在加載數(shù)據(jù)的時候可以指定加載某一部分數(shù)據(jù)，并不是全量的數(shù)據(jù)。分桶表通常是在原始數(shù)據(jù)中加入一些額外的結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)可以用于高效的查詢，例如，基于ID的分桶可以使得用戶的查詢非常的塊。分區(qū)表　所謂的分區(qū)表，指的就是將數(shù)據(jù)按照表中的某一個字段進行統(tǒng)一歸類，并存儲在表中的不同的位置

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學(xué)無止境

Andrea

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倪美佳

機器學(xué)習(xí)導(dǎo)包小匯總，還差隨機森林/支持向量機沒學(xué)，等學(xué)好再來完善

五、導(dǎo)包 1、畫圖包import matplotlib.pyplot as plt #畫圖軟件 plt.style.use('ggplot')#畫圖的風(fēng)格%matplotlib inline #在線顯示 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #解決中文亂碼問題 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=F

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李名奎

假設(shè)檢驗p值計算

P值的計算：一般地，用X 表示檢驗的統(tǒng)計量，當H0為真時，可由樣本數(shù)據(jù)計算出該統(tǒng)計量的值C，根據(jù)檢驗統(tǒng)計量X的具體分布，可求出P值。具體地說：左側(cè)檢驗的P值為檢驗統(tǒng)計量X 小于樣本統(tǒng)計值C 的概率，即：P = P{ X < C}右側(cè)檢驗的P值為檢驗統(tǒng)計量X 大于樣本統(tǒng)計值C 的概率：P = P{ X > C}雙側(cè)檢驗的P值為檢驗統(tǒng)計量X 落在樣本統(tǒng)計值C 為端點的尾部區(qū)域內(nèi)的概率的2 倍：P =

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倪美佳

機器學(xué)習(xí)結(jié)果，用到的numpy pandas的函數(shù)跟用法

最近幾個禮拜在學(xué)算法跟模型，發(fā)現(xiàn)前面的基礎(chǔ)還有點忘，就回過去找了一些自己感覺機器算法還用得上的，自己感覺又蠻重要的

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gracejpw1117

阿里巴巴大數(shù)據(jù)計算平臺Max Compute的機器學(xué)習(xí)算法

分類算法：LogisticRegression 、kNN 、GBDT 、DTC5.0 、RandomForest 、linearSVM 、nonlinearSVM 、NavieBayes 、Bayes 、Fisher判別、馬氏距離判別、標簽傳播分裂等；回歸算法：LinearRegression 、GBDT 、LASSO 、RidgeRegression 、Factorization Machine

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gracejpw1117

Hadoop MapReduce過程詳解：切片、分區(qū)、合并、歸并、shuffle

MapReduce的過程：就是從輸入雜亂、無規(guī)則的數(shù)據(jù)，通過自定義規(guī)則，切片，分區(qū)，在經(jīng)過合并，歸并操作，最后讓其按規(guī)則輸出，寫入磁盤的過程。1.輸入切片Split 輸入切片（inputSpilt):在進入map之前，需要經(jīng)過切片，在我們不設(shè)置切片的大小時候，有兩種規(guī)則:1）默認切片大小=BlockSize，hadoop1.X是64M，hadoop2.X是128M;2）文件本身的大小;也可以自定義

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bowan.

方差分析：定性數(shù)據(jù)對定量數(shù)據(jù)的影響

方差分析：定性數(shù)據(jù)對定量數(shù)據(jù)的影響方差分析解決問題的步驟一、方差分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)二、方差分析的分析步驟用表格表示分析計算過程：1、單因素方差分析：2、不重復(fù)雙因素方差分析：其中，關(guān)系強度系數(shù)：R2=(SSR+SSC)/SST3、可重復(fù)雙因素方差分析三、excel中方差分析：數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)分析——方差分析：單因素方差分析——輸入?yún)^(qū)域（所有數(shù)據(jù)包含第一行分類）——標志位于第一行（打勾）——輸出區(qū)域單因素方

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維博520

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是在整個計算機科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域上廣泛被使用的術(shù)語。它用來反映一個數(shù)據(jù)的內(nèi)部構(gòu)成，即一個數(shù)據(jù)由那些成分數(shù)據(jù)構(gòu)成，以什么方式構(gòu)成，呈什么結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有邏輯上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和物理上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之分。邏輯上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)反映成分數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系，而物理上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)反映成分數(shù)據(jù)在計算機內(nèi)部的存儲安排。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)據(jù)存在的形式?！　?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是信息的一種組織方式，其目的是為了提高算法的效率，它通常與一組算法的集

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李名奎

回歸分析的具體講解

什么是回歸分析？回歸分析是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標）和自變量（預(yù)測器）之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測分析，時間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸?；貧w分析是建模和分析數(shù)據(jù)的重要工具。在這里，我們使用曲線/線來擬合這些數(shù)據(jù)點，在這種方式下，從曲線或線到數(shù)據(jù)點的距離差異最小。我會在接下來的部分詳細解釋這一點

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