preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等. 数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升.…

preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等.数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升.数…

preface 在上一章节我们聊了python大数据分析的基本模块,下面就说说2个项目吧,第一个是进行淘宝商品数据的挖掘,第二个是进行文本相似度匹配.好了,废话不多说,赶紧上车. 淘宝商品数据挖掘 数据来源: 自己写个爬虫爬吧,爬到后入库(mysql). 数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响. 拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发…

数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响.拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发现:可以查找 异常值发现:画图分析 缺失值:在下载数据.搜集数据的时候刚好就缺失.可以通过查找的方法去发现. 异常值:不一定就是异常,可能就是客观存在,但是这个值对于总的数据来说是一个就比较特殊点.可以通过画散点图发现. 这两方面的处理方法如下: 缺失值处理…

概述 以 Hortonworks Data Platform (HDP) 平台为例 ,hadoop大数据平台的安全机制包括以下两个方面: 身份认证 即核实一个使用者的真实身份,一个使用者来使用大数据引擎平台,这个使用者需要表明自己是谁,即提供自己的身份证明,大数据平台需要检验这个证明,确定这个证明是有效的,且不是伪造的.否则,就拒绝这个使用者进入大数据引擎. 授权管理 这个使用者的真实身份核实之后,需要对这个使用者的使用权限进行界定,即这个使用者在大数据平台中能够使用什么组件,能够获取哪些资源,…

Python专题三字符串的基础知识 在Python中最重要的数据类型包括字符串.列表.元组和字典等.该篇主要讲述Python的字符串基础知识. 一.字符串基础 字符串指一有序的字符序列集合,用单引号.双引号.三重(单双均可)引号引起来.如: s1='www.csdn.NET'   s2="www.csdn.Net"   s3='''aaabbb''' 其中字符串又包括: 1.转义字符串 像C语言中定义了一些字母前加"\"来表示常见的那些不能显示的ASCII字符,py…

python爬虫之Beautiful Soup基础知识 Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的python库.它能通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式. 需要注意的是,Beautiful Soup已经自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码.因此在使用它的时候不需要考虑编码方式,仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了. 一.安装Beautiful Soup库 使用pip命令工具安装Beautiful Soup4库…

[Linux基础]Linux基础知识入门及常见命令.   前言:最近刚安装了Linux系统, 所以学了一些最基本的操作, 在这里把自己总结的笔记记录在这里. 1,V8:192.168.40.10V1:192.168.40.11Linux ip:192.168.40.128 2,Linux是一个操作系统, 与windows的区别:Linux:图形化界面简单,性能很快,在企业中当做服务器来使用.Windows:图形化界面很炫,性能相对差,大众用户.windows的服务器: windows2003,w…

Hibernate入门1. Hibernate基础知识入门 20131127 前言: 之前学习过Spring框架的知识,但是不要以为自己就可以说掌握了Spring框架了.这样一个庞大的Spring架构,不是我们可以速成的.再有最近Spring有转型,Spring官方网站已经更改了很多,因为Spring已经调整了他的整个业务体系,涉足服务器开发.Android开发.大数据分析等等各个部分,而不仅仅是一个包容性的框架了,Spring未来的发展方向更加开阔了. 同时Spring已经不再提供下载,而是转…

大数据的4V特点: Volume(大量):数据巨大. Velocity(高速):数据产生快,每一天每一秒全球人产生的数据足够庞大且数据处理也逐渐变快. Variety(多样):数据格式多样化,如音频数据.文本数据等 Value(价值):通过收集大量数据不相关数据探查并证明其两者之间的关联性,所产生的价值,如买啤酒的人通常会购买尿布的案例. 数据分析流程 一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目.按照这个流程,每个部分需要掌握的…