摘要：
当数据量达到上亿条时，传统的计算方式可能会变得非常慢，学习Spark就显得尤为重要。Spark通过并行计算显著加速了数据处理。使用Spark时，常见的问题是如何处理大规模数据并高效分配计算任务。 如何在Spark中进行数据处理和计算： from pyspark.sql import SparkSes 阅读全文
摘要：
学习机器学习时，最常见的入门算法是线性回归。初学者通常会遇到模型过拟合、欠拟合等问题。为了解决这些问题，我们需要理解模型评估指标，并进行适当的正则化。 如何使用Python实现线性回归，并评估模型： from sklearn.model_selection import train_test_spl 阅读全文
摘要：
数据清洗是数据分析中的第一步，通常我们会遇到缺失值、格式不统一等问题。例如，在处理时间格式时，数据中的时间可能是字符串形式，且格式不一致。 import pandas as pd # 假设数据中有时间列'order_date'，其格式为字符串 data = pd.read_csv('orders.c 阅读全文
摘要：
SQL是大数据分析中的基本技能之一。在学习SQL时，很多人会遇到如何优化查询速度和处理大量数据的问题。特别是在使用大数据存储（如MySQL、PostgreSQL等）时，SQL查询可能会非常慢。 优化sql查询： -- 创建索引来加速查询 CREATE INDEX idx_column_name ON 阅读全文
摘要：
学习Python数据分析时，Pandas是你必须掌握的工具。初学者常遇到的问题是，如何高效地清洗和处理数据，特别是如何处理缺失值和重复数据。 删除重复数据： import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据的缺失值 pr 阅读全文
摘要：
选择Python学习大数据，因为它简单易学，并且有强大的数据分析库。最初的问题是，如何处理大型数据集，尤其是那些不能直接加载到内存中的数据。常见的处理方式是使用“批处理”，这时可以利用Pandas和Dask等工具进行内存外计算。 import pandas as pd # 使用chunk_size逐 阅读全文