12 2017 档案
摘要：excel数据生成sqlinsert语句excel表格中有A、B、C三列数据，希望导入到数据库users表中，对应的字段分别是name,sex,age。在你的excel表格中增加一列，利用excel的公式自动生成sql语句，方法如下：1、增加一列（D列）2、在第一行的D列，就是D1中输入公式：...
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摘要：excel数据生成sqlinsert语句excel表格中有A、B、C三列数据，希望导入到数据库users表中，对应的字段分别是name,sex,age。在你的excel表格中增加一列，利用excel的公式自动生成sql语句，方法如下：1、增加一列（D列）2、在第一行的D列，就是D1中输入公式：...
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摘要：大数据量并发处理大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下...
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摘要：大数据量并发处理大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下...
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摘要：大数据和数据可视化的重要性什么是大数据?数据可视化如何帮助企业更好地利用数据资源?一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。Kimberly-Clark的全球总监Robe...
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摘要：大数据和数据可视化的重要性什么是大数据?数据可视化如何帮助企业更好地利用数据资源?一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。Kimberly-Clark的全球总监Robe...
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摘要：从事数据分析师行业必备的8个基本入门技巧学习数据分析会让人望而生畏，尤其是当你刚刚开始你的旅程的时候。该学习什么软件呢，R还是Python？什么技巧需要重点关注？统计学的知识需要掌握多少？要不要学习编程？回答这些问题是你的数据分析之旅中的一部分。这就是为什么我认为我应该写这篇指南的原因，我希望...
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摘要：从事数据分析师行业必备的8个基本入门技巧学习数据分析会让人望而生畏，尤其是当你刚刚开始你的旅程的时候。该学习什么软件呢，R还是Python？什么技巧需要重点关注？统计学的知识需要掌握多少？要不要学习编程？回答这些问题是你的数据分析之旅中的一部分。这就是为什么我认为我应该写这篇指南的原因，我希望...
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摘要：从大数据到认知计算，未来需要更强的计算能力认知计算是IBM提出的概念，认为“认知计算”是通过与人的自然语言交流及不断地学习，从而帮助人们做到更多的系统，是从硬件架构到算法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合，能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。IB...
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摘要：从大数据到认知计算，未来需要更强的计算能力认知计算是IBM提出的概念，认为“认知计算”是通过与人的自然语言交流及不断地学习，从而帮助人们做到更多的系统，是从硬件架构到算法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合，能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。IB...
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摘要：大数据和AI怎么与现代教育相结合？比尔·盖茨曾预言，“5年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独大学提供的课程都要好。”现在看来，虽然并不是每个网上课程都能强过大学教程，但是在线教育已经成为现实，据业内人士估算，目前中国在线教育用户数量过亿，市场规模达数千亿元...
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摘要：大数据和AI怎么与现代教育相结合？比尔·盖茨曾预言，“5年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独大学提供的课程都要好。”现在看来，虽然并不是每个网上课程都能强过大学教程，但是在线教育已经成为现实，据业内人士估算，目前中国在线教育用户数量过亿，市场规模达数千亿元...
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摘要：python正常时间和unix时间戳相互转换的方法本文实例讲述了python正常时间和unix时间戳相互转换的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：这段代码可以用来转换常规时间格式为unix时间戳，也可以将unix时间戳转换回来，例如：1332888820 格式转换成 2012-03-28...
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摘要：python正常时间和unix时间戳相互转换的方法本文实例讲述了python正常时间和unix时间戳相互转换的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：这段代码可以用来转换常规时间格式为unix时间戳，也可以将unix时间戳转换回来，例如：1332888820 格式转换成 2012-03-28...
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摘要：人人都谈大数据，你考虑过小数据的感受吗关于大数据的内容已经铺天盖地了，其中包括很多能够让人们从中得到启发和洞察的数据科学观点，尤其是在这数据量极其丰富的B2C市场行业中，这样的文章不胜枚举。 在人们谈论了很多关于大数据的话题之后，那么小数据现在的境况如何呢?如果你的手中的数据量很少，...
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摘要：人人都谈大数据，你考虑过小数据的感受吗关于大数据的内容已经铺天盖地了，其中包括很多能够让人们从中得到启发和洞察的数据科学观点，尤其是在这数据量极其丰富的B2C市场行业中，这样的文章不胜枚举。 在人们谈论了很多关于大数据的话题之后，那么小数据现在的境况如何呢?如果你的手中的数据量很少，...
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摘要：浅析机器学习的主题模型和语义分析下面和大家分享下机器学习中ＬＤＡ主题模型的心得，首先从大体上来说假设有400篇文档，每一篇文档后面都m个主题，可以是医学，教育，军事。。 那么对这400篇文档我们提取出它的词库，假设一共有L个词那么每一个主题后面都对应着一个词库，我们可以理解为每一个主题后面都对...
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摘要：浅析机器学习的主题模型和语义分析下面和大家分享下机器学习中ＬＤＡ主题模型的心得，首先从大体上来说假设有400篇文档，每一篇文档后面都m个主题，可以是医学，教育，军事。。 那么对这400篇文档我们提取出它的词库，假设一共有L个词那么每一个主题后面都对应着一个词库，我们可以理解为每一个主题后面都对...
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摘要：大数据对当代企业推广价值何在什么是"大数据"？直白的解释就是：通过一定的技术在合理的时间获取到海量数据并且加以分析，然后用这个分析结果去做各种研究、决策等等。关于大数据笔者认为首先必须先弄清楚三个重点。数据的规模一定要"大"数据规模越大，分析结果的精确度就越高，千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据...
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摘要：大数据对当代企业推广价值何在什么是"大数据"？直白的解释就是：通过一定的技术在合理的时间获取到海量数据并且加以分析，然后用这个分析结果去做各种研究、决策等等。关于大数据笔者认为首先必须先弄清楚三个重点。数据的规模一定要"大"数据规模越大，分析结果的精确度就越高，千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据...
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摘要：Hadoop生态上几个技术的关系与区别：hive、pig、hbase关系与区别Pig一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig...
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摘要：Hadoop生态上几个技术的关系与区别：hive、pig、hbase关系与区别Pig一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig...
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摘要：用户行为分析研究之数据采集1.1用户行为分析的重要性 用户行为分析的重要性，我想做个网站的人都会用很清晰的认识，本来我想谈谈自己想法，但感觉自己毕竟还是做技术的，很难清晰的从商业价值的角度来分析它的重要性，因此放弃了想阐述自己意见的想法。当我第一次见到百度统计，和谷歌分析网站，就有那种惊鸿一...
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摘要：用户行为分析研究之数据采集1.1用户行为分析的重要性 用户行为分析的重要性，我想做个网站的人都会用很清晰的认识，本来我想谈谈自己想法，但感觉自己毕竟还是做技术的，很难清晰的从商业价值的角度来分析它的重要性，因此放弃了想阐述自己意见的想法。当我第一次见到百度统计，和谷歌分析网站，就有那种惊鸿一...
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摘要：浅谈数据分析的误解误解1：数据分析并不是IT，也不是报告。对这一点的误解，是我见到过的最常见的误解之一。当谈到数据分析时，很多人仍然相信这应该是IT的事情，因为它与技术有关。数据分析的第一步是把数据转化为信息，在这里，技术只是工具，报告只是产出。我们需要技术来进行数据分析，但这并不意味着数据分...
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摘要：在Python的列表中利用remove()方法删除元素的教程这篇文章主要介绍了在Python的列表中利用remove()方法删除元素的教程,是Python入门中的基础知识,注意其和pop()方法的区别,需要的朋友可以参考下remove()方法从列表中删除第一个obj。语法以下是remove()...
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摘要：在Python的列表中利用remove()方法删除元素的教程这篇文章主要介绍了在Python的列表中利用remove()方法删除元素的教程,是Python入门中的基础知识,注意其和pop()方法的区别,需要的朋友可以参考下remove()方法从列表中删除第一个obj。语法以下是remove()...
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摘要：SPSS聚类分析：K均值聚类分析一、概念：（分析-分类-K均值聚类） 1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心，要么只进...
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摘要：SPSS聚类分析：K均值聚类分析一、概念：（分析-分类-K均值聚类） 1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心，要么只进...
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摘要：大话机器学习之数据预处理与数据筛选数据挖掘和机器学习这事，其实大部分时间不是在做算法，而是在弄数据，毕竟算法往往是现成的，改变的余地很小。数据预处理的目的就是把数据组织成一个标准的形式。1.归一化归一化通常采用两种方法。a.最简单的归一化，最大最小值映射法P_New=(P-MI)/（MA-MI...
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摘要：大话机器学习之数据预处理与数据筛选数据挖掘和机器学习这事，其实大部分时间不是在做算法，而是在弄数据，毕竟算法往往是现成的，改变的余地很小。数据预处理的目的就是把数据组织成一个标准的形式。1.归一化归一化通常采用两种方法。a.最简单的归一化，最大最小值映射法P_New=(P-MI)/（MA-MI...
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摘要：你的企业离数据驱动业务还有多远互联网、云计算、移动计算等新兴技术拓展了人类创造和利用信息的范围和模式。联合国在2012年发布的大数据白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》中指出，大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。2013年被称为中国大数据元年，各行各业开始高度关注大数...
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摘要：你的企业离数据驱动业务还有多远互联网、云计算、移动计算等新兴技术拓展了人类创造和利用信息的范围和模式。联合国在2012年发布的大数据白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》中指出，大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。2013年被称为中国大数据元年，各行各业开始高度关注大数...
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摘要：机器学习如何改变大数据管理如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果，大数据的应用并不是一件容易的事情，当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时，企业...
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摘要：机器学习如何改变大数据管理如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果，大数据的应用并不是一件容易的事情，当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时，企业...
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摘要：数据聚类的简单应用数据聚类dataclustering：用来寻找紧密相关的事物，并将其可视化的方法。1.聚类时常被用于数据量很大（data-intensive）的应用中。2. 聚类是无监督学习（unsupervisedlearning）的一个例子。无监督学习算法并不利用带有正确答案的样本数据进...
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摘要：数据聚类的简单应用数据聚类dataclustering：用来寻找紧密相关的事物，并将其可视化的方法。1.聚类时常被用于数据量很大（data-intensive）的应用中。2. 聚类是无监督学习（unsupervisedlearning）的一个例子。无监督学习算法并不利用带有正确答案的样本数据进...
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摘要：大数据技术面临的三个重要技术问题大数据技术面临的三个重要技术问题，我们一起来看看。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此...
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摘要：大数据技术面临的三个重要技术问题大数据技术面临的三个重要技术问题，我们一起来看看。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此...
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摘要：R语言中样本平衡的几种方法在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。不平衡分类是一种有监督...
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摘要：R语言中样本平衡的几种方法在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。不平衡分类是一种有监督...
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摘要：数据缺失值的4种处理方法一、缺失值产生的原因缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有...
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摘要：数据缺失值的4种处理方法一、缺失值产生的原因缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有...
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摘要：python轻松实现代码编码格式转换最近刚换工作不久，没太多的时间去整理工作中的东西，大部分时间都在用来熟悉新公司的业务，熟悉他们的代码框架了，最主要的是还有很多新东西要学，我之前主要是做php后台开发的，来这边之后还要把我半路出家的前端学好、还要学习C，哈哈，总之很充实了，每天下班回家都可以...
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摘要：python轻松实现代码编码格式转换最近刚换工作不久，没太多的时间去整理工作中的东西，大部分时间都在用来熟悉新公司的业务，熟悉他们的代码框架了，最主要的是还有很多新东西要学，我之前主要是做php后台开发的，来这边之后还要把我半路出家的前端学好、还要学习C，哈哈，总之很充实了，每天下班回家都可以...
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摘要：python使用threading获取线程函数返回值的实现方法这篇文章主要介绍了python使用threading获取线程函数返回值的实现方法,需要的朋友可以参考下threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线...
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摘要：python使用threading获取线程函数返回值的实现方法这篇文章主要介绍了python使用threading获取线程函数返回值的实现方法,需要的朋友可以参考下threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线...
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摘要：AI应用在金融领域，如何能够在商业上有所突破如今，随着社会不断发展，技术不断进步，国内外各大金融机构已经在大数据、人工智能、区块链等新技术上有很多尝试，智能客服、智能投顾等新金融形式也早已不新鲜。那么，这些前沿新科技遇到严肃谨慎的金融业，究竟是“黑科技”般的存在，还是技术宅们的另一场狂欢呢？以...
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摘要：AI应用在金融领域，如何能够在商业上有所突破如今，随着社会不断发展，技术不断进步，国内外各大金融机构已经在大数据、人工智能、区块链等新技术上有很多尝试，智能客服、智能投顾等新金融形式也早已不新鲜。那么，这些前沿新科技遇到严肃谨慎的金融业，究竟是“黑科技”般的存在，还是技术宅们的另一场狂欢呢？以...
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摘要：简单谈谈Python中的几种常见的数据类型计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以...
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摘要：简单谈谈Python中的几种常见的数据类型计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以...
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摘要：数据科学家：站在大数据金字塔尖的人现在的互联网行业，越来越多的企业对数据科学家求贤若渴。虽然数据科学家的需求一直在快速增长，但事实是在业内还没有对数据科学家的准确定义。有人开玩笑说，「数据科学家就是住在硅谷的数据分析师」，甚至有人画了这样的漫画：没错，找到一位优秀的数据科学家和找到一个理解数据...
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摘要：数据科学家：站在大数据金字塔尖的人现在的互联网行业，越来越多的企业对数据科学家求贤若渴。虽然数据科学家的需求一直在快速增长，但事实是在业内还没有对数据科学家的准确定义。有人开玩笑说，「数据科学家就是住在硅谷的数据分析师」，甚至有人画了这样的漫画：没错，找到一位优秀的数据科学家和找到一个理解数据...
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摘要：数据科学初学者九种常见错误如果你想开始一个数据科学方面的职业，你可以通过避免这9个会使你付出高代价的初学者错误来免去几天，几个星期甚至几个月的挫折。如果你不仔细，这些错误将会消耗你最宝贵的资源：你的时间、精力和动力。我们将它们分为三类：学习数据科学时的错误；求职时的错误；求职面试中的错误；学...
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摘要：数据科学初学者九种常见错误如果你想开始一个数据科学方面的职业，你可以通过避免这9个会使你付出高代价的初学者错误来免去几天，几个星期甚至几个月的挫折。如果你不仔细，这些错误将会消耗你最宝贵的资源：你的时间、精力和动力。我们将它们分为三类：学习数据科学时的错误；求职时的错误；求职面试中的错误；学...
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