大数据时代,数据分析成为企业决策的坚实后台。越来越多的企业依靠大数据分析实现价值落地,在生产、市场、内部管理等方面实现智慧化运营。 大数据分析领域的四大窘迫 1、数据分析之数据准备瓶颈:OLAP 我们知道从上个世纪90年代,甚至包括80年代末,OLAP就已经被很好地使用了。但是我们知道企业的数据和运营的过程,是一个持续动态变化的过程,它需要在第一时间交给业务部门做数据分析,而OLAP做不
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2020-05-20 12:17:20
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我的新书《基于股票大数据分析的Python入门实战》于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:《基于股票大数据分析的Python入门实战》里,介绍了这本书的内容。这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持。 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股 ...
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2020-05-20 10:51:43
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我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书。正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书。在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市。 《基于股票大数据分析的Python入门实战 ...
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2020-05-17 13:35:35
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第一学习方向:python应用方向很多,必须明确学习方向想全栈开发:就是web应用开发,是用来写网站后台的数据分析:就是做大数据分析的,数据量级起码是千万级别的,做的是大数据分析网络爬虫:其实属于数据分析的部分,就是获取数据源的方式。不管是阿拉伯数据还是说字符串,都是数据的一种。经常试试需要将某些指标量化成数据据。机器学习:这也是python最有魅力的地方,善于做图形分析,算法建模等等。所以pyt
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2020-05-15 17:27:14
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如果企业没有为获得最佳性能而预先准备数据,那将不会更好地为那些消耗数据的用户提供服务。实际上,不良的数据准备是导致大数据项目失败的主要原因,而管理此类项目的人负担不起,只是出于这个原因,对于企业来说,拥有大数据准备策略和方法并如实执行是至关重要的。 数据准备策略应包含以下元素: 1.对当前和将来的业务问题有透彻的了解,期望数据能为企业带来答案。 了解要应用大数据分析的业务领域可以为数据建
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2020-05-14 15:29:28
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越来越多的应用涉及到大数据。这些大数据的数量、速度、多样性等属性显示了大数据的复杂性。因此,大数据的分析方法在大数据领域尤为重要,这可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 大数据常用的分析方法 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接
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2020-05-14 11:25:38
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大数据分析如何在信用卡业务中发挥作用?看这篇就够了!
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2020-05-14 01:41:02
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大数据是现代做人耳熟能详的热门话题了,甚至街边玩耍的小孩也能说上几句大数据的词语。但是,自从大数据逐步进入中国,然后开始慢慢热起来火起来,你知道大数据有哪几个阶段吗? 数据分析至少存在三个阶段: 阶段1:熟悉计算工具 第一个阶段是熟悉计算工具阶段,也就是能从数据中正确计算出结论。这一阶段需要的是编程能力和基础的逻辑分析。在这个阶段,需要打好基本的编程和数理基础,比如如何使用一种编程语言从
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2020-05-08 13:08:27
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GIS技术是什么?实际上它是一种以自然地理空间为基础,选用地理模型分析方法,能够为大家实时提升空间与动态性地理信息的技术。近年来,非常是伴随着人工智能技术、互联网大数据分析、物联网技术等技术的发展趋势,数据信息分析愈来愈简易。GIS是一个融合各行业的课程,它能够通过一些智能化系统的方法,分析空间和时间的变化,处理过去比较艰难的难题,或是拓展大量的概率。它是一个十分关键的空间技术。并且在人工智能技术
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2020-05-07 09:28:00
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1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件,无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取,当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候,首先要将本地文件上传至ODPS,普通的小文件通过浏览器上传至服务器,做一层中转便可以实现,但当这份文件非常大到了10GB级别,我们就需要思考另一种 ...
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2020-05-06 18:02:50
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