数据分析标签_松山湖开发者村综合服务平台

数据分析

Spark数据分析1_环境配置

Linux│├─ Java│├─ Hadoop│├─ MySQL│├─ Kafka│这是Spark / Flink / 大数据课程实验的基础环境。

jerrykorea
2026-03-16 19:59:57

 472

 6

#spark #数据分析 #大数据
Spark 大数据分析：从原理到实战的一站式指南

本文围绕Apache Spark展开大数据分析从理论到实践的全面讲解，阐述Spark以内存计算、多语言支持、一站式处理等优势，成为主流大数据引擎。文章系统介绍Spark核心特性、技术组件与标准分析流程，涵盖环境搭建、数据读取、清洗、计算、存储及优化全环节。基于PySpark构建5000万级电商销售数据分析实战案例，实现整体概况、区域、品类、时间趋势及高价值订单挖掘，并完成可视化与业务解读。同时梳理

 2401_89845953
2026-03-08 21:27:54

 597

 3

#spark #数据分析 #大数据
ChatBI革命：自然语言如何重塑企业数据分析的未来

ChatBI是一种基于自然语言处理（NLP）和人工智能技术的新型数据分析工具。它允许用户通过简单的对话方式提问，系统自动理解问题意图，从数据中提取相关信息，并以可视化图表和文字总结的形式呈现分析结果。ChatBI的核心价值在于：降低技术门槛：业务人员无需学习SQL或复杂的拖拽操作提升响应速度：从提出需求到获得洞察的时间从几天缩短到几分钟增强数据可访问性：让更多员工能够直接与数据对话促进数据驱动文化

 clarance2015
2026-02-28 14:03:17

 1156

 23

#数据分析 #数据挖掘 #经验分享
Python数据分析-数据可视化（转置+折线图plot+柱状图bar【单柱、多柱、堆积柱、双向柱】）

转置+折线图plot+柱状图bar【单柱、多柱、堆积柱、双向柱】

weixin_44040169
2026-02-24 22:35:34

 1135

 17

#python #数据分析 #信息可视化
【干货】CDA一级知识点拆解3：《CDA一级商业数据分析》第3章商业数据分析框架

核心定义：从企业长期发展维度，分析外部环境（行业、市场、政策）与内部资源（资金、技术、人才）的匹配性，明确战略定位与发展路径核心关注：行业发展趋势、政策导向对企业的影响（如产业扶持政策、技术迭代趋势）企业在竞争格局中的核心优势与短板（如技术壁垒、品牌差距）战略目标的阶段性落地进度与偏差（如市场扩张目标、营收增长目标）核心定义：通过收入、利润、费用等财务数据，分析企业盈利效率、成本结构与财务健康度收

 王彩凤281
2026-02-03 10:27:38

 946

 19

#数据分析 #数据挖掘 #大数据 +1
分享一套优质的基于Python的房屋数据分析预测系统(scikit-learn机器学习+Flask)

摘要：本项目开发了一个基于Python的房屋数据分析预测系统，采用scikit-learn机器学习库构建预测模型，并通过Flask框架提供Web交互界面。系统支持从房屋销售数据中提取特征（如面积、位置等），运用多种算法（线性回归、随机森林等）进行训练和优化，最终通过可视化图表展示房价预测结果及影响因素分析。该系统为购房者和投资者提供科学决策支持，包含完整源码下载链接。

java1234_小锋
2026-02-03 12:07:31

 858

 14

#python #数据分析 #scikit-learn
从 DEM 到 3D 渲染：R 语言 rayshader 地形可视化全指南

使用R语言的rayshader完成地形可视化处理。

地球资源数据云
2026-02-02 14:51:28

 1100

 29

#3d #r语言 #数据分析
【MySQL】数据分析双剑客：聚合函数与 group by子句的完美搭配

这样做其实存在一个逻辑错误，我们先按部门分组，然后一个部门中又按照岗位分组，最终分出来的这个组中，它们的所属部门一定是一样的，并且岗位是一样的。假设有一个销售表，包含每个员工的销售额。拆分成了多张子表，在这些子表内，我们就可以直接统计它的诸如最大值，平均值这些聚合的统计，不就变成上面我们一开始学的内容了）。根据部门编号去分组，由于有多个不同的部门（对应多个不同的部门编号），所以最终就分成了多个不同

 YIN_^O^
2026-02-01 18:27:08

 1074

 33

#mysql #数据分析 #性能优化
从零搭建车联网数据分析平台：技术架构与实战落地

搭建车联网数据分析平台的核心是**“适配数据特征+聚焦业务价值”**：先通过边缘+云端架构解决高并发、异构数据的处理难题，再通过实时计算和数据分析落地具体业务场景。本文提供的代码可直接用于中小型平台搭建，而大型平台可在此基础上扩展流批一体处理、机器学习模型训练、多租户隔离等能力。车联网的核心价值不在于“采集数据”，而在于“用活数据”——通过本文的架构和代码，你可以快速落地一套能解决实际问题的数据分

 2401_85083137
2026-01-27 13:00:24

 2073

 56

#数据分析 #架构 #数据挖掘
Spark+Flask新能源车数据分析与推荐系统实战：从0到1搭建完整项目

本次项目以Spark为核心完成新能源车数据的分布式分析，利用Flask搭建Web服务，结合协同过滤算法实现了个性化推荐，覆盖了数据处理、算法实现、Web开发全流程；项目代码可直接复用，通过调整数据集和参数，可适配不同行业（如电商、影视）的推荐场景；核心价值在于将大数据分析与实际业务场景结合，既体现了Spark的分布式计算能力，又通过Flask实现了算法的工程化落地。

2401_85083137
2026-01-25 18:02:00

 2524

 84

#spark #flask #数据分析
Python实现SMZDM数据处理系统：从爬虫到数据分析的完整实践

本文介绍了一个完整的Python数据处理系统实践项目，从SMZDM网站爬取商品数据到最终分析可视化的全流程。项目采用Python技术栈，包含数据爬取、清洗和分析三大核心模块：使用requests库爬取API数据并存储为CSV；通过pandas进行去重、价格提取和内容清洗；最终利用matplotlib/seaborn进行可视化分析。文章详细展示了各模块代码实现，包括爬虫的请求头设置和延迟机制、数据清

 UR的出不克
2026-01-18 14:28:33

 2275

 15

#python #爬虫 #数据分析
如何在MATLAB中进行数据可视化

MATLAB的数据可视化功能是其核心优势之一，凭借简洁的语法和丰富的绘图函数，能快速将数值数据转化为直观的图形，广泛应用于数据分析、结果展示、论文绘图等场景。本文从基础绘图到进阶美化，系统讲解MATLAB数据可视化的核心方法，兼顾实用性和易操作性，适配科研、工程等各类应用场景。

英英_
2026-01-18 16:08:52

 1063

 14

#信息可视化 #matlab #数据分析
【机器学习案例-26】纽约出租车费预测分析：从数据清洗到机器学习建模全流程

纽约出租车费预测是Kaggle上的一个经典回归预测问题。目标是根据出租车行程的起始时间、起终点经纬度坐标和乘客数量，预测出租车费用。这是一个典型的监督回归机器学习任务。通过本项目的完整实践，我们：✅数据探索：发现并处理了多种异常值✅特征工程：构建了空间、时间等多维度特征✅模型构建：实现了从基线到优化的全流程✅业务洞察：揭示了影响出租车费的关键因素最终成绩验证集RMSE：3.37美元相对于基线提升：

qq_38614074
2025-12-23 21:36:14

 815

 22

#机器学习 #人工智能 #python +2
【文献分享】vConTACT3机器学习能够实现可扩展且系统的病毒分类体系的构建

尽管病毒生态基因组学扩大了对病毒世界的探索范围和理解程度，但现有的分类工具在分类学分辨率方面存在不足，无法适用于现代基于发现的数据集或对先前未知的序列空间进行分类。在此，我们开发了 vConTACT3——一个基于机器学习的工具，它提高了病毒分类的可扩展性和准确性。通过优化基因共享阈值并利用适应性的、特定领域的分界线，vConTACT3 扩展了分类范围，涵盖了六个正式认可的领域中的四个，对真核和原核

 生信学习者
2025-12-22 08:40:39

 1183

 22

#机器学习 #人工智能 #数据挖掘 +2
一键生成数据分析报告：Python的ydata-profiling模块（汉化）

三行代码输出探索性数据分析报告，AI汉化

 Aimier
2025-12-06 23:25:39

 678

 5

#数据分析 #python #数据挖掘
基于大数据房屋数据分析 python房价预测系统商品房机器学习房源信息分析可视化预测算法爬虫 Flask框架决策树预测算法 58同城房产✅

基于大数据房屋数据分析 python房价预测系统商品房机器学习房源信息分析可视化预测算法爬虫 Flask框架决策树预测算法 58同城房产✅

源码之家
2025-11-19 21:38:44

 1774

 44

#python #机器学习 #算法 +3
实证分析：数据驱动决策的技术实践指南

摘要本文系统介绍了实证分析方法论及其在商业决策中的应用。作者基于多年行业经验，阐述了实证分析的核心环节：从问题定义、数据收集到统计分析和决策应用。重点讲解了因果推断框架（Rubin模型）和实验设计三大原则（随机化、对照、重复），并提供了包含正态性检验、效应量计算等功能的Python统计检验代码示例。文章还通过A/B测试案例展示了实证分析的完整流程，强调数据驱动决策在现代商业中的重要性。适合数据分

 蒋星熠
2025-11-17 19:01:53

 2252

 103

#python #需求分析 #数据分析 +2
基于python的天气预报系统设计和可视化数据分析源码+报告

每年的春夏之交时节广东都会汛期。本次报告通过爬取天气网的历史天气，搜集了广东佛山近10年6月份的天气信息（最高与最低气温、天气状况、风向），并进行数据分析，最后，使用近十年的数据作为输入，运用单变量线性回归和逻辑回归等方式对佛山未来天气的关联分析与预测。

萌萌哒240
2025-11-04 07:53:31

 1364

 16

#python #数据分析 #开发语言
深入掌握 Pandas：用 Pivot 与 Merge 构建灵活的数据分析流程

本文介绍了如何使用 Pandas 的 pivot_table() 与 merge() 方法对数据进行透视与合并。透视操作帮助我们在不同维度上汇总与重组数据，以揭示特征间的结构性关系；合并操作则通过类似 SQL 的连接机制，将多个数据源整合在一起，实现跨表对比与综合分析。通过掌握这些技巧，数据科学家能够灵活操纵数据结构，提炼更深层的洞察。

秋说
2025-10-29 18:38:04

 1251

 11

#pandas #数据分析 #数据挖掘 +1
解决反爬难题：Bright Data爬虫API的无痛爬虫实践

本文介绍了BrightData爬虫API如何解决传统数据采集中的痛点问题。通过全局动态IP基础设施、浏览器自动化引擎和智能解析技术，该API可自动处理反爬机制、JS渲染等复杂场景，将采集过程简化为API调用。文章通过CSDN热榜采集案例，展示了仅需30行Python代码即可获取结构化数据，无需关心IP轮换、页面解析等底层细节。相比可视化采集工具，BrightData更适合开发者嵌入自动化系统，尤其

 艾派森
2025-10-26 22:23:41

 9891

 41

#python #数据分析 #数据挖掘 +1
【有源码】基于Python与Spark的火锅店数据可视化分析系统-基于机器学习的火锅店综合竞争力评估与可视化分析-基于用户画像聚类的火锅店市场细分与可视化研究

本文介绍了一个基于Python大数据技术的火锅店数据可视化分析系统，采用Spark、Hadoop、Django等技术框架开发。系统包含三大核心模块：1）市场宏观分析模块，通过价格区间、城市密度等维度分析市场态势；2）店铺竞争力评估模块，运用评分分析构建竞争力模型；3）经营策略优化模块，通过K-means聚类算法实现用户满意度分析。系统旨在帮助餐饮从业者从经验驱动转向数据驱动的决策模式，提供市场定位

 QQ_2105837402
2025-10-18 20:52:16

 1218

 31

#大数据 #机器学习 #hadoop +3
数据分析-泊松分布

泊松分布是描述稀有事件发生次数的离散概率分布，适用于满足独立性、平稳性和普通性条件的事件。其概率质量函数P(X=k)=(λ^k*e^(-λ))/k!，其中λ为单位时间/空间内事件的平均发生率。泊松分布具有期望和方差均为λ的特性，当二项分布的n大p小时可用泊松近似。应用时需注意λ恒定性和事件独立性，并用均值方差关系验证适用性。Python中可用scipy.stats.poisson进行相关计算和可视

 TwoAnts
2025-10-15 10:36:29

 2591

 8

#数据分析 #机器学习 #数据挖掘
数据分析：Python懂车帝汽车数据分析可视化系统爬虫（Django+Vue+销量分析源码+文档）✅

数据分析：Python懂车帝汽车数据分析可视化系统爬虫（Django+Vue+销量分析源码+文档）✅

q_3456621138
2025-10-12 19:00:00

 3103

 30

#python #数据分析 #汽车 +2
MATLAB学习文档（二十三）

MATLAB数据可视化开篇。

CappuccinoRose
2025-10-07 08:45:46

 1215

 14

#信息可视化 #数据分析 #数据挖掘 +1
支持向量机：从理论到实践

本文系统介绍了支持向量机(SVM)的理论与实践。从线性可分SVM的基本概念、间隔最大化原理出发，详细推导了优化问题及其对偶形式。针对非线性可分数据，介绍了软间隔SVM和核方法，分析了常用核函数特性及选择策略。文章还探讨了SVM的扩展应用，包括支持向量回归(SVR)和多类分类方法。SVM通过结构风险最小化和核技巧，在小样本、高维数据分类中表现出色，其解具有稀疏性，仅依赖于少数支持向量。

m0_62895602
2025-09-14 09:19:43

 1116

 29

#支持向量机 #算法 #机器学习 +3
数据分析：合并二

pd.merge()“合并看需求，inner 保完整，left 保主表；透视用 pivot，index 行，columns 列，count 统人数。

折翼的恶魔
2025-09-13 16:40:20

 1529

 36

#数据分析 #python #pandas
基于Python的旅游数据分析可视化系统【2026最新】

【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL的旅游数据分析可视化系统

 计算机学姐
2025-09-09 22:15:50

 2305

 40

#python #旅游 #数据分析 +4
【数据分析】CO2 空气传播分数趋势的分析MATLAB论文复现

一、CO₂空气传播分数的基本概念CO₂空气传播分数，即空气中二氧化碳的占比情况，是衡量空气质量以及生态环境状况的重要指标。在正常空气成分中，按体积分数计算，二氧化碳的占比约为 0.04%。这一数值看似微小，却在地球的生态系统、气候调节等方面扮演着举足轻重的角色。它参与了全球碳循环，是植物进行光合作用的关键原料，同时其含量的变化对地球的能量平衡和气候模式有着深远影响。二、历史趋势回顾（一）长期历史变

 Matlab科研工作室
2025-09-02 15:45:55

 876

 30

#数据分析 #matlab #数据挖掘
贝叶斯向量自回归模型 (BVAR)

在金融时间序列分析中，向量自回归 (VAR) 模型作为一种基础且广泛应用的工具，能够捕捉多个时间序列变量之间的动态关系。传统 VAR 模型在参数估计时通常采用普通最小二乘法 (OLS)，但这种方法在样本量有限的情况下往往表现不佳，容易出现过拟合现象。贝叶斯向量自回归 (BVAR) 模型通过引入贝叶斯统计框架，能够有效利用先验信息对模型参数进行正则化，特别适合处理小样本数据问题。随着金融市场的

 2401_88885149
2025-09-01 17:08:24

 2351

 70

#回归 #android #数据挖掘 +2
亚马逊云科技免费套餐新政解析与实战：数据分析与可视化平台

以前我们用 Excel，但随着业务扩展，销售数据从几千行变成几十万行，Excel 已经明显吃不消，打开都卡。公司没有预算去买很贵的 BI 工具，于是我开始尝试看看能不能用 AWS 免费套餐搭一个简易的数据分析平台。刚好 AWS 在 2025 年 7 月调整了免费套餐政策（6 个月 + $200 Credit），对我们这种想快速验证方案的团队来说再合适不过。在实际业务运营中，很多中小企业都面临一个相

 fanstuck
2025-08-26 15:33:46

 1794

 14

#科技 #数据分析 #大数据 +2
基于Python的反诈知识科普平台 Python+Django+Vue.js

基于Python的反诈知识科普平台 Python+Django+Vue.js，反诈知识科普平台应运而生，旨在通过普及防诈骗知识，提高公众的安全意识，增强识别和防范诈骗的能力。该平台将发布最新的诈骗案例分析、风险提示、政策法规解读等内容，帮助用户了解诈骗的新趋势、新手法，以及如何保护自己不被诈骗

 杨荧
2025-08-20 21:23:51

 857

 20

#python #vue.js #大数据 +2
分享一个大数据的源码实现基于Hadoop的二手车市场数据分析与可视化基于Spark的懂车帝二手车交易数据可视化分析系统

本文介绍了一个基于Hadoop的二手车市场数据分析与可视化系统。该系统通过大数据技术分析二手车交易数据，提供市场趋势、价格分布、品牌竞争力等关键信息。包含市场宏观特征、价值影响因素、品牌竞争力和市场供给画像等分析模块，帮助消费者决策并支持经销商优化业务。系统采用Python和Java技术栈实现数据清洗、分析与可视化功能，为二手车市场参与者提供透明准确的信息，促进市场健康发展。文末附有核心代码示例及

 计算机源码社
2025-08-16 16:14:35

 1484

 26

#大数据 #hadoop #数据分析
爬虫与数据分析结和

【代码】爬虫与数据分析结和。

wwww.bo
2025-08-11 19:29:43

 824

 11

#爬虫 #数据分析 #信息可视化
分享一个基于Python和Hadoop的的电信客户特征可视化分析平台基于Spark平台的电信客服数据存储与处理系统源码

本文介绍了一个基于Python和Hadoop的电信客户特征可视化分析平台，该系统利用Hadoop平台处理海量电信数据，通过客户流失分析、消费行为分析、服务使用分析、客户特征分析等核心模块，帮助企业优化客户服务策略。平台采用数据仪表板实时展示关键指标，并提供新闻资讯模块支持行业动态。文章展示了系统页面设计效果，并附有核心代码片段（数据加载和分析功能）。该系统可提升电信企业的数据分析能力，通过精准预测

 计算机源码社
2025-08-10 16:33:07

 1659

 33

#hadoop #spark #数据分析
思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战

Dify实验室阿亚团队探索了利用大模型进行数据分析的优化路径。初期尝试直接使用大模型处理数据时发现计算结果存在偏差，揭示了语言模型在精确计算上的局限性。第二阶段转向专用分析模型，但面临灵活性不足的问题。最终突破在于让大模型担任"代码生成器"，将自然语言转化为Pandas代码，在本地执行环境中完成精确计算。这种协同架构既保留了自然语言交互的便捷性，又确保了计算准确性，同时保障了数

 超人阿亚
2025-07-23 22:23:38

 1368

 8

#语言模型 #数据分析 #人工智能
深入解析 Pandas：Python 数据分析的强大工具

本文全面介绍了Python数据分析库Pandas的核心功能与应用。Pandas提供了Series和DataFrame两大核心数据结构，支持数据读取、清洗、转换、分组聚合等操作。文章详细讲解了如何使用Pandas处理CSV/Excel数据、处理缺失值与重复值、进行数据筛选与合并、创建数据透视表以及时间序列分析。Pandas与NumPy、Matplotlib等库紧密结合，构建了强大的数据科学生态系统，

chy存钱罐
2025-07-22 20:11:22

 1051

 27

#pandas #python #数据分析
上Mooc的人真的在学习吗？—— Coursera Mooc数据分析

本文基于Coursera平台上MOOC后台数据，针对学习者行为开展分析与挖掘。一方面提取学习者观看视频和参加测试的行为数据，构建量化模型，计算语法点的学习难度指数；另一方面根据学习者行为特征，构建聚类模型，将所有学习者自动聚合为5类并对其学习特点进行分析。

机器学习Zero
2025-07-20 15:46:12

 1837

 41

#学习 #数据分析 #数据挖掘
【Python数据采集】Python爬取小红书搜索关键词下面的所有笔记的内容、点赞数量、评论数量等数据，绘制词云图、词频分析、数据分析

本教程介绍如何使用Python爬取小红书指定关键词下的笔记数据（包括内容、点赞量、评论量等），并进行数据分析。爬虫部分通过模拟请求头获取数据，利用JavaScript逆向生成签名绕过反爬机制，将结果保存为CSV文件。数据分析部分对文本进行清洗、分词，使用jieba和wordcloud生成词云图，通过matplotlib绘制词频柱状图，直观展示高频词汇分布。程序实现了从数据采集到可视化的完整流程，适

 小小码农正在搬砖中
2025-07-20 14:49:57

 6943

 25

#python #数据分析
数据分析库 Pandas

对于Pandas的简单认识和基本操作的练习

 Hismybestlove
2025-07-12 22:10:26

 860

 6

#数据分析 #pandas #数据挖掘
AI驱动的现代办公与数据分析实战指南（文末送书）

在AI时代，传统的技能结构正在发生根本性变化。纯粹的技术操作能力变得不那么重要，而AI协同能力、创新思维和跨领域整合能力成为新的核心竞争力。专业人士需要学会与AI协作，将AI作为增强自身能力的工具，而不是替代品。这要求我们具备更高层次的思维能力，能够设计AI工作流，评估AI输出质量，并将AI能力整合到实际业务场景中。AI技术的发展为我们提供了前所未有的机遇，也带来了新的挑战。通过深入理解AI的底层

 是Dream呀
2025-07-09 12:47:59

 4.7w

 70

#人工智能 #数据分析 #数据挖掘
Apache Spark 4.0：将大数据分析提升到新的水平

Apache Spark 4.0 带来了 PySpark 画图、多态 UDTF、改进的 SQL 脚本和 Python API 更新，以增强实时分析和可用性。 Apache Spark 4.0 于 2025 年发布，它通过增强性能、可访问性和开发者生产力的创新，重新定义了大数据处理。在 Databricks、Apple 和 NVIDIA 等机构的 400 多位开发者的贡献下，Spark 4.0 解决

 涤生大数据
2025-07-06 21:09:25

 2092

 20

#apache #spark #数据分析
基于hive的电商用户行为数据分析

基于hive的电商用户行为数据分析

 从rm到跑路
2025-06-30 09:04:51

 535

 6

#hive #数据分析 #hadoop +1
Python 数据分析与可视化 Day 12 - 建模前准备与数据集拆分

摘要：本文介绍了机器学习建模前的数据准备流程，包括特征工程后的数据集划分方法与实操步骤。主要内容涵盖：(1)使用pandas提取特征列(X)和标签列(y)；(2)通过sklearn的train_test_split()按比例划分训练/测试集；(3)保存拆分结果至CSV文件；(4)检查类别平衡性。文中提供了完整的Python代码示例和输出结果，演示了从特征选择到数据保存的全流程，并强调随机种子设置、

蓝婷儿
2025-06-30 22:10:38

 1023

 29

#python #数据分析 #机器学习