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总结:海量数据分析处理的十个方法
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎讨论。
star2017
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1年前
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值得膜拜的三个数据分析案例
今天给大家分享三个数据分析的经典案例,主要是学习其中的思路,当故事看吧,不要拘泥于文中故事的真实性。
star2017
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1年前
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全球首个AI宇宙模拟器发布!6亿光年宽度还“自行”跑出了暗物质
这款游戏到底为何这么受玩家热捧呢? Space Engine是一款宇宙模拟游戏,它包含数千个真实的天体,包括来自HIP目录的恒星,来自NGC和IC目录的星系,几个知名的星云,以及所有已知的系外行星和它们的恒星。它采用星表与程序化生成创造一个边长为10Gpc的立方体宇宙,同时1:1还原了现实宇宙。 更让人震惊的是,这款游戏是是由一个俄罗斯天文学家兼码农单枪匹马…
star2017
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1年前
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数据分析方法论:有对比才有效果
摘要:处于大数据时代,如果只是一味埋头苦干,无法在大环境里站住脚跟,只有拥有大局观,才能让自己的电商之路走的更远,这种时候,学会数据分析对比法显得尤为重要。
star2017
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1年前
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数据分析师常见的10道面试题解答
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,
star2017
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1年前
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数据分析8个流程与常用7个思路
如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程,以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前,最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
star2017
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1年前
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射手、农场主、台球,《三体》里探讨的数据科学
《三体》是一本深探宇宙本源以及生命哲学的书,所以它对于一个小分支学科“数据科学”也有很精妙的见解。
star2017
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1年前
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这个AI批量作画每小时九张,与毕加索同台竞技,还真有人买
AI艺术品也有了正常的市场摊位!
star2017
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1年前
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16种常用的数据分析方法汇总
经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检…
star2017
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1年前
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地理位置数据是如何被收集的?
据国外媒体报道,美国科技博客下属研究机构BI Intelligence发表了一份报告,分析了地理位置数据是如何被收集的以及地理位置数据将如何改变整个移动行业。现在,配备GPS功能的智能手机数量已经超过
star2017
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1年前
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还在用Github管理机器学习项目?你早该了解这些更专业的新工具
机器学习,不过是和数据和软件打交道。那就应该是是运行代码、迭代算法的简单问题呀?一段时间后,我们就能拥有一个完美的训练有素的ML模型。
star2017
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1年前
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如何训练数据分析师的思维能力?
其实,每个工作都需要用头脑去分析,理性思考,接触事物不同、知识水平差别,才形成不同的思维,而数据分析师也是有一个不同的思维方式去处理数据。那么,数据分析师的思维到底是怎么形成的呢?
star2017
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1年前
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一直在讨论的大数据,这次在美国大选中究竟干了什么?
回首美国大选这场混战,大数据技术在其中其实发挥了不小的作用,甚至占据了至关重要的地位。
star2017
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1年前
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数据科学家都应该知道这5个概率分布
在某种程度上,大多数数据科学或机器学习技能都是基于对数据概率分布的某些假设。
star2017
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1年前
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说说什么是数据分析方法论?
1、序 在数据集成类的项目中,最难的过程就是数据分析了,数据分析过程位于数据集成类项目整个过程(前期准备调研—–数据分析—–接口实现)的第二步,它为第三步接口实现提供了充分的准备,因此数据分析的正确与否很大程度上决定了数据集成能否成功的实现和完成。 怎么样有效的进行数据分析呢,怎么样提前在数据分析中尽量避免问题…
star2017
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1年前
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一名网站分析师如何学习和成长?
经常有朋友问我,我到底是怎么接触网站这个领域的,我在这个领域是怎样学习和成长的,今天总结下我对于网站分析的一隅之见,算不上深度,顶多是经验之谈。我所经历的网站分析经历了3~4个阶段。 第一阶段 网站统计分析认知 在这一阶段,主要通过百度统计、GA等增加对网站分析工具、基本定义、应用场景的初步认知,并通过自建网站(也就是现在在看的这个搜索营销艺术)摸索不同工具…
star2017
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1年前
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Google如何将强化学习应用于模拟足球?
谷歌大脑团队的研究人员开源Google Research Football,这是一个利用强化学习教授AI代理人如何掌握世界上最受欢迎的运动的新环境。 足球引擎:一种高度优化的游戏引擎,模拟足球比赛。 足球基准:一组多样化的基准任务,可以用来比较不同的算法。 足球学院:一系列逐步加强和多样化的强化学习场景。 足球引擎 足球引擎是基于流行的Gameplay Fo…
star2017
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1年前
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如何和数据分析师打交道?
重要的不仅仅是那些你能对数据提出的关键问题,在你提问之后可能发生的对话也同样重要。
star2017
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1年前
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解读一个新IBM的平台战略:云、大数据分析与人工智能
如今,IBM是大型企业级大数据及高级分析供应商之一。IBM大数据分析平台包括分析及数据管理、行业解决方案、Watson分析以及云数据服务,涉及数据分析、数据库、数据集成、数据治理、数据集市、数据连接、数据存储和开发者服务等在内的完整链条,这些服务全部可以通过云平台对外提供。
star2017
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1年前
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ICML2019最佳论文:谷歌质疑现有无监督分离式表征学习
ICML 2019接收论文贡献数排名前50的机构(学界机构和业界机构) 论文录取结果地址: https://icml.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitialfbclid=IwAR0zqRJfPz2UP7dCbZ8Jcy7MrsedhasX13ueqkKl934EsksuSj3J2QrrRAQ 最佳论文一:谷歌几乎全…
star2017
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