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帆软FineBI：人人可用的自助型BI，数秒呈现数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：109
今天给大家介绍一款上手度极低、可用做数据可视化的工具——帆软商业智能FineBI（www.finebi.com），它简单易用，人人可用，可以让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助FineBI，企业可以充分发掘数据价值，告别数[详细]
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数据处理（一）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：52
在实际项目开发中，归档解档以及writetofile用的相对较少，但也必须了解一下。 归档解档 一、归档解档的理解如下： /** * 可以存储自定义模型对象 * 1.归档相对于polist存储而言，它可以直接存储自定义模型对象，而polist文件需要将模型转化为字典才可以存储[详细]
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PAT 1007 A除以B (20) （大数取余+除法）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：105
思路：串的处理。 #includemap #includequeue #includecmath #includecstdio #includestack #includeiostream #includecstring #includealgorithm #define ll long long #define inf 0x3f3f3f3f #define eps 1e-8 #includevector #define ls l,mid,rt1 #defi[详细]
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科普：大数定律和赌博
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：136
1713年，数学家伯努利严格的证明了概率论上第一个极限定理：大数定律。这个定理的意思是，当统计样本数量趋近于无穷大时，随机事件的概率将趋近于一个稳定值。 为了验证这个定理，伯努利还曾经扔了2万多次硬币，来描述这个定理，当扔硬币次数到2万次左右时，[详细]
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BI数据仓库构建和BI数据分析应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-30 热度：68
BI 数据仓库 是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽[详细]
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如何通过流程挖掘改进业务步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：127
流程挖掘的定义 流程挖掘是一种方法，通过这种方法，组织可以从现有的系统中收集数据，以客观地可视化业务流程是如何运行的，以及如何改进它们。从流程挖掘中获[详细]
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30分钟，将你的Spark SQL模型变为在线办事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：135
SparkSQL在机器学习场景中应用 第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些A[详细]
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介绍Kafka可视化Web界面管理工具：CMAK
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：157
kafka-manager管理工具简介 它最早由雅虎开源，功能非常齐全，展示的数据非常丰富。同时用户能够在界面上执行一些简单的集群管理操作。 不过雅虎已经将其更名为C[详细]
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医疗行业中的四个数据分析告捷案例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：54
甚至在冠状病毒在全球大流行之前，研究公司Acumen Research and Consulting就预测，到2026年，全球医疗分析市场将增长到522亿美元。分析正在帮医疗系统发现和管[详细]
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讨论InnoDB底层原理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：189
存储引擎 很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎，并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎?不知道大家有没有想过，MySQL是如何存储我们丢进去的数[详细]
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转发！一文掌握数据了解知识体系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：84
什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系[详细]
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数据分析师or数据科学家：你的职业取舍是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：171
数据分析师 如果你希望描述过去或当前的数据，同时展示关键的发现、变化和趋势，最后向利益相关者显示数据，那么数据分析师的职位最适合你。 尽管两个职位之间有[详细]
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大数据时代，必须做好这3大规划：才能抢占新的造富机会
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：107
但在数字化和数据化时代，运用的是货找人的思路，是根据消费者的生活场景，通过大数据智能推送营销活动，通过不同的应用程序去连接消费者，从而达到智能匹配和精[详细]
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数据科学家必须了解的前十大Python库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：71
Python因其简单易用而被称为初学者级编程语言，它的编程语法易于学习，并且与C，Java和C ++相比具有较高的水平。 为了获得更准确的算法和编码，Analytics Insigh[详细]
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如何完成数据透视的动态数据引用，让工作效率更高
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：174
大家在工作中用数据透视表的时候有没有遇到，对一个工作底稿进行数据透视，数据如果增加行列后，就需要重新选定范围的情况，尤其是对那种流水的底稿，可能每天都[详细]
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【干货】你不得不知道的11款BI工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：188
BI （BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了[详细]
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趣图：论医生和修电脑的相似性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：180
(点击 上方公众号 ，可快速关注) 《转发一张趣图：论医生和修电脑的相似性》 点击“ 阅读原文 ”，可查看更多 趣图/段子 ↓↓↓? （支持微信登录）[详细]
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【数字智能三篇】之一： 一页纸说清楚“什么是大数据”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：78
按：【数字智能三篇】 目前“大数据”、“推荐系统”、“深度学习”是数字智能领域的热点研究方向，相关的书籍也很火热，比如“大数据”仅这两年就出版了很多本，让一般人看的眼花缭乱。 本系列共分三篇，力求仅以一页纸的篇幅来系统完整地介绍以上这三个方[详细]
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C语言超大数相加求和、加减乘除算法实现
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：120
#include?stdio.h#include?stdbool.h#include?string.h#include?stdlib.h#define?MAXLEN?20int?arr1[MAXLEN];int?arr2[MAXLEN];char?str1[MAXLEN];char?str2[MAXLEN];void?convertBin(int?intNum)?{???static?int?bitSize?=?32;???int?modBin?=?intNum??1;??[详细]
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hdoj 1002 A + B Problem II 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：158
A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 302658????Accepted Submission(s): 58410 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integers[详细]
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数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：59
当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时[详细]
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让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：138
本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做[详细]
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Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：199
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，[详细]
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5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：158
数据科学行业中一个最常见的陷阱是花费数小时为他们的项目寻找最佳算法，而没有花足够的时间首先理解数据。 数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始[详细]
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大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：171
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新[详细]
