spaakcore_1第二题数据

数据挖掘这块儿的书籍其实挺多的，但《数据挖掘：概念与技术（第二版）》这本书可以算是经典之一。导师和师兄推荐的，读起来不难理解，而且内容覆盖面广，适合入门也适合进阶。书里不仅讲了数据挖掘的基本理论，还有一些实际的技术应用和算法的。就算你之前对数据挖掘不太了解，读这本书也能你迅速理清思路，掌握一些关键点。哦，对了，书中的内容还挺适合做项目实战，能直接拿来用。对于初学者来说，先把书中的理论弄清楚，再结合一些实例做一下练习，你会觉得越读越顺手。如果你有兴趣了解更多，推荐直接去下载看看，应该能给你一些启发。

黑白对比风格的习题集合，内容覆盖了Spark SQL、Kafka、HBase、Hive这几个大数据主力组件。题目设计还挺有层次的，不只是概念，还带点实战场景，适合平时刷题或者做小测。 Kafka的消息流设计题不错，考的不是死记硬背，而是你到底会不会用。像是怎么消费 Topic、怎么写入到 HBase，动脑筋的时候还挺多的。Spark SQL的几道题也比较接地气，SQL 风格的操作方式对转数据的朋友蛮友好。 你如果正在准备大数据方向的技术面试，或者刚学完 Spark 生态，拿这套练练手挺合适的。顺手还能复习下Hive跟HBase之间的整合关系，像那种hive-hbase-handler的使用场景

介绍Coursera课程《数据结构与算法（UCSD）》模块1第二周的Python答案，涵盖大O表示法、斐波拉契数列、最大公约数等内容。课程链接：https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/2。资源包括week2的PPT课件、大O表示法及斐波拉契数列的函数增长率、编程作业中斐波拉契数列的多种解法以及最大公约数与最小公倍数的Python实现。

韩家伟的这部数据挖掘经典著作，不仅涵盖了传统的频繁项集挖掘，还深入探讨了该领域的诸多前沿进展。

数据挖掘是信息技术领域的核心概念，涉及从大型数据集中提取有用信息并转化为知识的过程。在\"数据探索教程-第二章\"中，主要介绍了数据的基本概念、属性及其值，以及不同类型的属性。我们探讨了数据对象的属性集合，如人的眼睛颜色和温度。税务信息数据集的示例展示了ID（Tid）、退款（Refund）、婚姻状况（Marital Status）、应税收入（Taxable Income）和是否作弊（Cheat）等属性。我们还讨论了属性值的映射，不同属性可以映射到不同的值集合，测量方法可能会导致不同的结果。课件中还详细解释了名义属性和有序属性的区别，以及序数属性和间距属性的应用场景。这些属性类型对于选择合适的数

通过理解Python的关键概念，成为高效的数据科学实践者。

数据挖掘：概念与技术（第二版）第二部分

二级 Access 的历年真题整理得蛮全面的，基本覆盖了考试常见的知识点。像软件定义、信息隐蔽、冒泡排序这些，解释得都比较接地气，不绕、不晦涩，理解起来还挺。讲到Access 对象的时候，把表、查询、报表、宏、模块这些都列出来了，顺带还提到了视图操作，像设计视图不能删记录、追加查询怎么用，都是实战中经常遇到的坑，提前搞清楚有用。二叉树和排序算法这块也讲得不错，尤其是二叉树节点的计算方式，虽然没给出确切数字，但给了个判断范围，对考试来说蛮实用的。顺手还贴了几个扩展阅读链接，想多了解点的可以点进去看看。，如果你正在准备二级 Access 考试，这份资料可以当成快速复习的口袋指南，平时刷题或者临考前

这篇论文详细分析了2022年数学建模竞赛C题中古代玻璃制品的成分，并提出了鉴别玻璃制品年代和产地的有效方法。