NBA数据分析字母哥为什么比哈登更强？2018-2019赛季MVP揭秘

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欧洲联赛篮球赛季数据分析 (2016-2018) 本项目运用体育分析方法，对2016-2017年和2017-2018年两个赛季的欧洲联赛篮球比赛数据进行了深入研究。该项目是为满足数据挖掘硕士课程要求而开发。

NBA 数据的项目我最近刚摸了一个，叫做“NBA_statistical_analysis:NBA 统计”，做得还挺扎实的。数据从获取到建模，流程完整，工具也选得实用，像是Pandas、Matplotlib、Scikit-learn这些，基本前端搞数据会碰到的，都能找到对应用法。 数据源主要是官方和第三方网站的数据，包含得分、助攻、篮板这些基础数据，也有PER、WS这种进阶指标。预部分用了DataFrame来做清洗、填空和格式转换，响应也快，代码也简单。 可视化做得比较细，像箱线图、热力图都上了。比如你想知道谁得分稳定，一眼就能看出；球员之间的配合图，团队打法看得也更清楚。 还有个亮点是预测模

在数据洪流中，精准高效地分析数据至关重要。常用算法如同利刃，助你披荆斩棘，洞悉数据背后的奥秘。 分类算法: 准确识别数据类别，例如区分垃圾邮件和正常邮件。 聚类算法: 将相似数据归类，例如根据用户行为进行群体划分。 预测算法: 基于历史数据，预测未来趋势，例如预测商品销量。 关联规则分析: 揭示数据间的关联关系，例如发现经常一起购买的商品组合。 这些算法如同数据世界的魔法师，赋予数据以生命，让你从海量信息中提炼出价值，做出明智决策。

2019年4月27日，Alexa公布了最新的网站排名数据，涵盖全球前一百万网站的详细情况。这些数据对互联网从业者、市场营销人员、SEO专家和网站管理员具有重要参考价值，帮助他们了解全球互联网格局，分析网站流量趋势和竞争环境。

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开源许可： PostgreSQL 是完全开源的，而 MySQL 有专有和开源版本。 ACID支持： PostgreSQL 完全支持 ACID 特性，而 MySQL 在某些情况下可能不支持事务完整性。 SQL标准支持： PostgreSQL 严格遵守 SQL 标准，而 MySQL 有一些偏差。 复制： PostgreSQL 提供异步和同步复制，而 MySQL 只有异步复制。 并发控制： PostgreSQL 使用多版本并发控制 (MVCC)，而 MySQL 使用行锁。 性能： 在某些情况下，PostgreSQL 的性能可能优于 MySQL。 高可用性技术： PostgreSQL 提供了多种高可

数据仓库与数据挖掘是计算机科学领域中的重要学科，它们在现代商业智能和决策支持系统中发挥着关键作用。本资料集包含了山东大学软件学院在2018年至2019年间的数据仓库与数据挖掘课程的相关题目和复习资料，帮助学生深入理解和掌握课程的核心概念与技术。 我们首先要理解数据仓库的概念。数据仓库是一个专门设计用于数据分析的集成系统，它从多个源系统中收集数据，并将其转换为一致的格式存储，以便进行报告和分析。数据仓库的设计通常遵循星型或雪花型模式，以优化查询性能。 在学习过程中，你需要掌握如何规划、设计和实现一个数据仓库，包括ETL（提取、转换、加载）过程、OLAP（在线分析处理）操作以及数据清理和集成的方法