驾驶员行为数据分析与大数据认知

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

数据分析是关于PVA捐助者的客户细分，以更好地理解他们的行为，并在数据库中识别不同的捐助者和潜在捐助者。我们通过详细阅读数据字典来理解每个属性的含义和贡献，以建立我们的数据库。初步浏览数据集时，我们确定了多个潜在重要的变量，如收入、年龄分布以及之前的捐赠历史。这些变量帮助我们预测捐赠者的行为模式和时间间隔，从而优化我们的策略。

深入探讨大数据分析体系的构建方法与实际应用。首先，阐述构建高效分析体系的核心要素，包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化等环节，并分析各环节的关键技术和工具。其次，结合具体案例，展示大数据分析体系在不同领域的应用，例如商业智能、风险管理和科学研究等，阐明其如何帮助企业和机构洞察数据价值，实现数据驱动的决策优化。最后，展望大数据分析技术的未来发展趋势，探讨其面临的挑战和机遇。

第一节、环境设置1.Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言2.语言特征：编译性语言、解释性语言（python平台兼容性）、动态语言、静态语言、强类型数据（只能进行类型安全转换的语言）、弱类型数据（一个变量可以分配不同数据类型的值） 3.python环境部署：网址www.python.org选择的最低版本不小于3.5配置完成python3环境后，配置IDE的工具，推荐vscode、pycharm第二节、基础知识学习目标：掌握变量、语句、缩进、注释掌握输入和输出语句掌握编程文件化及执行1.变量命名规则：标识符只能由字母、数字或下划线组成，第一个字符不能是数字，区分大小写

随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的迅猛发展以及在各行各业的广泛应用，人类社会的数据量面临前所未有的爆炸性增长。美国互联网数据中心指出，互联网数据每年以50%的速度增长，每两年翻倍一次。目前，世界上90%以上的数据是近几年产生的，标志着人类社会进入了“大数据”时代。因此，信息的获取变得尤为关键，数据的积累已经成为影响社会发展的重要因素。

Scala 与 Spark 大数据分析实战 Md. Rezaul Karim 著 本书深入讲解如何利用 Scala 编程语言的强大功能，结合 Spark 大数据处理框架，高效地分析海量数据。 主要内容： 掌握 Scala 语言的精髓，包括面向对象编程和函数式编程范式 探索 Spark 的多种应用场景，从简单的批处理作业到实时流处理和机器学习 通过实际案例学习如何使用 Spark 进行大规模数据分析 适合人群： 渴望学习 Spark 大数据分析技术的开发者 对 Scala 语言感兴趣，并希望将其应用于数据分析领域的程序员 学习收获： 深入理解 Scala 的面向对象和函数式编程概念 掌