Data Analytics

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

UNION: 并集，查询所有内容，重复的记录去除。示例：SELECT * FROM emp UNION SELECT * FROM emp20; UNION ALL: 并集，查询所有内容，包括重复记录。示例：SELECT * FROM emp UNION ALL SELECT * FROM emp20; INTERSECT: 交集，仅显示两个表中的重复记录。示例：SELECT * FROM emp INTERSECT SELECT * FROM emp20; MINUS: 差集，仅显示一个表中有而另一个表中没有的记录。示例：SELECT * FROM emp MINUS SEL

实时数据流的实战书，推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚，从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式，再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点，都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量，适合那种对延迟要求高的应用，比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据，想快速出个报警结果，用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线，适合跟 Spark 的整个生态打配合，比如你要用 Spa

MATLAB导入Excel代码可靠性分析 这是MATLAB代码的集合，系统地将基于csv的事件日志导入标准格式分析基准指标，以纵向跟踪在役舰队的绩效。根据时间段和感兴趣的系统选择，导出为用户友好的Excel格式。

Big data technology has become a hot research topic in the field of education, focusing on analyzing large amounts of educational data collected to improve teaching methods and enhance education quality. Among educational big data, learning analytics is particularly important, as it helps teachers u

数据师的随手宝典，Big Data Analytics算是挺贴心的一个小册子。你要是经常折腾Spark、Hadoop这些东西，它就像一把顺手的扳手，啥时候卡住了，翻一翻，立马通了。内容不深奥，讲得比较实在，适合动手多、动脑快的你。用Spark在Hadoop 集群上搞大数据，最怕就是环境复杂、步骤繁琐。这本指南就比较清爽，重点都挑出来了，不废话。尤其在分布式调优上，思路清晰，挺省时间。要是你对Python和Scala感兴趣，那边也有配套资源，比如Python Spark 大数据课程，上手快，代码风格也清爽。Scala 与 Spark 实战那篇文章更偏实战，适合想深入点的你。做大数据不是光靠主力框

使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里，实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块，它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式，Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据，并且能够与 Spark 的核心功能（如

深入了解转换和数据库级互动，确保使用Storm处理的消息可靠性。实施策略以解决实时数据处理的挑战，加载数据集，构建查询，并使用Spark SQL进行推荐。

作为数据科学认证的一部分，我完成了UCLA Extension Predictive Analytics课程的最终项目。在这个项目中，我使用了Tableau创建了视觉化效果，并使用R进行了统计分析。分析的数据集来自于葡萄牙实时议会选举结果，每10分钟收集一次数据，涵盖了各个区域和政党的投票情况，包括总选票、空白票和废票的数目和百分比。我还探索了机器学习模型在预测选民投票率方面的潜力。这些数据来自于UC Irvine机器学习存储库。更多信息可以在其网站上找到。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过