数据重整

数据重整里的几个命令用得挺频的，是你在无人机路径规划那种多维数据时，几乎离不开这些小工具。像reshape，用来把表格拉长或者变宽，常和i()和j()配合着来；stack则是把多个变量一股脑堆成一列；xpose嘛，说白了就是表格行列互换，建模前清洗数据方便。 配合的背景项目也挺硬核，核心是基于改进流体扰动算法和灰狼优化的三维航路规划，适合做仿真、路径规划优化那块的朋友。你看像这个项目资源，里面的结构清晰，还有实际 MATLAB 代码。 要提醒一下，reshape的时候i()里的变量最好是唯一标识，不然数据容易出错；xpose用clear参数时会清除原有变量，别手快删了重要数据哦。 如果你平时在

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。

从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。

数据采集的灵活性、的高效性，还有可视化的便捷性，这个平台整合得挺不错的。你如果平时有多源异构数据的需求，像物联网设备数据、数据库里的老数据，或者是那种结构七零八落的半结构化数据，那它的采集模块真能帮上大忙。 数据治理这一块，平台也下了功夫。嗯，比如数据质量管理这类事，不光能自动识别缺失、重复啥的，还能统一格式。这样一来，后续做省事不少，毕竟你也知道，乱糟糟的数据起来头疼。 实时和离线批都有，对应不同的业务节奏。比如实时监控用户行为用流，业务周报就走批，两套方案灵活切换。再加上那套可视化工具，连业务同事也能自己拖拖拽拽做个仪表盘，响应也快。 而且它还整合了数据仓库管理和模型工厂，从源头接入到建模

这本书教你如何处理数据，从而最大程度地发挥其价值。