最近在做知识图谱相关工作,源数据主要来自百度百科,互动百科,中文维基百科等.其中中文维基百科提供数据库下载,下文主要讨论如何处理Wiki数据. 1. 中文维基数据下载 下载dump:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/,维基数据主要包含以下几部分 zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2       词条正文 zhwiki-latest-redirect.sql  词条重定向(同义词) zhwiki-latest-p

1. log4j(具体见log4j文档) log4j是一个java系统中用于输出日志信息的工具.log4j可以将日志定义成多种级别:ERROR  /  WARN  /  INFO  /  DEBUG log4j通过获取到一个logger对象来输出日志: val logger = Logger.getLogger("logger名称"); logger.info("日志内容") 所拿到的这些logger对象之间是有"父子"关系的,所有logger都

spss-数据清洗-处理重复数据 数据导入之后就需要对数据进行清洗.数据清洗主要是对多余重复的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除.接下来操作如何将重复数据处理操作. 步骤一: 选择[数据]-[标记重复个案],在[标记重复个案]对话框中,将所有的变量都放入[定义匹配个案的依据]框中,其他选项如果没有特殊要求,保持默认设置即可.如图: 这时就会生成一个重复数据记录标识变量"最后一个基本个案" 步骤二: 将"最后一个基本个案"变量进行排序,[数据

目录 简介 创建text的DF String 的方法 columns的String操作 分割和替换String String的连接 使用 .str来index extract extractall contains 和 match String方法总结 简介 在1.0之前,只有一种形式来存储text数据,那就是object.在1.0之后,添加了一个新的数据类型叫做StringDtype .今天将会给大家讲解Pandas中text中的那些事. 创建text的DF 先看下常见的使用text来构建DF

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

import shutil f_in = 'D:/wiki_crop' # 读取文件中图片信息根据性别分类图片到对应目录中 dirroot = "D:/" f = open(dirroot+"\\lable2.txt","r") s = 0 i=1 print(f) # line = f.readlines() # print(line[1]) for line in f.readlines(): line = line.strip().spli

爬取前程无忧的数据(大数据职位) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 1 14:47:27 2019 @author: loo """ import scrapy import csv from scrapy.crawler import CrawlerProcess class MySpider(scrapy.Spider): name = "spider" def

在eclipse软件里创建一个maven项目 jdk要换成本地安装的1.8版本的 加载pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.ap

预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 时间 2016-12-12 18:45:50  51CTO 原文  http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题 数据挖掘 前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWrita

forms组件的用处 1.就是用来做数据校验的 2.渲染页面 3.渲染错误信息(和局部刷新同效果) 数据校验 要使用forms组件必须要写一个类继承forms组件 urls.py from bbs01 import viewsurlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'register/$',views.RegForms.register),] views.py from django.shortcuts import rend

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi

一 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1) 通过Hadoop先将原始数据上传到HDFS上(HDFS的操作): 2) 使用MapRe

JWPL处理维基百科数据用于NLP 处理zhwiki JWPL是一个Wikipedia处理工具,主要功能是将Wikipedia dump的文件经过处理.优化导入mysql数据库,用于NLP过程.以下以zhwiki-20170201为例. JWPLDataMachine用以处理wiki dump数据,最终将数据导入mysql,用于NLP,表结构不同于wkipedia官方的表,这里的表是针对于NLP目的的.处理步骤如下: 数据格式转换.处理zhwiki dump的文件,转换为tsv格式数据,以便用m

Result文件数据说明: Ip:106.39.41.166,(城市) Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期) Day:10,(天数) Traffic: 54 ,(流量) Type: video,(类型:视频video或文章article) Id: 8701(视频或者文章的id) 文件部分如下: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20 1

数据质量决定运营分析的质量 在上文中,我们介绍了GrowthHacking的整体架构,其中数据采集是整个数据分析的基础,只有有了数据,才能进行有价值的分析:只有高质量的数据,才能驱动高质量的运营分析.可以说,数据质量决定了运营质量. 在实际生产中,我们常常面临数据采集的痛点: 数据分散在各处,有服务器日志,有前端日志,有APP日志. 各种端的日志,采集方式迥异,要投入大量研发资源,才能覆盖所有的平台. 收集.处理.清洗.标注数据,需要投入巨大的精力,80%的精力浪费在了这些前置步骤上. 不同端的

1.项目背景 随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据”方面的人才需求也在不断增大.因此了解当下企业究竟需要招聘什么样的人才?需要什么样的技能?不管是对于在校生,还是对于求职者来说,都显得很有必要. 本文基于这个问题,针对51job招聘网站,爬取了全国范围内大数据.数据分析.数据挖掘.机器学习.人工智能等相关岗位的招聘信息.分析比较了不同岗位的薪资.学历要求:分析比较了不同区域.行业对相关人才的需求情况:分析比较了不同岗位的知识.技能要求等. 做完以

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 近期,蛋壳公寓"爆雷"事件持续发酵,期间因拖欠房东房租与租客退款,蛋壳公寓陷入讨债风波,全国多地蛋壳公寓办公区域出现大规模解约事件,而作为蛋壳公寓总部所在地北京,自然首当其冲. 为了应对大规模的解约,北京在全市已经设立了100多个蛋壳公寓矛盾纠纷接待点,包含了蛋壳公寓涉及到的12个区,这些接待点下沉到了街道甚至社区,以方便涉及蛋壳公寓事件的房东和租客咨询和处理纠纷. 长租公寓暴雷,不少年

在mono for android中使用dapper或petapoco,很简单,新建android 类库项目,直接把原来的文件复制过来,对Connection连接报错部分进行注释和修改就可以运行了.(用可移植类库PCL项目也可以的.) 如果需要源码可以联系我.10元收费哈.. 以下内容包括 1.在安卓中创建sqlite数据库; 2.检查数据库是否存在; 3.返回数据库路径; 4.插入数据(前置知识,dapper的使用方法或petapoco的); 5.查询数据; 本人小菜鸟一枚,以下代码写得很烂,