作者:Wayne Shi链接:https://www.zhihu.com/question/29372574/answer/88744491来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 补充了几个数据分析的项目,目前是33个Python项目,会继续保持更新.Learn by doing才是正确的技术学习姿势. 20171009更新: NBA常规赛结果预测--利用Python进行比赛数据分析 Python 气象数据分析 20161230更新: Python基于共现

 1.图书管理系统 图1.图书管理系统(作者信息列表页面) 图2.图书管理系统(作者信息修改页面) 2.个人博客网页设计 图3.博客(我的日记-->个人日记)页面 图4.博客(关于我-->个人相册)页面 3.中期项目制作(Django) 我在学习中期已经完成Django基础和实践了,我们在授课老师的要求下,进行了一次中期项目制作. 我和几位同学自由组队,六个人用一个下午的时间讨论项目内容,我们在经过参考和比较之后确定下来制作一个网络线上的超市购物系统.借鉴淘宝,美团这样的成熟消费网站,我们由要

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

前言 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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 清风小筑 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 知乎,可以说是国内目前最大的问答类社区.与微博.贴吧等产品不同,知乎上面的内容更多是用户针对特定的问题分享知识.经验和见解. 大V的关联 首先给大家看

项目的数据分析过程在hadoop集群上实现,主要应用hive数据仓库工具,因此,采集并经过预处理后的数据,需 要加载到hive数据仓库中,以进行后续的挖掘分析. ETL:用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).交互转换(transform).加载(load)至目的端的过程 6.1创建原始数据表 --在hive仓库中建贴源数据表 drop table if exists shizhan.ods_weblog_origin; create table shizhan.ods_weblog_

百亿数量级的大数据项目,软硬件总体预算只有30万左右,需求是进行复杂分析查询,性能要求多数分析请求达到秒级响应.        遇到这样的项目需求,预算不多的情况,似乎只能考虑基于Hadoop来实施. 理论上Hadoop撑住百亿数量级没问题,但想要秒级响应各种查询分析就不行了.我们先大概分析一下Hadoop的优缺点. Hadoop        Hadoop目前几乎是大数据的代名词,很多企业都基于Hadoop搭建自己的大数据业务.        以下是Hadoop的主要优点:        1.

目录 业务需求 业务数据源 用户访问Session分析 Session聚合统计 Session分层抽样 Top10热门品类 Top10活跃Session 页面单跳转化率分析 各区域热门商品统计分析 广告点击流量实时统计分析 总体流程 实时黑名单 广告点击实时统计 统计每天各省top3热门广告 统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量 Flink实现 本文是原项目的一次重写.主要是用DataFrame代替原来的RDD,并在一些实现上进行优化,还有就是实时流计算改用Fli

作者:大树 更新时间:01.20 email:59888745@qq.com 数据处理,机器学习 回主目录:2017 年学习记录和总结 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { bac

首先要给那些不熟悉 Pandas 的人简单介绍一下,Pandas 是 Python 生态系统中最流行的数据分析库.它能够完成许多任务,包括: 读/写不同格式的数据 选择数据的子集 跨行/列计算 寻找并填写缺失的数据 在数据的独立组中应用操作 重塑数据成不同格式 合并多个数据集 先进的时序功能 通过 matplotlib 和 seaborn 进行可视化操作 尽管 Pandas 功能强大,但它并不为整个数据科学流程提供完整功能.Pandas 通常是被用在数据采集和存储以及数据建模和预测中间的工具,作

这篇文章适合那些刚接触Kaggle.想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文.本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程.如有错误,请指正! 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决

hr员工数据分析项目实战 (数据已脱敏) 背景说明 某公司最近公司发生多起重要员工意外离职.部分员工工作缺乏积极性等问题,受hr部门委托,开展数据分析工作. 经与hr部门沟通,确定以下需求: 制定数据仪表盘实时监控人员变动情况(比如能预知员工离职节点),制作员工画像. 原始数据说明: 共两个sql数据,“hr数据”.“员工满意度及绩效考核数据”.其中hr数据中,转过岗的员工有转岗前和转岗后的两条数据:“员工满意度及绩效考核数据”中有测试数据ID为负,职务序列为管理的员工没有满意度数据. 项目实施

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1 数据采集概述 开始一个数据分析项目,首先需要做的就是get到原始数据,获得原始数据的方法有多种途径.比如: 获取数据集(dataset)文件 使用爬虫采集数据 直接获得excel.csv及其他数据文件 其他途径… 本次福布斯系列数据分析项目实战,数据采集方面,主要数据来源于使用爬虫进行数据采集,同时也辅助其他数据进行对比. 本文主要是介绍使用爬虫进行数据采集的思路和步骤. 本次采集的福布斯全球上市企业2000强排行榜数据,涉及年份从2007年到2017年,跨越10多年. 本次采集的目标网站,

完整代码见kaggle kernel 或 NbViewer 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享.正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇. 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征.使用超复杂的算法.专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,所以平日里喜欢钻研一些奇淫巧技.

Python 数据分析环境 数据分析领域有很多可选方案,例如SPSS傻瓜式分析工具,SAS专业性商业分析工具,R和python这类需要代码编程类的工具.个人选择是python这类,包括pandas,numpy,matplotlib,sklearn,keras.基于jupyter或者zeppelin作为编程界面,可以用python开发出比较清爽的数据分析报告. 总体来说,jupyter notebook编写的分析结果基本上可以满足要求,但是也有些弊端,例如无法做很好的presentation,虽然

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容

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Python数据分析入门与实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习.人工智能.数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪 通过Numpy.Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn. Matplotlib进行数据图形化展示:从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅! 第1章 实验环境的搭建 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook.包

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