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基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架). 你可能对这个术语比较熟悉了, 它被广泛地用于很多语言. 但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像

Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序.低成本.高可靠.高扩展.高有效.高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地. 因

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1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 目录 1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 概述 实验环境 任务一:环境安装与配置 [实验目标] [实验步骤] 任务二:Pandas数据分析实战 [任务目标] [任务步骤] 概述 Python 是当今世界最热门的编程语言,而它最大的应用领域之一就是数据分析.在python众多数据分析工具中,pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用.使用 Pandas 我们可以 Exc

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

当当网图书信息: http://product.dangdang.com/23648533.html <开源大数据分析引擎Impala实战>目录 第1章  Impala概述.安装与配置................................................................................ 1 1.1 Impala概述..............................................................

1.1 数据科学面临的挑战 第一,成功的分析中绝大部分工作是数据预处理. 第二,迭代与数据科学紧密相关.建模和分析经常需要对一个数据集进行多次遍历.这其中一方面是由机器学习算法和统计过程本身造成的. 第三,构建完编写卓越的模型不等于大功告成.数据科学的目标在于让数据对不懂科学的人有用. 1.2 认识Apache Spark Spark继承了MapReduce的线性扩展性和容错性,同事对它做了一些重量级扩展. Spark摒弃了MapReduce先map再reduce这样的严格方式. Spark扩展