数据分析

实时大数据分析 基于Storm Spark技术的实时应用 中文PDF

资源名称:实时大数据分析 基于 技术的实时应用 中文 第 章 大数据技术前景及分析平台 大数据的概念 大数据的维度范式 大数据生态系统 大数据基础设施 大数据生态系统组件 构建业务解决方案 数据集处理 解决方案实施 呈现 分布式批处理 分布式数据库( ) 数据库的优势 选择 数据库 实时处理 电信或移动通信场景 运输和物流 互联的车辆 金融部门 本章小结 第 章 熟悉 概述 的发展 的抽象概念 流 拓扑 任务 工作者 的架构及其组件 集群 集群 如何以及何时使用 的内部特性 的并行性 的内部消息处理 本章

Python数据分析基础 中文pdf_Python教程

资源名称: 数据分析基础 中文 第 章 基础 第 章 文件 第 章 文件 第 章 数据库 第 章 应用程序 第 章 图与图表 第 章 描述性统计与建模 第 章 按计划自动运行脚本 第 章 从这里启航 资源截图:

Python数据分析实战 PDF_Python教程

资源名称: 数据分析实战 内容简介: 简单易学,拥有丰富的库,并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用 语言的强大功能,以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析,主要内容包括:数据分析和 的基本介绍, 库, 库,如何使用 读写和提取数据,用 库和 库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、 库嵌入和手写体数字的识别。 作者简介: 科学园 科学应用专家,曾为 、 等企业提供咨询。目前正在开发 应用,对接科学仪器和 数据库,生成数据和 服务器应用,为研究人员提供实时分析结果。他还是

Spark大数据分析实战 高彦杰 完整pdf

资源名称: 大数据分析实战 高彦杰 完整 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简介 为什么使用 架构分析 简介 架构 原理剖析 简介 的使用简介 体系结构 简介 中的聚类和分类 本章小结 第 章 架构日志分析流水线 日志分析概述 日志分析指标 架构 构建日志分析数据流水线 用 进行日志采集 用 将日志汇总 用

触手可及的大数据分析工具 Tableau案例集 完整pdf

资源名称:触手可及的大数据分析工具 案例集 完整 第 部分 使用概述第 章数据可视化 用数据讲故事 数据不只是数字 在数据中寻找什么 本章小结 第 章 概述 的发展历程 产品简介 版本新特性 本章小结 第 章 应用优势 简单易用 极速高效 美观交互的视图与界面 轻松实现数据融合 简便的管理 灵活的配置 本章小结 第 章 功能介绍 数据连接 数据文件连接 数据库连接 了解 工作区 本章小结 第 部分新手上路第 章创作第一个仪表板 排序 分层与分组 分层 分组 参数设置 语法操作 主要功能函数简介 快速表计算

Spark大数据分析 核心概念 技术及实践 中文pdf

资源名称: 大数据分析 核心概念 技术及实践 中文 第 章 大数据技术一览 第 章  编程 第 章  第 章 使用 进行交互式数据分析 第 章 编写 应用 第 章  第 章  第 章 使用 进行机器学习 第 章 使用 进行图处理 第 章 集群管理员 第 章 监控 资源截图:

Spark大数据分析实战

资源名称: 大数据分析实战 内容简介: 本书一共 章:其中第 ~ 章,主要介绍了 的基本概念、编程模型、开发与部署的方法;第 ~ 章,详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。 资源目录: 前 言 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简

Spark大数据分析核心概念技术及实践

资源名称: 大数据分析核心概念技术及实践 内容简介: 本书是大数据和 方面的一本简明易懂的手册。它将祝你学习如何用 来完成很多大数据分析人物。它覆盖了高效利用 所需要的一切内容。作者首先介绍 语法,然后介绍作为基石的 再对 的各大组件 、 、 、 进行详细介绍,最后讲解 集群管理。书中不仅给出了丰富的示例代码,还对 的核心概念和基本原理进行了较为全面的介绍,然你不仅知其然且知其所以然。通过本书,你可以快速上手 ,把 应用到实践中。 资源截图:

R与Hadoop大数据分析实战

资源名称: 与 大数据分析实战 内容简介: 本书全面而系统地讲解了如何将 语言与 技术结合并应用于大数据分析,不仅系统且深入地阐释了 与 集成技术的工具、方法、原则和最佳实践,而且通过大量实践案例深入剖析各种常见问题,能为用户高效利用 语言与 技术进行大数据处理提供翔实指导。 全书分为四部分,共 章:第一部分(第 章)是基础知识,主要讲解 语言以及 的安装过程、计算原理和基本概念;第二部分(第 章)是初级应用,主要讲解 、 和 三种实现方案;第三部分(第 章)是高级实例,主要以 为技术背景,讲解多个实际应