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大数据量数据库设计与优化方案

大数据量数据库设计与优化方案
2017-12-27
大数据量数据库设计与优化方案 一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之 ...

「A+」优秀的产品很难表达,但...如你所见

「A+」优秀的产品很难表达,但...如你所见
2022-04-03
「A+」优秀的产品很难表达,但...如你所见 A+的“+号”亦为“十字”,从IT到DT再到未来的智能时代,人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的 ...

优秀的产品很难表达,但...如你所见

优秀的产品很难表达,但...如你所见
2022-04-03
A+的“+号”亦为“十字”,从IT到DT再到未来的智能时代,人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的专业深度,但往往会一条路走到头,在其他领域没 ...

使用数据库序列生成主键

使用数据库序列生成主键
2017-12-25
使用数据库序列生成主键 一,什么是序列     序列(SEQUENCE)是序列号生成器,可以为表中的行自动生成序列号,产生一组等间隔的数值(类型为数字)。其主要 的用途是生成表的主键值,可以在插入语 ...

业界共同开掘大数据文化价值

业界共同开掘大数据文化价值
2017-12-21
业界共同开掘大数据文化价值 使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有这样的好处: 快 无需领域知识 表现优良 在机器学习/深度学习或任何类型的预测建模任务中,都是先有数据然后再 ...

网站用户行为分析案例

网站用户行为分析案例
2021-03-08
一、案例综述 案例编号:101001 案例名称:互联网行业——网站用户行为分析 作者姓名(或单位、或来源):刘莎莎 案例所属行业:G6020 互联网信息 案例所用软件: MYSQL、 Sas EG、 TOA ...

mysql数据库海量数据优化方法总结

mysql数据库海量数据优化方法总结
2017-12-20
mysql数据库海量数据优化方法总结 下面是一部分比较重要的建议: 1、选择正确的存储引擎 以 MySQL为例,包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎都有利有弊。 MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但 ...

7个影响数据分析的数据建模错误

7个影响数据分析的数据建模错误
2017-12-15
7个影响数据分析的数据建模错误 如果你有一个目标,想获得所有这些数据的可操作的见解,并一直在收集。那么,你如何确定模型的数据,以便实际上可以获得这些见解,并回答你的业务问题?你的计划。当规划阶段不充 ...

如何成为一名顶级战斗力的数据分析师

如何成为一名顶级战斗力的数据分析师
2017-12-14
如何成为一名顶级战斗力的数据分析师 不知道大家以前听没听说过“10x Developer”这个词,如果你连听都还没听说过,那可真是时候考虑放弃自己的程序猿事业了。就像传说一样,一些程序猿的战斗力能达到同行的10 ...

数据分析:Python分析学生数据

数据分析:Python分析学生数据
2017-12-11
数据分析:Python分析学生数据 本文为优达学城数据分析入门课程的mini项目,所用数据集为优达学城某段时间内的学生数据。 数据简介 全部数据包含三个文件,其内容分别为:     enrollments.csv ...

数据挖掘中,分类与聚类的区别

数据挖掘中,分类与聚类的区别
2017-12-11
数据挖掘中,分类与聚类的区别 本文对数据挖掘中,极为常见的两类算法:分类与聚类,做个梳理。 首先,来看看分类和聚类各自的一些定义描述。 分类(classification ): 分类算法需要学习,它通过学习找出描述 ...

数据挖掘中的分类和聚类

数据挖掘中的分类和聚类
2017-12-11
数据挖掘中的分类和聚类 分类(classification ):有指导的类别划分,在若干先验标准的指导下进行,效果好坏取决于标准选取的好坏。 它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标 ...

做数据分析,首先解决这两类数据质量问题

做数据分析,首先解决这两类数据质量问题
2017-12-04
做数据分析,首先解决这两类数据质量问题 为了能够系统化地、高效地解决出现的任何问题,我们必须学会将这些问题分而治之。毕竟,知己知彼方是解决问题的首重至要。由此,我们才会发现解决之道就在其中。而对于 ...
sql中插值法完成缺失数据的填充
2017-12-04
sql中插值法完成缺失数据的填充 从Excel中导入了一批数据到Sqlserver,但因为原始数据不全,中间有些数据漏掉了。比如下面这种情况。ID为2的so数据为0。ID为3,4的co1数据缺失了,暂时用0代替。 ID  so &n ...

【每周一期-数据蒋堂】还原分组运算的本意

【每周一期-数据蒋堂】还原分组运算的本意
2017-12-01
【每周一期-数据蒋堂】还原分组运算的本意 【每周一期-数据蒋堂】还原分组运算的本意 分组是SQL中常见的运算,但未必所有人都能深刻地理解它。 分组运算的实质是将一个集合按照某种规则拆分成若干个子 ...

大数据环境下该如何优雅地设计数据分层

大数据环境下该如何优雅地设计数据分层
2017-11-28
大数据环境下该如何优雅地设计数据分层 发个牢骚,搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司,都需要对数据仓库有一定的重视,而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库 ...

数据预处理和挖掘究竟该怎么做

数据预处理和挖掘究竟该怎么做
2017-11-24
数据预处理和挖掘究竟该怎么做 在这个充斥着怀疑和谎言的网络世界中,数据即真相。海量的原始数据正以惊人的速度增长,其中大部分都是非结构化的,但是通过运用分析我们可以发现其中重要的规律和线索以及隐藏在 ...
python网络编程调用recv函数完整接收数据的三种方法
2017-11-18
python网络编程调用recv函数完整接收数据的三种方法 最近在使用python进行网络编程开发一个通用的tcpclient测试小工具。在使用socket进行网络编程中,如何判定对端发送一条报文是否接收完成,是进行socket网络 ...

SPSS非参数检验:独立样本

SPSS非参数检验:独立样本
2017-11-12
SPSS非参数检验:独立样本 一、概念: 独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下,通过对两组或多组独立样本的分析来推断样本来自的总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指 ...

数据科学的十大常见误区 你中枪了吗?

数据科学的十大常见误区 你中枪了吗?
2017-11-11
数据科学的十大常见误区 你中枪了吗? 对于数据科学领域的新手来说,以下的十大常见误区每一条都是血与泪的教训。 对于数据科学领域的初学者和职场小白来说,理想往往很美好,现实却很骨感。理想的数据科学世 ...

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