shuffle是一个能产生奇迹的地方，不管是在 Spark 还是Hadoop中，它们的作用都是至关重要的。 在Spark中，一般在执行reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作时，会发生shuff ...
2020-05-13
HDFS集群有两类节点，并以管理者-工作者模式运行，即一个NameNode（管理者）和多个DataNode（工作者）。 NameNode是Master节点，有点类似Linux里的根目录，是管理文件系统的命名空间。管理数据块映射 ...
2020-05-12
桑基是何许图也 据小z不严谨的抽样提问统计，90%想学习桑基图的旁友，都是被她妖艳炫酷的外表所吸引。 而桑基图真正代表了什么？和类似图表相比的独特性是什么？ ...
2020-05-12
Series数据结构 Series是一种类似于一位数组的对象，由一组数据及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。 上面这样的数据结构就是Series，第一列数字是数据标签，第二列是具体的数据 ...
2020-05-12
Python在数据分析领域受到社会大众的欢迎，一般而言，在windows上也是能运行Python程序的，不过前提是需要安装python解释器。但是绝大多数的python程序都是跑在Linux机器上的，所以我们需要配置一台linu ...
2020-05-12
Kudu是一个列式存储的用于快速分析的NoSQL数据库，提供了类似SQL的查询语句，与RDBMS十分类似，有**PRIMARY KEY **，基于主键查询而不是HBase的RowKey。 kudu拥有毫秒级延迟 与其他大数据数据库不同，Kud ...
2020-05-12
什么是卡方分布呢？ 卡方分布（chi-square distribution），又名西格玛分布，统计学领域的应用学科，是统计学中的一个非常有用的著名分布。 当n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标 ...
2020-05-12
俗话说的好，工欲善其事，必先利其器。很多从事数据统计分析工作的朋友应该会深有感触，苦于自己80%的时间在做数据清洗，而仅仅只有20%的时间在优化模型、分析统计结果等，今天我们就来介绍下SQL数据清洗。 因此， ...
2020-05-12
（1）Excel实现 缺失值填充前后的对比如下图所示： 在数据中年龄用数字填充合适，但是性别用数字填充就不太合适，那么可不可以分开填充呢？答案是可以的，选中想要被填充的那一列，按照填充全部数据的方式进行填充 ...
2020-05-11
从菜市场买来的菜，总有一些是坏掉的不太好的，所以把菜买回来之后要做一遍预处理，也就是把那些坏掉的不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到手以后会有一些不好的数据，所以都要先做 ...
2020-05-11
《python统计分析》以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。 主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检 ...
2020-05-11
最近，看到一道有关T分布的试题《T分布是一条以0为中心左右对称的曲线吗？》确实，T分布是以0为中心，左右对称的一簇单峰曲线。不过，当其自由度越小，曲线的峰度越低，尾部越高，当自由度趋于无穷大时，t分布就是标 ...
2020-05-11
混淆矩阵(Confusion Matrix)，也成为误差矩阵，是用n行n列矩阵形式来表示的表，这张表通过对比已知分类结果的测试数据的预测值和真实值表来描述衡量分类器的性能。 在二分类的情况下，混淆矩阵是展示预测 ...
2020-05-11
统计分析中的长尾分布理论认为，由于成本和效率的因素，过去人们只会关注重要的人或事，如果用需求曲线来描述，受精力与成本等客观因素的限制，人们通常只会关注曲线的“头部”，而选择忽略曲线的“尾部 ...
2020-05-11
现在大数据成为一个热门话题， 然而无论是网页、产品信息、车辆的功能、文本、病例，还是气象等数据， 对数据的理解的第一步就是要理解数据之间的关联。认同这一点的话， 就能够理解为什么图论在将来能够为人们的 ...
2020-05-11
最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？等等一些数据分析的工作。其中，大家都可能非 ...
2020-05-11
python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。 什么是数据挖掘？ 数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只 ...
2020-05-11
一提到深度学习，大部分人会觉得一定非常难，其实不然，深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感，而python深度学习，指的是使用编程语言Python来进行深度学习。 众所周知，Python是一门 ...
2020-05-11
说道SQL难不难学的问题，应该是见仁见智吧！对于有目标的人而言，学习SQL就会变得简单，大家一定相信这点。当然，千里之行始于足下，学习并没有什么捷径，只能靠努力。 SQLServer是一个可扩展的、高性能的、为分布 ...
2020-05-09
随着科技的日新月异，人们对数据的依赖稳步上升中，尤其在商业等领域，对于企业而言正确且连贯的数据流，是他们做出快速、精准的决策的重要依据之一。因此，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果，这个过程 ...
2020-05-09在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
