为了建立一个有针对性的极小的生物大数据应用的互联、合作和协调机制，以提高合规性国数据安全保护要求下的开放数据共享水平的，更适合国生物安全系统的建设提供了支持，4月23日中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心中国由生物技术学会和绿色联盟技术联合举办的“生物技术数据安全管理与跨学科互联实践研讨会”在北京成功举办。李华，科技部基础司司长，科技部国科学技术基本条件平的站台中心王瑞丹经理石磊主任，中国中国科学院网络空间办公室和通信局周德进经理/经理杨旭副主任，国食品安全风险评估中心李宁经理中国疾病预防控制中心传染病研究所研究员崔志刚等主管领导出席了与行业专家的会议，就生物安全新形势下我国在生物领域数据安全管理和互联互通应用的发展要求进行了讨论和交流。第一国极小的生物科学数据的互联互通平的站台正式发布会上，中国首次国极小的生物科学数据隐私平的站台正式发布。中国美国科学院极小的生物和生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心与绿联科技集团合作，目标重要的高致病性自然界致病菌和新型冠状病毒流感等病毒为了满足在安全保护条件下分析和共享数据的需求，使用了一种基于国产可信硬件的隐私计算方案，以确保在加密存储器中分析加密的基因序列。分析完成后，相关机密数据将立即被彻底销毁。在这个过程中，通过尖端的密码学、隐私计算块链使用数据安全技术，确保包括计算和分析服务提供商在内的所有各方对数据可用性不可见。平的站台互联互通的相关数据国密码标准数字签名技术保护；平的站台使用块链该技术已经完成了整个过程的监控，关键过程已经通过哈希和签名等加密技术得到了各方的认证，提供了一个在整个网络中独一无二的科学数据链块链确保数据权限的证书。这个平的站台它是目前中国第一个利用的科学数据领域块链利用隐私计算技术，实现了具有数据风险保护要求的“可用和不可见”科学数据的应用实践，为解决数据安全、数据认证、数据流通利用等长期问题提供了解决方案重要的的示范意义。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心经理马俊才介绍了这次会议的背景。他表示，生物安全大数据互联合作机制的核心在于可用性和不可见性、隐私计算以及块链并对目前的技术进行了详细介绍国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心在这方面取得的成就。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心经理马俊才中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯表示，从最初的“大数据战略”开始平的站台施工周期国大数据战略的数据治理时期，现在是“数据生产要素时期”，国数据策略的构建正在逐步完善和明确。魏凯强调“数据”的重要性二十构建数据基础系统的“四梁八柱”，包括属于这些制度是：建立保护权利和遵守使用规定的数据产权制度；建立一个合规、高效的数据元素流通系统，将现场内外结合起来交易系统建立效率和促进公共关系平的的数据元素利润配电系统和建立安全、可控、灵活的配电系统自然界包容性数据要素治理体系的核心也是充分实现数据要素的价值，促进所有人的参与，同时确保数据安全、合规和合法人民共享数字经济发展红利。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春表示ì2022年中国中国科学院计算机网络信息中心独立完成科学数据的研发块链引擎，可以基于多个子链的分布式协作联盟链技术架构，形成科学数据存储、认证和可追溯的基础设施平的站台科学数据链接服务平的站台我们可以为科学数据中心提供可靠的证书存储服务，并颁发相关证书。周元春表示平的站台目前，它已被应用于科学研究等领域，并将更好地支持未来科学研究的发展。中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春绿盟科技集团首席创新官刘文茂表示，隐私计算技术在多重因素的共同推动下正在快速发展。隐私计算技术主要包括联邦制xi安全多方计算和可信执行环境中每种不同技术手段对应的应用场景也可能有所不同。绿色联盟技术近的近年来，在隐私计算应用领域进行了大量探索，目前在医疗、科研、教育等行业都有成功的案例。刘文茂博士还在会上对隐私计算的未来发展进行了展望，表示未来隐私计算技术将越来越完善，未来隐私计算市场的规模也将不断扩大。绿盟科技集团首席创新官刘文茂中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林环首先介绍了国内外生物安全的发展趋势国策略吴琳环表示，全球生物安全形势严峻，中国的生物安全也面临巨大威胁。重大传染病的预防和控制是生物安全管理的重中之重。然而，由于生物安全数据管理的要求，相关数据目前分散在各个部门，难以实现互联互通。这次国极小的生物科学数据中心和中国中国科学院计算机网络信息中心与绿色联盟技术联合开发国极小的生物科学数据隐私计算平的站台这个平的站台使用块链隐私计算技术确保了数据的安全可靠流动，有助于更好地支持科学数据国预防和控制重大传染病国生物安全大数据系统建设重要的链接中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林欢在信息时代，数据是除土地、劳动力、资本和技术之外的第三生产要素，也是国基础自然界战略资源被称为“新黄金”和“新石油”。数字中国施工总平面布置图明确表示，数字化建设中国这是数字时代的进步中国现代风格重要的发动机是国对新的竞争优势的有力支持。据国务院消息，2023年3月机构改革计划，中国集团建国家庭数据局。国成立数据局将更有利于调动各方资源，全面推进数字化发展中国建设、数字经济发展。数字中国建设需要网络安全行业在横向和纵向上的全面支持，以应对不断变化和复杂的网络攻击和数据安全威胁，构建可靠可控的网络和数据安全综合防控体系。绿联科技将继续秉承“巨人背后的专家”的原则使命和中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心协同创新，实现优势互补、强强联合国为生物安全和疾病预防控制提供支持，巩固数字化基础中国为框架建立数字安全屏障。...

2023-04-26 中国科学院大学计算机网安学院 中科院计算机网络研究所

资源名称：【马士兵教育】大数据全栈工程师资源简介：大数据全栈工程师【马士兵教育】。文件列表【腾讯课堂-398321】【马士兵教育】大数据全栈工程师├──README.md├──关注网盘资源发布频道(1).url├──关注网盘资源发布频道.url├──大纲.txt├──第001节hadoo-大数据启蒙-初识HDFS.m4├──第002节hadoo-HDFS理论基础读写流程.m4├──第003节hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式1.m4├──第003节hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式2.m4├──第004节hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念1.m4├──第004节hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念2.m4├──第005节hadoo-HDFS集群搭建-HA模式验证.m4├──第006节hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS1.m4├──第006节hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS2.m4├──第007节hadoo-MaReduce原理精讲、轻松入门.m4├──第008节hadoo-Makeduce度原理，Var原埋1.m4├──第008节hadoo-Makeduce度原理，Var原埋2.m4├──第009节hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序1.m4├──第009节hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序2.m4├──第010节hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码1.m4├──第010节hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码2.m4├──第011节hadoo-MaReduce源码-MaTak-iut源码精讲.m4├──第012节adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲1.m4├──第012节adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲2.m4├──第013节hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼1.m4├──第013节hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼2.m4├──第014节hadoo-MaReduce开发推荐系统大数据思维模式.m4├──第015节Hive的架构介绍及远程数据库模式安装1.m4├──第015节Hive的架构介绍及远程数据库模式安装2.m4├──第016节Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL1.m4├──第016节Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL2.m4├──第017节Hiveerde，HiveServer2，Hive函数1.m4├──第017节Hiveerde，HiveServer2，Hive函数2.m4├──第018节Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶1.m4├──第018节Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶2.m4├──第019节Hive视图、索引、权限管理1.m4├──第019节Hive视图、索引、权限管理2.m4├──第020节Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用1.m4├──第020节Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用2.m4├──第021节HBae架构介绍、数据模型1.m4├──第021节HBae架构介绍、数据模型2.m4├──第022节HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令1.m4├──第022节HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令2.m4├──第023节HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍1.m4├──第023节HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍2.m4├──第024节HBae与MaReduce整合、Hae表设计1.m4├──第024节HBae与MaReduce整合、Hae表设计2.m4├──第025节Hae优化及LSM树1.m4├──第025节Hae优化及LSM树2.m4├──第026节Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图1.m4├──第026节Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图2.m4├──第027节Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍1.m4├──第027节Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍2.m4├──第028节Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作1.m4├──第028节Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作2.m4├──第029节Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路1.m4├──第029节Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路2.m4├──第030节Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码1.m4├──第030节Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码2.m4├──第031节Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍1.m4├──第031节Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍2.m4├──第032节Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写1.m4├──第032节Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写2.m4├──第033节redi介绍及NIO原理介绍1.m4├──第033节redi介绍及NIO原理介绍2.m4├──第034节redi的trig类型amam；itma1.m4├──第034节redi的trig类型amam；itma2.m4├──第035节redi的lit，et，hah，ortedet、kilit2.m4├──第035节redi的lit，et，hah，ortedet、kilit1.m4├──第036节redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU1.m4├──第036节redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU2.m4├──第037节redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用1.m4├──第037节redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用2.m4├──第038节redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群01.m4├──第039节redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群02.m4├──第040节redi开发：rig.data.redi、连接、序列化、high-lowai.m4├──第041节zookeeer介绍、安装、hellcli使用，基本概念验证.m4├──第042节zookeeer原理知识，axo、za、角色功能、API开发基础.m4├──第043节zookeeer案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程.m4├──第044节cala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现.m4├──第045节cala语言、流程控制、高级函数.m4├──第046节cala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析.m4├──第047节cala语言、match，caecla、imlicitt、arkwordcout.m4├──第048节ark-core、复习hadoo生态、梳理术语、hadooRDD源码分析.m4├──第049节ark-core、wordcout案例源码分析、图解.m4├──第050节ark-core、集合操作API、vuv分析、RDD源码分析.m4├──第051节ark-core、聚合计算API、comieByKey、分区调优.m4├──第052节ark-core、二次排序、分组取TON、算子综合应用.m4├──第053节ark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建.m4├──第054节ark-core、hitory服务、tadaloeHA、资源调度参数.m4├──第055节ark-core、基于yar的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jar.m4├──第056节ark-core-源码、RcEv、tadaloeMater启动分析.m4├──第057节ark-core-源码、Worker启动、arkumit提交、Driver启动.m4├──第058节ark-core-源码、Alicatio注册、Executor资源申请.m4├──第059节ark-core-源码、arkCotext、DAGScheduler、tage划分.m4├──第060节ark-core-源码、Takcheduler、Executor运行Tak、SarkEv.m4├──第061节ark-core-源码、MemoryMaager、BlockMaager.m4├──第062节ark-core-源码、Deedecy、SortShuffleMaager.m4├──第063节ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4├──第064节ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4├──第065节ark-core-源码、UafeShufleWriter、Tugte、Uafe、堆外.m4...

2023-04-15 马士兵架构 马士兵 jvm

资源简介：资源大小：2.84GB全新深度算法实战课程，非常棒的一套数据结构与算法视频教程，课程带领同学们深入大数据级别的算法，解读非常深入的高级问题。这也是首次关于大数据级的算法，换一个视角完善数据结构能力，增加自己大数据领域的学习能力课程大纲01_自定义队列1.m402_自定义队列2.m403_链表介绍.m404_单向链表.m405_双向链表.m406_双向循环链表_1.m407_双向循环链表_2.m408_约瑟夫问题.m409_冒泡排序.m410_插入排序.m411_聚合结果的获取.m411_快排原理.m412_快排实现_1.m413_快排实现_2.m414_快排实现_3.m415_归并排序的实现.m416_归并排序的实现_2.m401_前面碰到的问题.m402_时间复杂度的计算.m403_hah表.m404_树的基本概念.m405_二叉树的一些概念.m406_二叉树的分类.m407_构造一个普通的二叉树和遍历二叉树.m408_一个小ug的解决.m409_排序二叉树_1.m410_排序二叉树_2.m411_排序二叉树中查找元素.m412_关联父节点.m413_删除节点.m414_AVL树的平衡原理.m415_avl树的右右模式(左旋).m416_复习.m416_平衡了root需要调整root.m417_左左情况_右旋.m418_右左情况.m4数据结构...

2023-03-25 数据结构循环链表的特点 数据结构循环链表实验报告

课程介绍课程来自于开课吧《数据分析高薪培养计划精英班》第30期课程随着数据分析的兴起，越来越多的人想要进入到这个行业，尤其是对于一些小白来说。但是想要掌握数据分析，又不是一件容易的事情，数据分析所涵盖的内容非常的多，很多人难以找到全面体系的知识框架！文件目录试看第1节开班典礼和Pytho简介及环境安装课后资料.zi第六章第1节：开班典礼和Pytho简介及环境安装(直播).m401、第一章环境安装wi系统安装aacoda.dfMac安装aacoda.df第一章第2节：aacodaforWidow.m4第一章第1节：aacodaformac.m4Aacoda3-2019.03-MacOSX-x86_64.ziAacoda3-2019.07-Widow-x86_64.zi02、第二章Excel基础excel的常规操作-作业课上习题.xlxExcel的常规操作.dfExcel常规知识.dfExcel常规操作作业-答案.zi第二章第5节：Excel公式与函数.m4第二章第7节：电商视频.m4第二章第4节：Excel常规操作.m4第二章第8节：短租完整.m4第二章第9节：Excel2016、2019对比.m4第二章第6节：Excel数据透视表操作.m4第二章第1节：Excel知识回顾.m4第二章第2节：Excel案例分析.m4第3节Excel数据集及材料准备.zi第五节：Excel函数由浅入深课件.zi第五节：Excel函数由浅入深作业以及答案.zi第六节：数据透视表数据.zi第六节：Excel数据透视表操作课件.df第七节：电商视频课件.zi第八节：短租课件与数据源.zi第九节：Excel2016和2019区别.df第九节：Excel区别操作演示.xlx03、第三章Pytho第一节：Pytho基础入门-课件.df第一节：Pytho先导课知识点.g第二节：Pytho进阶-课件.df第三章第3节：Pytho案例.m4第三章第1节：Pytho基础入门.m4第三章第2节：Pytho进阶.m4第三节：Pytho案例-课件.df04、第四章课表（按周更新）9.29-10.10.g9.29-12.5.g10.11-10.17.g10.18-10.24.g10.25-10.31.g11.1-11.19.g05、第五章培优班周学习计划表暂无内容.txt06、第六章Pytho基础第1节开班典礼和Pytho简介及环境安装课后资料.zi第六章第1节：开班典礼和Pytho简介及环境安装(直播).m4第2节Pytho基础课后文件.zi01_Pytho基础知识一.dfytho基础二（互动练习）.docx第六章第2节：Pytho基础(直播).m4第3节Pytho容器Pytho数据容器（互动练习参考答案）.docx01_Pytho基础知识二.df02Pytho数据容器课后文件.zi第六章第3节：Pytho容器(直播).m4第4节Pytho函数课堂代码.ziPytho函数和异常处理.df第六章第4节：本节引导.m4第六章第4节：2函数的简介.m4第六章第4节：4函数的参数.m4第六章第4节：3函数的定义与调用.m4第5节Pytho函数课后文件.zi01_Pytho基础知识三.df第六章第5节：Pytho函数(直播).m4第6节Pytho面向对象课堂资料.ziPytho面向对象和模块.df第六章第7节：Pytho面向对象与模块(直播).m4第六章第6节：1本节引导.m4第六章第6节：类和对象.m4第六章第6节：2面向对象编程.m4第7节Pytho面向对象与模块面向对象与模块课后文件.zi01_Pytho基础知识四.df第六章第7节：Pytho面向对象与模块(直播).m4第8节Pytho爬虫基础01_Pytho爬虫基本原理.df05Pytho爬虫基本认知课后文件.zi第六章第8节：Pytho爬虫基础(直播).m4第9节Pytho爬虫常用库第六章第9节：本节引导.m407、第七章Pytho科学计算库第1节Numy数据处理课后文件.ziNumPy.df第七章第1节：Numy数据处理(直播).m4第2节科学计算库课后文件.zi第七章第2节：科学计算库(002333).m4第3节ada数据处理上第七章第3节：本节引导.m4第4节ada数据处理上课后文件.ziPada.df第七章第4节：ada数据处理上（直播）(002333).m4第5节ada数据处理下第七章第5节：本节引导.m4第6节ada数据处理下课后文件.ziPada.df第七章第6节：ada数据处理下（直播）.m4第7节1031周末答疑第七章第7节：周末答疑.m410科学计算库总结.zi第8节项目实战-电影数据分析课前文件.ziPytho案例电影数据分析.df电影数据分析课后文件.zi第七章第8节：项目实战-电影数据分析（直播）.m4第9节项目实战-电商销售数据分析第七章第9节：本节引导.m4第10节项目实战-电商销售数据分析上电商数据分析课后文件.zi电商销售数据分析课前文件.zi案例电商数据分析.df第七章第10节：项目实战-电商销售数据分析上（直播）.m4第11节项目实战-电商销售数据分析下第七章第11节：项目实操-清洗数据.m4第12节项目实战-电商销售数据分析下电商销售数据分析课前文件.zi案例电商数据分析.df电商数据分析课后文件.zi第七章第12节：项目实战-电商销售数据分析下（直播）.m408、第八章MySQL进阶08、第八章MySQL进阶第1节MySQL云实验平台云平台MySQL8手册.df第2节MySQL金融案例--基础操作课后文件.zi数据文件.zi1_MySQL金融案例--基础操作.df第八章第2节：MySQL金融案例--基础操作（直播）.m4第3节MySQL金融案例--复杂查询第八章第3节：本节引导.m4第4节MySQL金融案例--复杂查询数据文件.zi课后文件.zi2_MySQL金融案例--复杂查询.df第八章第4节：MySQL金融案例--复杂查询（直播）.m4第5节MySQL金融案例--其他操作第八章第5节：myql金融案例章节引导.m4第6节MySQL金融案例--其他操作数据文件.zi课后文件.zi3_MySQL金融案例--其他操作.df第八章第6节：MySQL金融案例--其他操作（直播）.m409、第九章Hive进阶09、第九章Hive进阶第1节Hive云实验平台实验资料.zi第2节Hive基础与常用函数课后文件.zi1.Hive基础与常用函数.df第九章第2节：Hive基础与常用函数（直播）.m4第3节HiveSQL核心技能-表连接第九章第3节：章节引导.m4第4节HiveSQL核心技能-表连接课后文件.zi2.HiveSQL指标实战(表连接篇)(1).df第九章第4节：HiveSQL核心技能-表连接（直播）.m4第5节HiveSQL核心技能-窗口函数第九章第5节：章节引导.m4第6节HiveSQL核心技能-窗口函数3.HiveSQL指标实战(窗口函数篇).dfhive-day4窗口函数课堂笔记.zi第九章第6节：HiveSQL核心技能-窗口函数（直播）.m4第7节HiveSQL常用优化技巧直播第九章第7节：HiveSQL常用优化技巧直播.m4第8节大数据分析综合案例点播第九章第8节：章节引导.m4第9节大数据分析综合案例直播快手分析报告.df大数据分析v2.0(1).xmid.zi5.大数据分析综合案例(1).df第九章第9节：大数据分析综合案例（直播）.m4第10节excel常用图形可视化点播第九章第10节：章节引导.m410、第十章taleau高级可视化10、第十章taleau高级可视化第1节excel常用图形可视化(上)可视化概述.dfexcel基础图形.dfexcel基础图形数据源_课上.xlx第一十章第1节：excel常用图形可视化(上)（直播）.m4第2节excel常用图形可视化(下)数据源-课上.xlxexcel动态图数据源_课上.xlxexcel进阶.df第一十章第2节：excel常用图形可视化(下).m4第3节Taleau可视化基础会员留存分析.ziem.xlxdet.zi示例-超市.xlxhive驱动.zi1.ziday03_Taleau基础入门.df第一十章第3节：Taleau可视化基础（直播）.m4第4节Taleau常用可视化讲解资料包【瑞客论坛www.ruike1.com】.ziday04_常用可视化图形讲解【瑞客论坛www.ruike1.com】.df第一十章第4节：Taleau常用可视化讲解（直播）【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第5节Taleau高级可视化讲解资料包.zi表情包.ziday_05_高级可视化讲解.df第一十章第5节：Taleau高级可视化讲解（直播）.m4第6节Taleaure（点播）第一十章第6节：Taleaure（点播）.m4第7节Taleaure（直播）day06_PREP.dfday06_Taleau_Pre.zi第一十章第7节：Taleaure（直播）.m4第8节经营分析日报（直播）学习资料.zi电商数据日报.xlxday07_经营分析报告-日报-Taleau.df第一十章第8节：经营分析日报（直播）.m411、第十一章行业案例分析11、第十一章行业案例分析第1节战略指标拆解day1_战略指标拆解.dfleo1战略指标.zi第一十一章第1节：战略指标拆解.m4第2节目标拆解第一十一章第2节：目标拆解.m4第3节数据指标监控案例分析02_策略指标拆解.df02：策略指标(1).zi第一十一章第3节：数据指标监控案例分析.m4第4节活动推广的业务逻辑第一十一章第4节：大数据时代背景.m4第5节流量分析报告流量分析.zi数据文件.zileo3流量分析和产品功能分析.df第一十一章第5节：流量分析报告.m4第6节数据分析报告解读aer_data(1)【瑞客论坛www.ruike1.com】.ziorder_data【瑞客论坛www.ruike1.com】.zi04：数据分析报告【瑞客论坛www.ruike1.com】.zi04_数据分析报告.df第一十一章第6节：数据分析报告解读【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第7节经营与复盘分析第一十一章第7节：经营与复盘分析.m4第8节经营、复盘分析报告05：经营与复盘分析.zi05_经营分析与复盘分析.df第一十一章第8节：经营、复盘分析报告.m4第9节用户分析的目的第一十一章第9节：用户分析的目的.m4第10节用户画像06_用户分析.df06_用户画像.zi第一十一章第10节：用户画像.m4第11节用户行为分析用户行为分析.zi第一十一章第11节：用户行为分析.m4第12节运营活动评估案例分析运营活动评估案例分析【瑞客论坛www.ruike1.com】.zi第一十一章第12节：运营活动评估案例分析【瑞客论坛www.ruike1.com】.m412、第十二章就业指导12、第十二章就业指导数据分析师面试宝典.df就业指导一.df第一十二章第2节：笔试面试注意事项.m4第一十二章第1节：数据分析师技能及简历.m413、第十三章方法论算法进阶13、第十三章方法论算法进阶第1节描述性统计分析数据的分布特征（集中趋势）.df第一十二章第1节：数据分析师技能及简历.m4第一十三章第1节：描述性统计分析.m4第2节推断统计分析——参数估计数据的分布特征（离散程度与分布）.df第一十二章第2节：笔试面试注意事项.m4第一十三章第2节：推断统计分析——参数估计.m4第3节推断统计分析——假设检验参数估计.df第一十三章第3节：推断统计分析——假设检验.m4第4节常用假设检验（一）单总体区间估计.df第一十三章第4节：常用假设检验（一）.m4第5节常用假设检验（二）第一十三章第5节：常用假设检验（二）【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第6节线性回归双总体区间估计.df第一十三章第6节：线性回归.m4第7节AQI分析与预测假设检验.df第一十三章第7节：AQI分析与预测.m4第8节AQI分析与预测（二）单总体假设检验【瑞客论坛www.ruike1.com】.df第一十三章第8节：AQI分析与预测（二）【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第9节时间序列双总体假设检验.df第一十三章第9节：时间序列.m4第10节时间序列（二）类别检验与方差分析.df第一十三章第10节：时间序列（二）.m4第11节新闻案例（一）相关分析与回归分析.df第一十三章第11节：新闻案例（一）.m4第12节新闻案例（二）相关分析与回归分析.df第一十三章第12节：新闻案例（二）.m4第13节结课典礼学习资料大礼包.zi数据分析报告解读与面试技巧.df第一十三章第13节：结课典礼.m4数据分析30期结课典礼.df...

2023-03-25 python函数的定义和调用 python函数大全

课程介绍课程来自于马士兵-Pytho大数据全栈工程师（视频+课件）马士兵教育创立于2016年，致力于JAVA、架构师、Pytho、人工智能、AIOT、网络安全、算法与数据结构等IT技术培训，提倡“复杂问题简单说”！文件目录001.hadoo-大数据启蒙-初识HDFS.m4大数据一课课件.zi002.hadoo-HDFS理论基础读写流程.m4003.hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式1.m4003.hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式2.m4004.hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念2.m4004.hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念1.m4005.hadoo-HDFS集群搭建-HA模式验证.m4006.hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS1.m4006.hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS2.m4007.hadoo-MaReduce原理精讲、轻松入门.m4008.hadoo-Makeduce度原理，Var原埋1.m4008.hadoo-Makeduce度原理，Var原埋2.m4009.hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序2.m4009.hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序1.m4010.hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码1.m4010.hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码2.m4011.hadoo-MaReduce源码-MaTak-iut源码精讲.m4012.adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲2.m4012.adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲1.m4013.hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼1.m4013.hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼2.m4014.hadoo-MaReduce开发推荐系统大数据思维模式.m4015Hive的架构介绍及远程数据库模式安装1.m4015Hive的架构介绍及远程数据库模式安装2.m4016Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL1.m4016Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL2.m4017.Hiveerde，HiveServer2，Hive函数1.m4017.Hiveerde，HiveServer2，Hive函数2.m4018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶1.m4018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶2.m4019.Hive视图、索引、权限管理2.m4019.Hive视图、索引、权限管理1.m4020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用1.m4020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用2.m4021.HBae架构介绍、数据模型2.m4021.HBae架构介绍、数据模型1.m4022.HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令1.m4022.HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令2.m4023.HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍2.m4023.HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍1.m4024.HBae与MaReduce整合、Hae表设计1.m4024.HBae与MaReduce整合、Hae表设计2.m4025.Hae优化及LSM树1.m4025.Hae优化及LSM树2.m4026.Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图1.m4026.Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图2.m4027.Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍1.m4027.Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍2.m4028.Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作1.m4028.Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作2.m4029.Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路1.m4029.Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路2.m4030.Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码1.m4030.Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码2.m4031.Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍2.m4031.Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍1.m4032.Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写1.m4032.Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写2.m4033.redi介绍及NIO原理介绍1.m4033.redi介绍及NIO原理介绍2.m4034.redi的trig类型amam；itma2.m4034.redi的trig类型amam；itma1.m4035.redi的lit，et，hah，ortedet、kilit1.m4035.redi的lit，et，hah，ortedet、kilit2.m4036.redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU2.m4036.redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU1.m4037.redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用1.m4037.redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用2.m4038.redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群01.m4039.redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群02.m4040.redi开发：rig.data.redi、连接、序列化、high-lowai.m4041.zookeeer介绍、安装、hellcli使用，基本概念验证.m4042.zookeeer原理知识，axo、za、角色功能、API开发基础.m4043.zookeeer案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程.m4044.cala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现.m4045.cala语言、流程控制、高级函数.m4046.cala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析.m4047.cala语言、match，caecla、imlicitt、arkwordcout.m4048.ark-core、复习hadoo生态、梳理术语、hadooRDD源码分析.m4049.ark-core、wordcout案例源码分析、图解.m4050.ark-core、集合操作API、vuv分析、RDD源码分析.m4051.ark-core、聚合计算API、comieByKey、分区调优.m4052.ark-core、二次排序、分组取TON、算子综合应用.m4053.ark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建.m4054.ark-core、hitory服务、tadaloeHA、资源调度参数.m4055.ark-core、基于yar的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jar.m4056.ark-core-源码、RcEv、tadaloeMater启动分析.m4057.ark-core-源码、Worker启动、arkumit提交、Driver启动.m4058.ark-core-源码、Alicatio注册、Executor资源申请.m4059.ark-core-源码、arkCotext、DAGScheduler、tage划分.m4060.ark-core-源码、Takcheduler、Executor运行Tak、SarkEv.m4061.ark-core-源码、MemoryMaager、BlockMaager.m4062.ark-core-源码、Deedecy、SortShuffleMaager.m4063.ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4064.ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4065.ark-core-源码、UafeShufleWriter、Tugte、Uafe、堆外.m4066.ark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度.m4067.ark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.m4068.ark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.m4069.ark-ql、大数据中的SQL组成原理.m4070.ark-ql、datafram到dataet开发.m4071.ark-ql、整合hive的metatore搭建企业级数合1.m4072.ark-ql、整合hive的metatore搭建企业级数仓2.m4073.ark-ql、复杂ql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP.m4074.ark-ql-源码、ql解析、dataet到rdd的执行计划.m4075.ark-ql-源码、atlr4的ql解析、AST语法树的逻辑到物理转换.m4076.ark-ql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD.m4077.ark-treamig、流式计算之微批计算原理及tadaloe.m4078.ark-treamig、ai、ha、检查点、窗口等机制.m4079.ark-treamig、整合MQ-kafka开发.m4080.ark-treamig、源码分析、流式微批任务的调度原理.m4081.ark-treamig.m4082.机器学习介绍、原理及应用场景.m4083.线性回归算法的原理及参数优化方案.m4084.基于SarkMLli训练回归算法模型.m4085.逻辑回归算法的原理及算法公式推导.m4086.KNN识别手写数字与KMea聚类算法原理.m4087.KNN手写数字识别及KMea算法原理.m4088.手写KMea聚类算法及实现精准微博营销案例.m4089.分析KMea精准营销案例代码及KMea在推荐系统的应用.m4090.逻辑回归算法原理及公式推导.m4091.逻辑回归算法原理及公式推导.m4092.逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.m4093.百度地图实时路况及路况预测.m4094.决策树算法的原理.m4095.随机森林算法与算法总结.m4096.推荐系统的来龙去脉与推荐架构.m4097.推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.m4098.推荐系统代码实现及测试.m4099.实现推荐系统在线推荐微服务.m4100.基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.m4101.提取节目的关键词，构建节目画像.m4102.基于TextRak算法+TF-IDF算法提取关键词.m4103.构建节目画像与用户画像.m4104.构建用户画像及性能调优.m4105.基于节目画像计算节目的相似度.m4106.Sark调优总结及word2vec算法原理.m4107.基于物品画像计算相似度.m4108.实现基于模型的召回策略.m4109.构建特征中心及模型召回实现.m4111.训练排序模型及搭建推荐系统微服务.m4112.推荐系统项目一大总结.m4113.Flik初始及搭建集群环境.m4114.Flik基于Yar多种启动方式.m4115.Flik运行架构及并行度设置.m4116.Flik各种算子精讲1.m4117.Flik各种算子精讲2.m4118.Flik各种算子精讲32.m4118.Flik各种算子精讲31.m4119.基本函数类及富函数的使用.m4120.Elaticearch核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2023-03-25 redis的数据库 redis数据库管理

课程介绍课程来自于奈学《P8百万大数据架构师》第一期课程本课程是奈学教育全网独创的P8级高端业务架构设计课程，主打业务架构本质思考以及真实案例落地实践。课程分为7大篇章，1218个技术分支，带你彻底掌握百万业务架构师的设计能力。课程适合系统架构师、业务架构师、项目经理、项目总监、大数据架构师、硬件系统架构师、运维架构师、测试架构师、解决方案架构师等。《百万大数据架构师》是奈学教育全网独家首创的P8级高端大数据架构设计与真实案例驱动的实践课程，由前58集团技术委员会主席孙玄联合快狗CTOam到家集团技术VP沈剑打造。本课程通过交付超一线大厂的PB级企业大数据架构真实案例设计与实践，深入讲解大数据中台架构的PaaS层和DaaS层设计，以及大数据业务架构的DA层的架构设计，使得同学们具备百万大数据架构师的9大思维模型，形成完整的百万大数据架构的认知格局，真正帮助同学们掌握"只可意会，不可言传"架构设计哲学本质层面的道，形成完整立体的大数据架构设计方法论体系，不断突破自身技术壁垒，达到架构设计的哲学高度，从而在面对企业任何业务场景都能够以不变应万变文件目录01ark调优01预习分布式计算应用执行机制.m402数据倾斜发生的现象.m403数据倾斜发生的原理.m404数据倾斜的危害.m405数据倾斜是如何造成的.m406避免数据源倾斜HDFS.m407避免数据倾斜-Kafka.m408定位处理逻辑-Stage和Tak.m409查看导致倾斜的key的数据分布情况.m410经典面试题.m411数据倾斜的解决方案09多种方案组合使用.m411数据倾斜的解决方案03调整huffle操作的并行度.m411数据倾斜的解决方案04采样倾斜key并分拆joi操作.m411数据倾斜的解决方案06两阶段闭合.m411数据倾斜的解决方案02调整huffle的并行度.m411数据倾斜的解决方案10自定义Partitioer.m411数据倾斜的解决方案08任务横切.m411数据倾斜的解决方案07使用随机前缀和扩容RDD进行joi.m411数据倾斜的解决方案05将reducejoi转为majoi.m411数据倾斜的解决方案01使用HiveETL预处理数据.m412开发调优1-3.m412开发调优06使用高性能的算子.m412开发调优09优化数据结构+融化贯通.m412开发调优04尽量避免使用Shuffle类算子.m412开发调优08使用Kryo优化序列化性能.m412开发调优07广播大变量.m412开发调优05使用Ma-Side预聚合的Shuffle操作.m402AachePular万亿级云原生的分布式消息平台01.新一代万亿级消息系统Pular的架构设计.m402.新一代万亿级消息系统Pular的核心设计.m403.新一代万亿级消息系统Pular的应用实践.m403数据湖赠课专用-千亿流量大数据中台构建方法论（1）.m4赠课专用-千亿流量大数据中台构建方法论（2）.m404直播课01-大数据架构总体设计与架构哲学本质（上）.m402-大数据架构总体设计与架构哲学本质（中）.m403-大数据架构总体设计与架构哲学本质（下）.m404-大数据基础平台架构设计与实践（上）.m405-大数据基础平台架构设计与实践（下）.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-02.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-04.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-03.m406-大数据基础平台性能改造.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-02(1).m407-PB级基础平台管理与监控.m408-万亿级云原生Docker容器云平台案例设计与实践.m409—PB级大数据任务调度平台架构设计与实践.m410-PB级大数据任务调度平台架构设计与实践（下）.m411-百万架构师技术人生.m412-离线全域技术仓库.m413-大数据中台数据治理.m414-数据湖架构设计与实践.m415-百万架构师技术人生（2）.m416-数据查询平台架构设计与实践.m417-搜索am推荐基于大数据中台架构设计与实践.m418-百万架构师技术人生(3).m419-百万架构师技术人生（4）.m420-新技术探索之千亿级消息引擎Pular.m421-大数据DA层前台全局架构设计与实践（1）.m422-DA层之自助BI与实时统计分析系统架构设计与实践（2）.m423-DA层之大数据用户画像设计与实践（3）.m424-大数据用户画像设计与实践(下).m425-百万大数据架构师技术成长与技术人生篇.m427大数据上云方案架构设计（上）.m428大数据上云方案架构设计（下）.m429自研任务调度平台部署流程演示.m430数据查询平台-iQuery编译安装.m431大数据中台运营.m432-大型指标平台架构设计与实践(1).m4大数据架构师...

2023-03-25 架构设计图 架构设计模板

图书名称：《电子商务数据分析》【作者】韩雪【丛书名】校企合作系列丛书电子商务专业【页数】185【出版社】武汉：武汉大学出版社,2022.01【ISBN号】978-7-307-22705-7【价格】56.00【分类】电子商务-数据处理【参考文献】韩雪.电子商务数据分析.武汉：武汉大学出版社,2022.01.图书封面：图书目录：《电子商务数据分析》内容提要：本书共分三篇。第1篇电子商务数据分析基础及准备该篇包含电子商务数据分析基础、电子商务数据的准备以及电子商务数据可视化等内容，旨在让读者通过这三章的学习了解电子商务数据分析的基本概念以及在进行电子商务数据分析之前应做的准备工作，强调数据分析前置工作是分析结果合理、正确的必要且重要的环节。第2篇电子商务数据分析知识及方法该篇包含网店订单数据分析、店铺问题诊断以及营销组合案例分析等内容，通过典型电子商务运营业务场景铺设，以数据分析业务中的指数分析、多视角分析等常用、经典的分析方法为核心，重点阐述数据分析关键技术，让读者了解电子商务中需要分析的数据内容以及采用何种数据分析方法开展数据分析工作。第3篇电子商务数据分析应用该篇包含销售转化分析、客户数据分析以及数据监控与数据分析报告等内容，聚焦电子商务企业中尖锐的业务矛盾，包括店铺引流与利润提升、客户维护与市场推广、数据检测与业务决策等，探讨利用数据化的手段提升企业运营效率，解决业务问题。通过该篇的学习，读者可掌握如何使用数据分析结果助力电子商务运营决策、后期运营规划，实现总结性、成果性的分析决策过程。该篇是基于数据知识及技术的应用提升篇。本书图文并茂，将理论知识与岗位工作紧密结合，不仅注重数据分析知识阐述，更通过实践任务搭建企业项目场景，传授实用的数据分析技能，为读者提供具有实用价值、实践意义的参考。《电子商务数据分析》内容试读第1篇电子商务数据分析基础及准备第1章电子商务数据分析基础学习目标知识目标(1)了解电子商务数据分析的概念。(2)了解电子商务数据分析的价值。(3)熟悉电子商务数据分析的特点。技能目标(1)能够理解电子商务企业运营流程。(2)能够利用搜索引擎搜索电子商务数据相关内容。思政目标(1)了解电子商务数据的相关政策。(2)能够在电子商务数据分析中坚持社会主义核心价值观。课前导学电子商务数据分析平台一数据魔方神策数据(SeorData)隶属于神策网络科技（北京）有限公司，是专业的大数据分析平台服务提供商，致力于帮助客户实现数据驱动。围绕用户级大数据分析和管理需求，推出神策分析、神策智能运营、神策智能推荐、神策用户画像、神策客景等产品。神策数据的门户网站如图1-1所示。神测数据这个平台通过用户行为分析，对用户进行数据采集和分析。与其他平台相比，该平台主要是向客户提供私有化定制、支持用户对基础数据的采集与建模，方便用户对数据进行二次开发。2019年神策数据便利店正式开张。神策数据便利店是神策产品从“单品极致”向“产品矩阵”发展的呈现形态，本质上以满足客户更便捷的数据需求为目标，通过感知、决策、行动、反馈四个环节实现有机循环。思考：通过上述案例，你觉得对于企业或者店铺来说，电子商务数据意味着什么？2电子商务数据分析基础第1章至限养家喝◆数宾酒特产品沙方军用户中心+关于五市运活动体验De0400509627中大数据分析和营销科技服务商全通的数据家集，伞域U护打鱼，全6多性数孤分，◆通道的材酒户达，力企章买理全直行的数子化1体验Deme《数据分析从理之到实按1皮(背销动化风用基准报告2021》《10个理点技术白皮5)10+点T到强时折师的定结得华干学罩金业.上万名从业青裤编安鞋研究对据理点“凝标”湾料循售下数→说等T红→免搭下鞋→图1-11.1电子商务数据概述随着大数据时代的发展，数据对于企业或店铺的经营起着至关重要的作用，而电子商务数据是电子商务企业运营的基础，运营好店铺的秘诀就是加强对电子商务数据的了解与分析。1.1.1电子商务数据的概念与类型电子商务数据是指企业或店铺进行电子商务活动时产生的数据，在此活动中一般主要生成两种数据，分别为行为数据和商务数据。行为数据是指能够反映用户行为的数据，如用户访问情况、用户使用记录，例如，微信朋友圈广告是基于微信公众号生态体系来给用户推送的，这类广告以类似微信好友的朋友圈动态形式展现，如图1-2所示。而不同人群的微信朋友圈收到的推送广告不尽相同，首先，大数据后台收集手机用户的行为数据，然后数据分析人员根据数据信息得出用户特征，再根据分析结果进行精准营销。商务数据是指能够反映企业运营状况的数据，如企业产品交易量、企业投资回报率等。1.数据的分类由于分析需求不同，需从不同的维度去划分数据。按照数据的形式不同，数据可划分为数值型数据与分类型数据。按照数据的内容不同，数据可划分为市场数据、运营数据和产品数据。下面将逐一解释每种数据的具体概念。3电子商务数据分析JD京东家电闲中国人的集体自信创造了新时代家电网购，6成来自京东京东家电，中国人的家电网购查看详情36分神明@京东家电互动图12(1)按照数据的形式划分。①数值型数据。数值型数据是指由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用自然数或度量衡单位进行计量的具体数值。②分类型数据。分类型数据是指反映事物类别的数据，如商品类型、品牌类型和价格区间等。(2)按照数据的内容划分。①市场数据。市场数据包含行业数据和竞争数据。a.行业数据是指企业在整个市场发展的相关数据，包括行业总销售额、行业增长率等行业发展数据，需求量变化、品牌偏好等市场需求数据，地域分布、职业等目标客户数据。.竞争数据是指能够揭示企业在行业中竞争力情况的数据，包括竞争对手的销售额、客单价等交易数据，活动形式、活动周期等营销活动数据。②运营数据。运营数据是指企业或店铺在日常运营中所产生的数据，具体包含客户数据、推广数据、销售数据和供应链数据。a.客户数据是指客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据，性别、年龄等客户画像.推广数据是指企业在运营过程中的推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、点击、转化等数据。℃.销售数据是指企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量、交易数据响应时长、寻单转化率等。d.供应链数据是指产品在采购、物流、库存过程中产生的数据，如采购数量、采购单价等采购数据，物流时效、库存周转率、残次库存比等仓储数据。③产品数据。产品数据分为行业产品数据和企业产品数据。a.行业产品数据是指产品在整个市场的数据，如行业产品搜索指数、行业产品交易指数等。电子商务数据分析基础第1章.企业产品数据是指产品在具体的企业中所产生的数据，如新客点击量、重复购买率等产品获客能力数据，客单价、毛利率等产品盈利能力数据。2.常见的电子商务数据(1)展现量。展现量是指店铺或者商品被展现的次数，简单来说，就是商品所在页面被打开的次数；更加通俗地说，展现量是指商品上架发布之后，当客户搜索产品的关键词时，该店铺商品被客户浏览的次数。展现量是一个非常重要的参数，也是一个非常基础的数据，如果展现量很少，那么后续的浏览量、点击转化率和支付转化率也都会相应较低。(2)浏览量。浏览量(PageView,PV)是指客户浏览该页面或者单击该页面的点击率，客户每次打开或者刷新该页面都会增加浏览量。在电子商务中，浏览量是指店铺或者商品详情页被访问的次数。(3)访客数访客数(UiqueView,UV)是指通过互联网访问、浏览该页面的人数，此“访客”是指独立用户，即访问店铺的电脑客户端或手机端的一个访客。例如，使用一台电脑或者部手机访问店铺，那么UV就是1，而使用这台设备一天中多次访问店铺，UV仍然是1。(4)点击转化率。点击转化率是指统计周期内，成交笔数与点击量的比值，如店铺的100个点击为店铺带来多少笔成交数。(5)支付转化率。支付转化率是指统计周期内，支付买家数与访客数的比值，即访客转化为买家的数量与访客数的比值。支付转化率是影响商品排名的要素之一。1.1.2电子商务数据的特点数据是当前生活中各种服务和产品的背后支撑技术，电子商务数据需要不断革新，以应对社会的发展，在这个过程中利用数据的特点，可推动电子商务的发展。1.体量大在将数据与社交网络和移动互联网中的电子商务结合之后，用户数据已经不仅仅是反映用户交易的数据，而是拥有了更加广泛的数据源，数据的容量已从原来的TB级跃升到PB级甚至是EB级。未来将会有更多的大体量数据应用于商务数据分析当中。有许多电子商务企业在每日的运营当中所产生的用户数据已经达到PB级甚至是EB级，现在流量较大的一些平台，如微信、微博、大众点评上成千上万的网络评论、浏览记录等形成了交互性的大数据，如图1-3所示，当中蕴含了巨大的电子商务行业需求开发价值，对于电子商务企业的管理人员来说也非常重要。5电子商务数据分析U微计划·构建社会化电商全域营销闭环合微博微博×阿里，双剑合壁·全面释放大数据全域价值ò微塘×及阿里妈妈Uiek6放博电商数据社交数据图1-32.类型多电子商务的用户数据类型有很多。现如今的电子商务数据已经不再局限于原来的客户的基本信息、客户的消费记录、电子商务业务信息等结构化或半结构化数据，客户的评论、反馈数据等这些客户在整个平台的记录、痕迹都属于数据范畴。3.价值高客户是电子商务的核心，对客户数据进行分析从而深人分析和预测客户行为，这无疑对电子商务业务发展有着巨大的价值，但并非所有的数据都具有价值，这其中存在着许多庞杂的不相关的数据，也从侧面反映了数据价值的低密度特性。比如沃尔玛公司已经拥有两千多万亿字节的数据，相当于200多个国家级图书馆的藏书量，在这庞大的数据当中，有很大一部分是客户信息和消费记录。1.2电子商务数据分析概述电子商务可以通过数据化对企业或店铺进行监控和改进，通过数据，企业或店铺可以了解消费者的来源、客户画像，产品的销售效了解电子商务果以及如何调整运营方式对店铺进行改造。另外，可通过数据了解数据分析投放广告的效果，基于数据分析的结果，提升企业或店铺的盈利。1.2.1电子商务数据分析的概念和要素1.电子商务数据分析的概念电子商务数据分析主要是通过处理大量的数据，即用户的交易信息，包括购买时间、6···试读结束···...

2023-03-01 epub 图书app epubw图书网

非农数据对黄金价格的影响取决于它们如何影响经济和货币政策。非农数据包括就业、物价指数、工资和贸易数据，它们可以提供有关经济活动的信息，从而影响货币政策，进而影响黄金价格。如果非农数据表明经济活动正在加速，则央行可能会提高利率，从而降低黄金价格，因为黄金不会产生利息收入，而利率较高的投资更具吸引力。另一方面，如果非农数据表明经济活动正在放缓，则央行可能会降低利率，从而提高黄金价格，因为黄金可以作为安全投资，而利率较低的投资更具吸引力。1、非农与黄金的关系并不是每次都遵循类似“非农就业人数高于预期，美元反弹，黄金下跌反之上涨”的一般思路来运行，特殊情形仍存在。有时候非农超好，风险偏好令美元不涨反跌，黄金不跌反涨有时数据特差，美元受避险情绪提振不跌反涨，黄金不涨反跌。这其中关键的因素在于投资者的风险偏好。2、影响黄金暴涨暴跌的因素是多种多样同时演进的。当非农数据公布后，并不一定对金价走势起主导作用，即使非农“给力”，对美元和黄金的影响也很可能是一个动态的过程，甚至过山车般演化。3、非农对金价走势影响虽然显着，但时间短暂，一般来说在数据公布后半个小时内较为剧烈，但最多会持续到下周一。点评：这篇文章从非农与黄金的关系出发，深入剖析了影响黄金暴涨暴跌的因素，以及非农对金价走势的影响程度和持续时间，论述到位，思路清晰，观点充分，表达准确，可谓一文在手，投资问题迎刃而解。...

2023-02-23 非农数据暴跌 非农数据不好 美股会跌吗

模板之家是一个提供免费下载各种数据模板的网站，提供的模板包括：Excel模板、Word模板、PPT模板、PDF模板、Viio模板等。1、我一般找网站模板的话，都是在凡科建站那里找的，因为这个平台上的网站模板是不用下载。2、直接在线注册个账号就能用，而且制作网站也简单，挑一个自己喜欢的模板修改一下。3、一个网站就快速完成了。点评：这段文字描述的内容很清楚，介绍了在凡科建站找网站模板的优势，可以在线注册账号，而且制作网站简单，节省了时间，很方便。...

2023-02-21 凡科网站建站教程 凡科网站设计

顶尖数据恢复软件免费版V6.30免注册码版可以帮助用户恢复丢失的文件，支持恢复多种文件格式，包括文档、图片、视频、音乐、压缩文件等。它还可以恢复从硬盘、U盘、SD卡、数码相机等设备中丢失的文件，支持恢复FAT、NTFS、exFAT、EXT2/3/4等文件系统，支持恢复Widow、Mac、Liux等操作系统的文件。此外，它还支持恢复RAID、VMware、VirtualBox等虚拟磁盘中的文件，支持恢复从网络磁盘、NAS存储设备中丢失的文件，支持恢复从系统崩溃、病毒感染、误操作等情况下丢失的文件。顶尖数据恢复软件免费版是一款非常专业的电脑系统数据恢复工具。这款顶尖数据恢复软件破解版功能强大，操作简单，以很轻松地恢复您电脑硬盘或U盘、tf卡、SD卡、索尼记忆棒等设备上的数据，只需要按软件提示一步一步操作，就能恢复出你电脑上的宝贵数据，电脑小白必备工具。【功能特点】1、导出数据进行恢复注册软件后，勾选您要恢复的目录和文件，点“开始恢复2、恢复删除文件或者目录选”恢复删除的文件“模式，点下一步，然后选择要恢复的盘符，再点下一步按钮，等扫描完成后勾选目录和文件来恢复。3、恢复格式化的盘选”恢复格式化的分区“模式，点下一步，然后选要恢复的盘符，再点下一步按钮，等扫完成后勾选目录和文件来恢复。4、恢复重新分区过的数据选”恢复丢失的分区“模式，点下一步，然后选择要恢复的硬盘比如磁盘0或者磁盘1，点下一步按钮，在几分钟的扫描分区表后，列出可选的分区和硬盘。如果您要恢复的分区出现在列表中就点中选择它们，然后点下一步；如果您要恢复的分区没有看到，那么就选择最后一个硬盘，然后点下一步按钮，等扫描完成后，能出来多个分区和目录的。5、恢复无法打开的分区分区提示格式化后，前往不要格式化它。恢复”格式化的分区“模式，点下一步，选这个分区所在的硬盘比如磁盘0或者磁盘1，点下一步按钮，然后单选这个分区，点下一步。6、恢复误Ghot分区对分区选”高级恢复“模式，下一步，然后选择要恢复的盘符，点下一步，勾上您要恢复的文件类型，这样能更好的恢复。7、恢复重装系统后桌面或者我的文档里面的数据选”高级恢复“模式，下一步，选则C盘符，然点下一步，勾上您要恢复的文件类型，点下一步，扫描后，仔细检查扫描到的目录，包括”按类型分类的文件“目录中的文件夹。8、磁盘镜像文件中恢复数据选”分区的恢复“模式，下一步，点击”打开镜像文件“，选择您要恢复的磁盘镜像，点确定，在点下一步，按提示完成扫描。【常见问题】1、顶尖数据恢复软件购买的注册码丢失了怎么办？答：用户购买的注册码丢失了，请联系客服人员并提供购买软件注册码时填写的邮箱或手机号码，客户人员会协助您找回注册码。2、使用顶尖数据恢复软件的万能恢复模式扫描时，提示应用程序出现错误并自动退出？答：遇到这种情况，可以将软件卸载后，重新安装到另一个盘，或者是在软件中选择其他模式进行扫描。点评：该文章详细介绍了顶尖数据恢复软件的功能特点和常见问题，文字描述清晰，操作步骤详细，让读者能够快速掌握使用方法，非常实用。...

2023-02-21 ∪盘数据恢复大师 顶尖硬盘数据恢复软件

StellarToolkitforDataRecovery(硬盘分区数据恢复工具)V8.0.0.2破解版是一款功能强大的硬盘分区数据恢复工具，可以帮助用户恢复丢失的文件、文件夹、音乐、视频、图片等数据，支持恢复FAT、NTFS、exFAT、HFS+、HFSX、UFS等文件系统，支持恢复从硬盘、外部硬盘、U盘、SD卡、数码相机、iPod等设备中丢失的数据，支持恢复RAW格式的照片，支持恢复从RAID阵列中丢失的数据，支持恢复从错误格式化的硬盘分区中丢失的数据，支持恢复从病毒感染的硬盘分区中丢失的数据，支持恢复从系统崩溃后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新格式化后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分区后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新安装操作系统后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空间后丢失的数据，支持恢复从硬盘分区重新分配空StellarToolkitforDataRecovery是个好用的硬盘数据文件恢复工具，它可以深度扫描你的硬盘来恢复各种误操作而导致丢失的文件，同时操作非常的简单，而且你还可以选择主要恢复的文件类型。StellarToolkitforDataRecovery支持的NTFS，FAT32，exFAT恢复丢失或删除的数据，也可以可以从格式化的硬盘驱动器和无法引导的系统中恢复丢失或删除的文件和文件夹，RAID逻辑分区和数据。【功能说明】1.查找丢失的分区和恢复数据该工具包允许从丢失或删除的硬盘驱动器卷和分区中恢复数据。“无法查找驱动器”选项有助于从不可见分区恢复数据。该软件扫描整个存储驱动器并列出硬盘的所有丢失和删除的分区。如果仍未找到分区，则“深度扫描”选项有助于彻底扫描驱动器并找到所需的丢失分区。2.重建RAID0,5和6服务器以进行数据恢复使用此工具包，从损坏或无法访问的RAID0,5和6服务器恢复数据是完全自动的。与需要您输入RAID参数的其他RAID恢复工具不同，此工具包会自动检测RAID参数，识别RAID因素，并构建可能的RAID阵列。它支持硬件和软件RAID，不需要RAID控制器卡。它还支持基于RAID0,5和6从'NAS'恢复。3.使用添加标头选项恢复自定义文件“高级设置”下的“添加标题”选项允许您添加除“文件列表”中已提及的文件类型之外的其他文件类型，或用户定义的文件类型。此选项可用于添加新文件类型或编辑具有其平均大小的现有文件类型，以便于精确和更快的恢复过程。点评：这款StellarToolkitforDataRecovery是一款功能强大的硬盘数据文件恢复工具，它支持NTFS，FAT32，exFAT恢复丢失或删除的数据，可以从格式化的硬盘驱动器和无法引导的系统中恢复丢失或删除的文件和文件夹，RAID逻辑分区和数据，操作简单方便，支持查找丢失的分区和恢复数据，重建RAID0,5和6服务器以进行数据恢复，使用添加标头选项恢复自定义文件等功能，非常实用，值得推荐。...

2023-02-21

课程介绍课程来自【三课】数据分析入门教程-精通三大数据分析工具的核心技能你会收获了解数据分析师的能力模型围绕核心算法模型进行系统学习精通Excel、SQL、R三大数据分析工具的核心技能适合人群希望了解如何使用数据工具高效获取和呈现数据的运营、营销和产品人员0-5年产品/运营/会计等需要补充基础数据分析能力的职能0-2年数据分析师，需要巩固基本功，对业务不熟悉，希望通过学习获得系统的知识体系，提升业务分析能力在互联网行业，提升核心竞争力，数据分析能力是必备技能经过大量研究，我们得出了三个规则：1.薪酬水平越高，职位对数据分析能力的要求越高；2、工厂越大，对数据分析能力的要求就越高；3、在初级岗位上，大厂对数据分析能力的要求并没有降低，甚至与小厂的差距更大！为此，我们专门开发了这门课程，涵盖数据分析必备的硬技能和软技能，系统学习，熟练掌握常用的数据分析工具。标题="【三课】数据分析入门-掌握三大数据分析工具核心技能图解"alt="【三课】数据分析入门-掌握三大数据分析核心技能图解工具"gt文件目录01、介绍课程介绍01、讲师简介.doc02、课程介绍[Video].doc02、课程介绍.m402、第一章带你走进数据分析师的世界01、“本周指南”.doc02.1.1数据分析定义【视频】.doc02.1.1数据分析定义.m403.1.2数据分析的价值【视频】.doc03.1.2数据分析的价值.m404.2.1数据团队和数据分析师.m404.2.1数据团队与数据分析师【Video】.doc05.2.2“案例”数据分析驱动业务流程.m405.2.2“案例”数据分析驱动业务流程【视频】.doc06.3.1数据分析师必备的硬技能【视频】.doc06.3.1数据分析师必备的硬技能.m407.3.2数据分析师必备的软技能.m407.3.2数据分析师必备软技能【视频】.doc08、“工作”的量化描述[Video].doc08、“jo”的量化描述.m409.4.1数据分析师能力模型[视频].doc09.4.1数据分析师能力模型.m410.4.2数据分析师职位晋升【视频】.doc10.4.2数据分析师职位晋升.m411.5.1数据类型【视频】.doc11.5.1数据类型.m412.5.2变量类型【视频】.doc12.5.2变量类型.m413.6.1“案例”数据分析工作流程【视频】.doc13.6.1《案例》数据分析工作流程.m414、《运营》数据清洗与数据转换.m414、《作业》数据清洗与数据转换【视频】.doc15、《本周总结》.m415、《本周总结》[Video].doc16、《本课程学习姿势》[Video].doc16、《这门课的学习姿势》.m417.《作业一》描述性统计分析【视频】.doc17.《作业一》描述性统计分析.m403、第二章Excel与可视化预备01.Excel_amledata_latet.zi01、“本周指南”.doc02.1.1强大的数据分析工具.m402.1.1强大的数据分析工具【视频】.doc03、《案例介绍》.m403、《案例介绍》[视频].doc04、《学前自测》.doc05.2.1Excel函数基础知识【视频】.doc05.2.1Excel函数基础知识.m406.2.2Excel数据处理函数[视频].doc06.2.2Excel数据处理函数.m407.2.3Excel数据分析函数.m407.2.3数据分析Excel函数【视频】.doc08.3.1数据透视表【视频】.doc08.3.1数据透视表.m409。“工作”数据透视表.doc10.4.1数据可视化.m410.4.1数据可视化【视频】.doc11、坐标轴转换.df11.4.2Excel绘图.m411.4.2Excel作图【视频】.doc12、安装虚拟机widow虚拟安装程序.dmgwidow10数字授权.zi正版widow10...64位操作系统.io12.5.1PowerBI绘图基础[视频].doc12.5.1PowerBI绘图基础知识.m412.Mac_虚拟机安装教程.df13、《本周总结》.m413、《本周总结》[Video].doc14、《Jo2》PowerBIDahoard【视频】.doc14.Power_BI_data.zi14、《操作2》PowerBIDahoard.m404、第三章SQL在数据分析中的应用01、《本周攻略》.m401、“本周指南”[视频].doc02.1、SQL.m4基础知识02、三课_电子商务数据库.zi02.1、SQL基础【视频】.doc03.2、《案例》工作概览【视频】.doc03.2、《案例》工作概览.m404.3、SQL核心语句.doc05.3.1数据查询与过滤.m405.3.1数据查询与过滤【视频】.doc06、《实践》数据查询与过滤.doc07.3.2数据聚合.m407.3.2数据聚合【视频】.doc08、《实践》数据聚合.doc09.3.3数据表之间的连接.m409.3.3数据表之间的连接【视频】.doc10。《练习》数据表连接.doc11.3.4数据增删改【视频】.doc11.3.4数据增删改.m412、《练习》数据增、改、删.doc13.4、SQL高级用法【视频】.doc13.4、SQL.m4的高级用法14、《练习》SQL高级用法.doc15.5.1“案例”供应商流失分析【视频】.doc15.5.1《案例》供应商流失分析.m416.5.2网店销售趋势“案例”分析.m416.5.2《案例》网店销售趋势分析【视频】.doc17.《本周总结》.m417.《本周总结》[Video].doc18、你必须知道的SQL（第4版）.zi18、《强化练习》.doc19.《行动3》区域销售分析.doc05、第四章统计基础01、“本周指南”.doc02.1.1统计知识的力量.m402.1.1统计知识的力量【Video】.doc03.1.2课程内容概览.m403.1.2课程内容概览【Video】.doc04.2.1案例介绍.m404.2.1案例介绍【Video】.doc05.3.1什么是概率【Video】.doc05.3.1什么是概率.m406.3.2概率分布[Video].doc06.3.2概率分布.m407.3.3概率分布示例.m407.3.3概率分布示例【视频】.doc08.4.1方差和标准差.m408.4.1方差与标准方差【视频】.doc09.4.2四分位数和百分位数.m409.4.2四分位数和百分位数【视频】.doc10.4.3提升和杠杆作用.m410.4.3举升杠杆【Video】_20190719_201104.doc11.5.1中心极限定理与正态分布【视频】.doc11.5.1中心极限定理与正态分布.m412.6.1假设检验思路【视频】.doc12.6.1假设检验思路.m413.6.2假设检验的步骤.m413.6.2假设检验的步骤【视频】.doc14.7.1A_B测试思路.m414.7.1AB测试思路[Video].doc15.7.2A_B测试步骤.m415.7.2AB测试步骤【视频】.doc16.7.3AB测试工作流程【视频】.doc16.7.3A_B测试工作流程.m417.《本周总结》.m417.《本周总结》[Video].doc18、假设检验_T检验.zi18、假设检验_Z检验.zi18、《作业4》假设检验.doc18、统计基础_T_Tet.df06、第五章R语言01、“本周指南”.doc02.1、R语言入门【视频】.doc02.1、R语言简介.m403、《R的安装》[视频].doc03、《R的安装》.m404.2、基本数据类型【视频】.doc04.2、基本数据类型.m404.【基本数据类型】示例代码.zi05、“R运算符”.doc06.3、基本数据结构.m406.【基本数据结构】示例代码.zi06.3、基础数据结构【视频】.doc07.【读写数据】示例代码.zi07.4、读写数据【视频】.doc07.Shared_Bike_Samle_Data.zi07.4、读写data.m408.5、R数据处理.m408.【数据处理】示例代码.zi08.5、R数据处理【视频】.doc09。“查看数据”.m409。“查看数据”[视频].doc09。[查看资料]示例代码.zi10。《函数搜索与使用查询》[Video].doc10.ae_r_cheetheat.df10。《函数搜索与用法查询》.m411、[数据分析功能]示例代码.zi11.6、R数据分析【视频】.doc11.6、R数据分析.m412、《实践》A_B测试.doc13.7、控制流.m413.7、控制流程[视频].doc13、[控制流程]示例代码.zi14、《自定义函数和R包》.m414、[自定义函数]示例代码.zi14、“自定义函数和R包”[Video].doc15.8.1R中的可视化(gglot2).m415.【数据可视化】示例代码.zi15.8.1R可视化(gglot2)【视频】.doc16.8.2《案例》R数据可视化.m416.8.2“案例”R数据可视化【视频】.doc16.data-viualizatio-2.1.df17.《本周总结》[Video].doc17.R语言与统计分析_唐银才.df17.《本周总结》.m418.R工程数据.zi18、《作业五》R语言.doc07、第6章初步的机器学习01、“本周指南”.doc01Shared_Bike_Samle_Data_ML.zi02.1、机器学习入门【视频】.doc02.1、机器学习简介.m403.2机器学习在数据分析中的应用.m403.2机器学习在数据分析中的应用【视频】.doc04.3.1决策树的理论基础.m404.3.1决策树理论基础【视频】.doc04【决策树】示例代码.zi05.3.2决策树算法实现.doc05.3.2决策树的算法实现.m406.4.1线性回归基本概念【视频】.doc06【线性回归】示例代码.zi06.4.1线性回归基本概念.m407.4.2实践步骤和重要概念R^2.m407.4.2实践步骤和重要概念R^2【视频】.doc08.4.3线性回归在数据分析中的实操【视频】.doc08.4.3数据分析中线性回归的实战操作.m409.5、K均值聚类.doc09.5、K均值聚类.m409【k_mea聚类】示例代码.zi10.6、机器学习挑战.m410.6、机器学习的挑战【视频】.doc11、《本周总结》.m411、《本周总结》[Video].doc12、《作业6》机器学习.doc12MLHomework_Title.zi13、《作业6》机器学习.doc14、《作业6》机器学习（可选）.doc08、第七章数据分析综合实践01、“本周指南”.doc02.1、R-markdow【视频】.doc02.1、R-markdow.m403.2、dlyr【视频】.doc03、[dlyr]示例代码.zi03.2.dlyr.m403.dlyr样本数据.zi04.3、数据探索作业指导书.m404.urvey_core_data.zi04.3、数据挖掘工作指导【视频】.doc04.cutomer_urvey_data.zi04.Project_week7.zi05.4、综合项目[视频].doc05.4、综合工程.m406.5、项目分析报告PPT演示示例.m406.5、项目分析报告PPT演示示例【视频】.doc07、数据探索项目.zi07、《作业6》数据探索作业.doc...

2023-02-17 doc zip rar是什么意思 doc zip rar jpg

课程介绍课程出自【三课】数据分析进阶教程，用数据指导业务，有效提升运营商职场竞争力随着大数据和人工智能的发展，数据科学作为一门新兴学科正在迅速发展。数据科学也可以赋能商业。通过深挖数据的价值，一方面可以提高运营效率，降低成本。另一方面，也能发现商机，发展业务，带来更多利润。但是数据科学门槛高，系统复杂，让初学者望而却步。为此，我们专门开发了本系统课程，涵盖了基于数据挖掘过程的核心能力要求，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的全过程。你会收获全面了解数据科学使用数据分析工具Pytho机器学习的初步建模、调试和估计适合人群适用于有意学习数据分析知识，系统巩固技术知识，掌握系统项目方法论的2-5年BI工程师希望通过此次培训，能够系统地巩固2-5年数据分析师的技术知识，掌握系统的项目方法论讲师介绍张宇辉三级数据分析课程讲师博士国家强磁场实验室理论物理学士曾就职于文思海辉（美国）、微软（美国）、滴滴（中国），历任数据科学家、高级数据与应用科学家、战略运营专家。在滴滴快捷出行事业群平台车主团队，负责各类数据运营项目的对接和具体实施，构建完善的司机标签体系，制定司机衰退干预策略。该策略的ROI约为3.5，市场GMV提升约1.%。作为微软负责中小企业预售和留存的约500人团队的主要数据科学家，从事各种数据科学分析任务和相关项目管理，并参与建立和优化相关业务的数据仓库和数据仪表盘。文件目录01、《零》课程介绍01、讲师介绍.df02、课程介绍.df02、什么是“第一周”数据科学01、什么是数据科学2.m401、什么是数据科学1.m401、什么是数据科学.df02.数据科学职位介绍2.m402.DataSciece职位介绍.df02、数据科学职位介绍3.m402.数据科学职位介绍4.m402.数据科学职位介绍1.m403、CRISP-DM简介.df03、CRISP-DM1.m4简介03、CRISP-DM2.m4简介03、《第二周》数据分析工具Pytho（上）01、安装Pytho.df02、《案例》用Pytho分析员工离职原因.df02、样本数据：员工数据.zi02、《案例》用Pytho分析员工离职原因.m402、示例代码：用Pytho分析员工离职原因.zi03.Pytho语言简介.df03.Pytho语言简介.m404、Pytho.df中的错误和异常05.Pytho基础语法知识.df06、基本数据类型和数据结构.m406、附件：强制类型转换函数.df06、基本数据类型与数据结构.df06、附件：基本数据结构_4种数据结构对比图.df07.基本运算符.df08、控制流程.m408.控制流.df09。自定义函数和Pytho脚本.m409。自定义函数和Pytho脚本.df10。cla.m4的概念10。类的概念.df11、手把手教你制作HR智能信息表.df11.手把手教你制作HR智能信息表.m412.Pytho自学资源.df04、《第三周》数据分析工具Pytho（下）01、课前阅读.df02、开始安装JuyterNoteook！.df02、开始安装JuyterNoteook！.m403.完成数据整理任务.df04、数据处理常用库：NumyamPada.df05、附：7种数据结构对比图_竖版.df05.NumyamPada.df中的数据结构05.NumyamPada.m4中的数据结构06、带你携手完成数据整理任务.df06、数据整理examle_iy.zi06.HagzhouHoue_Liajia_cv.zi06、带你携手完成数据整理任务.m407、数据组织思路am基本操作.df08、完成数据可视化任务.df09。数据可视化库：MatlotliamSeaor.df09。数据可视化库：MatlotliamSeaor.m410.HagzhouHoue_Liajia_V2_cv.zi10。数据可视化示例_iy.zi10。带你携手完成数据可视化任务.m410。带你携手完成数据可视化任务.df11、用Pytho分析员工离职原因.zi11.HR_data_cv.zi11、用Pytho分析离职原因完整代码.df11、用Pytho分析离职原因完整代码.m405、第四周的数据理解和准备01、相关系数.df01、相关系数.m402、卡方检验.m402、卡方检验.df03.方差分析.m403.方差分析.df04、特征选择介绍.m404、特征选择介绍.df05.过滤方法.m405、过滤方法.df06、打包方法.m406、包装法.df07、嵌入方法.df07、嵌入方法.m408、特征选择总结.df08、特征选择总结.m409.emloyee_retetio_data_cv.zi09。实践员工保留分析.df06、“第5周”机器学习初步建模01、为什么需要机器学习.df01、为什么需要机器学习.m402、什么是机器学习.df02、什么是机器学习.m403、三种主要的机器学习算法.df03、三种主要的机器学习算法.m404、Scikit-lear算法库介绍.m405、机器学习模型的评估与选择2.m405、机器学习模型的评估与选择1.m405、机器学习模型的评估与选择.df06、机器学习模型的三个组成部分.m406、机器学习模型三要素.df07、直观理解逻辑回归.m407、直观理解逻辑回归.df08、逻辑回归的三个组成部分1.m408、逻辑回归的三要素.df08、逻辑回归的三个组成部分2.m409。逻辑回归应用2.m409。逻辑回归应用1.m409。逻辑回归应用.df10。直观理解SVM.df10。SVM直观理解1.m410。SVM直观理解2.m411、SVM的三个组成部分2.m411、SVM的三个组成部分1.m411、SVM的三个组成部分4.m411、SVM的三个组成部分3.m411、SVM的三个组成部分.df12.SVM核方法.df12.SVM核方法2.m412.SVM核方法1.m412.SVM核方法3.m413、SVM与逻辑回归的比较.df13.SVM与逻辑回归的比较.m414、练习购买转化率预测.df14.coverio_data_cv.zi07、“第6周”模型调试与评估01、模型调试与评估1.m401、模型调试与评估2.m401、模型调试与评估.df02、交叉验证机制2.m402、交叉验证机制5.m402、交叉验证机制4.m402、交叉验证机制3.m402、交叉验证机制.df02、交叉验证机制1.m403、模型的过拟合和欠拟合1.m403、模型的过拟合和欠拟合3.m403、模型的过拟合和欠拟合.df03、模型过拟合与欠拟合2.m404、正则化方法提升模型性能.df04、正则化方法提升模型性能2.m404、正则化方法提升模型性能1.m405、模型效果评价指标.df05、模型效果评价指标1.m405、模型效果评价指标2.m405、模型效果评价指标3.m406、练习PimaIdia糖尿病分类问题.df06.diaete_cv.zi08、“第7周”机器学习建模高级I01、课程介绍.df01.课程介绍.m402、整合方法2.m402、积分方法.df02、整合方法1.m403、随机森林.df03、随机森林.m404、自适应改进.df04、自适应提升.m405、梯度提升.m405、梯度提升.df06、神经网络.df06、神经网络3.m406、神经网络2.m406、神经网络1.m407、反向传播.m407、反向传播.df08、时间序列2.m408.时间序列.df08、时间序列1.m409.ARIMA2.m409.ARIMA1.m409.ARIMA.df10.coverio_data_cv.zi10。练习购买转化率预测（高级）.df09。“第8周”高级机器学习建模II01.课程介绍.m401、课程介绍.df02、层次聚类1.m402、层次聚类.df02、层次聚类3.m402、层次聚类2.m403、密度聚类2.m403、密度聚类.df03、密度聚类1.m404.主成分分析2.m404.主成分分析3.m404.主成分分析.df04.主成分分析4.m404.主成分分析1.m405.video_cout_cv.zi05、实践流行视频分析.df05.video_feature_cv.zi10。《第九周》AB测试01、AB测试可以解决的问题.m401、AB测试可以解决的问题.df02、严谨的AB测试流程.df02、严谨的AB测试流程.m403.AB测试：建立目标.df03.AB测试：建立Goal.m404.AB测试：实验设计1.m404.AB测试：实验设计.df04.AB测试：实验设计2.m405.ABTet:Rutheexerimettothecocluio.df05.AB测试：运行实验得出结论.m406.AB测试实验设计案例.m406.AB测试实验设计案例.df07.AB测试数据分析.m407.AB测试数据分析.df08.AB测试失败时的分析方法.m408.AB测试失败时的分析方法.df09.AB测试分析方法.df09.AB测试分析方法.m411、“第10周”毕业设计01、CRISP-DM详解（上）2.m401、CRISP-DM详解（上）3.m401、CRISP-DM详解（上）1.m401、CRISP-DM详解（上）.df02、CRISP-DM详解（中）4.m402、CRISP-DM详解（中）2.m402、CRISP-DM详解（中）1.m402、CRISP-DM详解（中）3.m403、CRISP-DM详解（下）3.m403、CRISP-DM详解（二）1.m403、CRISP-DM详解（下）2.m404、必社OTA平台酒店预订预测.df04.数据集.zi04、必社OTA平台酒店预订预测.m405、毕设OTA平台客户流失预测.m405.数据集.zi05、必社OTA平台客户流失预测.df...

2023-02-17 测abi机器 ab 测试工具

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2023-02-07 赏金猎人? 赏金猎人的小说

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2023-02-07