作者: 阿里云官网
云数据库ApsaraDB是稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务产品总称。可轻运维全球90%以上主流开源及商业数据库（MySQL、SQL Server、Redis等），同时提供拥有6倍以上开源数据库性能、开源数据库价格的POLARDB和百TB级数据实时计算能力的HybridDB自研数据库等，更拥有容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。
作者: 泡泡浅眠
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5年前
大数据分析、企业BI、数据可视化等话题在坛子里日趋火热，新的技术，架构也层出不穷，今天借此文跟大家分享一款大数据下的联机分析(ROLAP)解决方案，它应用了当前主流的数据可视化工具Tableau及列存储数据库Vertica, 采用了IBM Platform
作者: 刺客信条lalala
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2年前
背景 在当下的大数据时代中，各行各业都同时面临大数据所带来的数据规模大和数据来源繁多的机遇与挑战。如何更好的获取数据、处理数据和合并数据对于提高工作效率是至关重要的。 PDF是非常常见的数据来源，尤其见于公司的各种报告和报表中。将PDF中的数据提取出来并做相
作者: 异步社区
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5年前
本节书摘来自异步社区《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》一书中的第1章，第1.1节，作者【美】EMC Education Services（EMC教育服务团队），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 大数据分析介绍
作者: 异步社区
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5年前
本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.3节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.3 数据的来源 你会发现用于机器学习项目的数
作者: 华章计算机
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5年前
2.3 数据导入 数据分析师可能经常会遇到来自不同数据源和数据格式的数据。例如，csv/txt的文本文件数据、存储在数据库中的销售数据，或者需要从网络上爬取数据来丰富你的数据源、从Hive中直接读取数据等。下面我们来学习如何将不同数据源的数据导入R工具中。
作者: 寒凝雪
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5年前
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点。早在2014年，高德纳咨询公司就预测，到2016年将有73
作者: 寒凝雪
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5年前
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点。早在2014年，高德纳咨询公司就预测，到2016年将有73%
作者: 知与谁同
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5年前
大数据时代需要大数据挖掘，我习惯把大数据分成四个领域：数据科学、网络科学、空间地理科学和可视化技术; 最近的主要兴趣在空间地理领域，学习如何获取POI，Polygon，经纬度，空间匹配算法和可视化，一个全新领域有带来诸多大数据分析工具的思考和整合。 恰巧看到一
作者: 薯条酱
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5年前
#基础语言百问-Python# 软件界最近非常流行一句话“人生苦短，快用Python”，这就展示出了Python的特点，那就是快，当然这个快并不是指的Python运行快，毕竟是脚本语言，再怎样也快不过C语言和C++这样的底层语言，这里的快指的是使用Pytho
