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数据分析与应用的大数据视角-课件

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简介：
本课程件探讨了大数据视角下的数据分析与应用，涵盖数据采集、处理及分析技术，并结合实际案例展示如何利用大数据改善决策制定。 大数据分析与应用研究生课程课件详细讲解了Hadoop、HDFS、HBase等相关的大数据知识。

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  • 数据分析与应用的大数据视角-课件
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    本课程件探讨了大数据视角下的数据分析与应用，涵盖数据采集、处理及分析技术，并结合实际案例展示如何利用大数据改善决策制定。 大数据分析与应用研究生课程课件详细讲解了Hadoop、HDFS、HBase等相关的大数据知识。
     
  • 大学大数据应用与淘宝双11数据分析；Spark及可视化分析
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    本课程聚焦于大数据在现代大学教育中的应用，并以淘宝双11为例深入探讨数据处理和分析技术。通过学习Spark技术和数据可视化工具，学员能够掌握高效的数据分析方法，为决策提供强有力的支持。 离线数据分析主要用于复杂的且耗时的数据处理任务，并通常构建在云计算平台上，比如开源的HDFS文件系统与MapReduce运算框架之上。这些平台上的Hadoop集群可能包含数百乃至数千台服务器，存储着数PB甚至数十PB的数据量，每天运行成千上万的任务进行数据处理，每个作业可以涉及从几百MB到几TB甚至是更多的数据，并且这些任务可能会持续几分钟、几个小时或者几天的时间。 在线数据分析也被称为联机分析处理（OLAP），用于响应用户的实时请求。它对响应时间有较高的要求——通常不超过若干秒。与离线数据分析不同，在线数据分析能够即时回应用户的需求，允许他们根据需要调整查询条件和限制因素。尽管它的数据处理量相对较小，但随着技术的进步，现代在线分析系统已经可以支持数千万乃至数十亿条记录的实时处理。 传统的在线数据分析架构基于关系数据库构建的数据仓库之上；而在大数据时代，则更多地依赖于建立在云计算平台上的NoSQL系统的架构来进行高效的海量数据管理。没有强大的在线分析能力，我们无法有效地存储和索引庞大的互联网网页内容，也就不会有如今快速响应且功能丰富的搜索引擎出现，更不会看到微博、博客等社交网络产品基于大规模数据分析的成功案例。
     
  • 《数据分析与计算的大数据视角》教材习题答案.docx
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    该文档为《数据分析与计算的大数据视角》课程配套习题解答手册，包含各章节练习题目的详细解析和解题过程，旨在帮助学生加深对大数据分析技术的理解和应用。 《大数据分析与计算》教材习题答案
     
  • 数据分析课程课件（含大数据）.rar
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    本资源为《数据分析课程课件（含大数据）》压缩文件，内含全面的数据分析教程和案例，涵盖基础统计、机器学习及大数据技术等内容。适合初学者与进阶者使用。 欢迎下载并学习大数据分析课件。希望大家能够利用这些资源进行深入的学习。
     
  • [SPSS数据统计与分析应用教程 基础篇] 视频01+数据文件+PPT课件
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    本资源包含《SPSS数据统计与分析应用教程》基础篇视频、配套数据文件及PPT课件，适合初学者系统学习。 《SPSS数据统计与分析应用教程：基础篇》是清华大学出版社于2017年1月出版的一本书籍，作者为刘江涛、刘立佳。定价55元，ISBN号9787302450924。 该书从实用角度出发，通过实例详细介绍了SPSS常用的统计分析方法在各个行业领域的应用情况。书中首先介绍SPSS软件的基本知识和使用前的准备工作，并深入讲解描述性统计、均值比较与T检验、方差分析、非参数检验等基本内容。此外还涵盖了相关性和回归分析以及多元统计技术的应用，包括时间序列预测、问卷数据处理及多重响应问题解决技巧等内容。 书中附带了实例所需的数据文件和语音视频教学资源，旨在帮助读者更好地理解和掌握SPSS软件的各项功能及其在实际工作中的应用方法。本书通过酸奶饮料新产品口味测试研究案例、汽车企业年销量预测以及中国消费者信心指数影响因素分析等多个具体场景展示了如何运用统计学原理解决现实问题。 该书内容丰富详实，并且注重理论与实践相结合，适合初学者和有一定基础的读者阅读参考。
     
  • Python数据分析与应用——房价数据的分析和可视化实践
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    本课程聚焦于运用Python进行数据分析及可视化技术在房地产市场中的实际应用，通过具体案例解析如何处理、分析房价数据，并以图表形式直观展示结果。适合对数据科学感兴趣的学习者深入探索。 科学计算库综合实践：房价数据分析及可视化——Python数据分析与应用
     
  • 《大数据分析与应用实践》课件及课程标准（2016年版）
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    该资源为《大数据分析与应用实践》课程的教学材料，包括课件和课程标准，旨在指导学生掌握大数据技术及其在实际问题中的应用。此版本发布于2016年。 《大数据分析及应用实践》教学课件&课程标准 2016年8月最新版
     
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    本课程为《Python Spark应用于大数据分析》，涵盖使用Python和Spark进行高效数据处理与分析的技术要点及实战案例。适合数据分析人员学习。 推荐一套视频教程《基于Python Spark的大数据分析课程》，这是一套非常不错的pyspark教学资源。讲师的技术水平很高，讲解通俗易懂，并且附有源码和课堂笔记。
     
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    本论文探讨了在教育领域中运用Hadoop技术进行课程改革的大数据可视化分析方法及其实际应用情况，旨在提升教学质量和效果。 【原创学士学位毕业论文，未入库可过查重】本论文为万字原创作品，基于Hadoop架构进行深入研究，探讨其在大数据处理与分析中的应用价值。通过对Hadoop原理及相关技术的剖析，本段落详细阐述了该架构在数据存储、计算和处理方面的优势及局限性，并通过具体案例展示了其实际应用场景及其效果。 适用对象包括但不限于计算机科学与技术、软件工程等专业的本科专科毕业生以及对大数据领域感兴趣的其他学习者。论文旨在帮助读者全面理解Hadoop架构的基本原理及其应用，掌握该系统的核心组件和技术特点，在不同场景下进行合理配置和优化操作。 研究方法方面，本段落采用文献回顾、理论分析及实证调查相结合的方式确保内容的科学性和可靠性，并通过严格的查重机制保证了作品的独特性与原创性。关键词包括Hadoop架构、大数据处理技术、分布式计算框架以及数据存储与分析等核心概念。