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死亡原因分析——基于Spark Scala的大数据分析实验源码及数据集.7z

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简介:
本资料包含使用Spark Scala进行大数据分析以探究和理解各种死亡原因的实验源码与相关数据集,适用于研究和教学。 大数据编程实验源码及数据集文件名为 Cause of death_使用spark scala编程完成的实验源码+数据集.7z。

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  • ——Spark Scala.7z
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    本资料包含使用Spark Scala进行大数据分析以探究和理解各种死亡原因的实验源码与相关数据集,适用于研究和教学。 大数据编程实验源码及数据集文件名为 Cause of death_使用spark scala编程完成的实验源码+数据集.7z。
  • Spark
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    《Spark大数据实例分析》是一本深入探讨如何运用Spark技术解决实际数据处理问题的专业书籍,通过丰富的案例解析和实践指导,帮助读者掌握高效的数据分析与挖掘技巧。 这段文字描述了一系列使用Spark的小案例,包括Core、SQL和Stream等方面的内容。
  • 癌症决策树
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    本研究运用决策树算法对癌症基因数据进行分类分析,旨在探索不同基因特征与癌症类型之间的关联性,并优化分类模型以提高预测准确率。 数据挖掘课程实验基于癌症基因数据集进行决策树分类研究,采用ID3算法和C4.5算法对五种癌症类型(BLCA、BRCA、KIRC、LUAD、PAAD)的基因数据进行分类分析。
  • Spark租房
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    本项目利用Apache Spark高效处理租房领域的海量数据,深入挖掘用户偏好及市场趋势,旨在为租户和房东提供精准匹配建议与策略指导。 本项目通过 EXCEL 对出租房屋数据集进行预处理,并使用 Spark SQL 进行了租金前十的市辖区、各市辖区出租房屋的最大面积、最小面积、平均面积等数据分析;使用 Flask+Echarts 对数据进行了大屏可视化展示;利用 K-Means 聚类方法对出租房屋进行聚类分析,结果显示该数据集可分为三类;最后采用 Lasso 回归模型预测租金,优化后的 RMSE 值为 1074。
  • 离职
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    本数据集专注于收集和分析员工离职的原因,通过量化方法探究影响员工离开公司的关键因素,为企业提供优化人力资源管理、降低人员流失率的策略建议。 通过分析Kaggle的HR数据集来探究身边的朋友离职的原因,并基于该数据集中的特征建立一个评分卡模型以预测员工是否会离职。此数据集中共有15000份记录,其中3571人已经离开公司,这意味着大约有23.8%的人选择了离职。 具体的数据字段包括: - 满意度水平(satisfaction_level):反映对公司的满意程度。 - 最近一次评估得分(last_evaluation) :员工对公司工作的评价分数。 - 进行的项目数量(number_project) : 表示在过去的时间里参与了多少个项目。 - 平均每月工作时长(average_montly_hours): 每月的工作时间长度,单位为小时。 - 在公司的时间(time_spend_company): 员工每天在公司的平均停留时间。 - 工作事故(Work_accident):是否发生过工作差错或意外事件的标志。 - 过去五年内的晋升情况(promotion_last_5years) :过去五年内是否有职位提升。 - 职业(sales): 员工所属部门或者职业类型,可能是销售、技术等不同的分类。 - 工资等级(salary): 代表员工收入水平的指标,可进一步细化为低中高三个档次。 - 是否离职(left):一个二元变量表示该员工是否已经离开了公司。
  • ScalaSpark式编程、机器学习
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    本课程深入探讨Scala语言及其在大数据处理框架Apache Spark上的应用,涵盖函数式编程原理、实时数据流处理技术以及基于Spark的机器学习算法实现。 Scala与Spark在大数据分析中的应用涵盖了函数式编程、数据流处理以及机器学习等领域。
  • Spark电商平台用户行为系统.rar
    优质
    本资源包含基于Apache Spark的大数据平台代码与电商用户行为的数据集,旨在进行用户购物模式、偏好等深度分析。适合研究和学习使用。 Spark操作Hudi数据湖涉及使用Apache Spark来处理存储在基于HUDI(Header Unified Delta Interface)的数据湖中的数据。HUDI提供了一种高效的方式来管理大规模数据集的更新、插入和删除,使得与这些操作相关的复杂性大大降低,并且提高了性能效率。通过结合Spark强大的分布式计算能力和HUDI灵活的数据管理特性,可以实现对实时或近实时数据分析的需求。 简而言之,使用Spark处理Hudi数据湖能够有效提升大数据环境下的数据管理和分析能力。
  • MortalityTracker:利用CDCAPI追踪
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    MortalityTracker是一款基于美国疾病控制与预防中心(CDC)数据API开发的应用程序,专注于实时监测和分析导致死亡的主要因素,为公共卫生研究及政策制定提供关键信息。 死亡率追踪器跟踪CDC数据API所报告的死亡原因。
  • 案例:
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    本书汇集了多个基于大数据技术的数据分析案例,通过具体实例深入浅出地讲解数据处理、挖掘及应用方法。适合对大数据分析感兴趣的读者学习参考。 员工离职分析、招聘大数据分析、豆瓣推荐书籍以及基站定位商圈数据的应用,再加上航班晚点的分析方法。