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数据综合大作业与数据集

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简介：
本课程的数据综合大作业旨在通过实际项目锻炼学生数据分析能力。使用涵盖多领域的定制化数据集，结合理论知识解决现实问题，提升实践技能。 1. 对文本段落件形式的原始数据集进行预处理。 2. 将文本段落件的数据集导入到Hive 数据仓库中。 3. 在Hive 中对数据进行查询分析。 4. 使用Sqoop工具将数据从Hive 导入MySQL数据库。 5. 利用Sqoop工具将MySQL中的数据导入至HBase存储系统内。 6. 通过HBase Java API 将本地的数据加载到HBase中去。 7. 运用R语言对存放在MySQL里的信息开展可视化分析。

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  • 数据综合大作业与数据集
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    本课程的数据综合大作业旨在通过实际项目锻炼学生数据分析能力。使用涵盖多领域的定制化数据集，结合理论知识解决现实问题，提升实践技能。 1. 对文本段落件形式的原始数据集进行预处理。 2. 将文本段落件的数据集导入到Hive 数据仓库中。 3. 在Hive 中对数据进行查询分析。 4. 使用Sqoop工具将数据从Hive 导入MySQL数据库。 5. 利用Sqoop工具将MySQL中的数据导入至HBase存储系统内。 6. 通过HBase Java API 将本地的数据加载到HBase中去。 7. 运用R语言对存放在MySQL里的信息开展可视化分析。
     
  • 红酒数据集的数据分析大作业
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    本项目是对红酒数据集进行深度数据分析的大作业，涵盖统计学方法与机器学习模型的应用，旨在探索影响红酒质量的关键因素。 本段落探讨了红酒数据集的统计分析方法，并重点研究了红酒评分与其单一属性之间的关联性。通过应用多元线性回归模型，我们发现了红酒评分与PH值、酸度等特性之间的重要联系。此外，文中还利用KNN算法对红酒进行了简单的分类处理。这些研究成果对于红酒生产和销售领域具有一定的参考价值。
     
  • 数据集：开放的RadioML综合性基准数据集
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    RadioML数据集是一个全面而开放的无线电通信基准库，包含多种调制方式和传输环境下的信号数据，为机器学习研究提供丰富的资源。 开放的RadioML综合基准数据集提供了一个全面的平台用于无线电机器学习的研究与开发。该数据集包含了多种无线通信场景下的信号样本，适用于算法测试、模型训练以及性能评估等不同用途。它为研究人员提供了丰富的资源来探索和改进无线电领域的各种技术挑战。
     
  • Java大数据作业_5：MapReduce与数据挖掘
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    本作业为《Java大数据》课程第五部分，主要探讨并实践MapReduce编程模型及其在数据挖掘中的应用，通过实例分析提升学生的大数据分析能力。 课后作业 1. 请从日志文件中提取访问者的IP地址、访问时间、来源地址以及访问的URL。 示例日志内容： ``` 192.168.170.111—[20/Jan/2014:16:35:27 +0800] “GET /examples/servlets/images/code.gif HTTP/1.1” 200 292 “http://192.168.170.152/examples/servlets/” “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36” “-” ``` 2. 描述迭代式和组合式的作业执行方法。 3. 请说明HBASE的Map、Reduce继承类以及序列化类是什么？ 4. 简述如何配置容量调度器（Capacity Scheduler）。 5. 概要描述mapreduce的工作流程。 6. 使用二次排序算法对以下输入数据进行处理，并得到如下结果： 输入数据: ``` 1 2 2 3 2 1 4 6 3 1 3 8 3 2 ``` 请简述处理过程。
     
  • 大数据测试的数据集合
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    简介：本项目聚焦于构建高效的大数据测试环境，旨在通过整合大规模、多样化的数据集来验证和优化数据分析工具及算法的性能与准确性。 本数据是淘宝开源的用户真实产生的数据，包括商品ID、用户ID、商品品类ID、生成时间以及用户行为（如PV、加入购物车）。
     
  • 大数据实训综合案例.docx
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    《大数据实训综合案例》是一份集成了多种真实场景的大数据处理与分析项目的文档，旨在通过实践提升读者在数据分析、挖掘及应用方面的能力。 在电影推荐系统的大数据综合实训项目中，我们遇到了一些主要问题并采取了相应的解决方案： 1. 数据规模与处理效率：由于电影数据集非常庞大，我们需要高效地处理和分析大量数据。为解决这个问题，我们使用了Apache Spark作为主要的数据处理工具，利用其并行计算和分布式架构来提高数据处理的效率。 2. 推荐算法的选择与优化：在实现电影推荐功能时，选择合适的推荐算法是一个挑战，并且需要不断进行优化。为此，我们采用了协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。同时通过调整参数、模型配置以及评估来提高推荐结果的准确性和性能。 3. 用户反馈与评价：为了改进我们的推荐系统，我们需要有效地收集用户提供的反馈信息及评分数据。为解决这个问题，我们设计了一个简便易用的界面供用户提供意见或打分，并结合这些反馈和行为数据不断优化推荐模型以提升用户体验满意度。 4. 系统扩展性和并发处理能力：考虑到大量用户的访问需求，保证系统的可扩展性与高并发性能至关重要。为此，我们在架构设计上进行了相应的改进措施来确保能够应对大规模用户同时在线使用的情况。
     
  • SQL数据库大作业
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    本课程的大作业聚焦于运用SQL技术进行复杂的数据管理和分析。学生将通过设计、构建和优化数据库系统，提升在实际项目中处理大规模数据集的能力。 基于MyEclipse+SQL的设计 导入可使用，内附文档和代码。
     
  • Spark大数据作业.doc
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    本文档《Spark大数据作业》深入探讨了使用Apache Spark进行大规模数据处理的技术与实践，涵盖批处理、实时流处理及机器学习应用。 基于大数据下Spark的快速数据分析期末课程设计
     
  • O2O数据集-数据集合
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    本数据集为O2O（线上到线下）模式下的业务交易记录与用户行为数据集合，涵盖餐饮、娱乐等行业的真实场景信息，旨在促进相关研究及应用开发。 O2O数据集是针对线上到线下（Online-to-Offline）业务领域设计的数据分析资源，在大数据时代具有重要的研究价值。这类数据集包含丰富的用户活动、交易记录以及地理位置信息，可用于深度学习、机器学习及数据挖掘等多种任务。 此数据集可能涵盖以下核心部分： 1. 用户信息：包括用户ID、年龄、性别和消费习惯等，有助于构建详细的用户画像。 2. 商户信息：如商户ID、类别、位置和评分等，用于分析商户的市场定位与吸引力。 3. 交易记录：包含订单详情（例如时间戳）、商品或服务类型及价格等数据，揭示消费者的购买行为模式。 4. 地理坐标：提供用户活动的位置参考点，有助于空间关联性研究。 5. 时间序列信息：按日期排序的数据集合，便于识别季节性和周期性的市场趋势。 此O2O数据集主要用于训练和测试模型，并支持多种应用： 1. 用户行为建模：通过分析用户的购买习惯、偏好及决策过程来优化推荐算法。 2. 商户评估：评价商户业绩，确定热门与冷门区域，为营销策略提供依据。 3. 时间序列预测：预计未来的交易量、用户流量或特定商品的需求趋势。 4. 地理位置研究：探索用户和商户之间的地理联系及商圈特性。 5. AB测试：通过模拟不同的优惠活动来评估其对消费者行为的影响。 该数据集为O2O业务的深入理解和优化提供了宝贵的资源，是数据科学家、机器学习工程师以及商业分析师的理想实践平台。通过对这些数据进行深入挖掘与模型构建，可以显著提升行业决策支持和业务效率。
     
  • 数据挖掘课程作业的数据集
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    本数据集为数据挖掘课程专设，涵盖多领域真实案例及模拟场景，旨在培养学生的数据分析与模型构建能力。含丰富变量和样本记录，适用于各类算法实践探索。 数据挖掘大作业可以进行关联性分析，并且在Weka上进行分析效果良好。