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RSS订阅原创 大数据分析与应用：从技术架构到行业落地的全维度解析
根据 IDC 2024 年最新报告，2025 年全球数据圈将增长至 175ZB，年复合增长率达 23%，其中半结构化与非结构化数据占比 90%（日志、音视频、行为数据等），传统数据处理技术已无法满足需求。建议读者在学习过程中，既要深耕源码与优化技巧，也要关注行业业务逻辑，通过 “技术 + 业务” 的双重积累，成为具备核心竞争力的大数据工程师。df_behavior = pd.read_parquet("user_behavior.parquet") # 行为日志。
2025-12-23 19:57:20
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原创 大数据分析与应用：从技术架构到行业落地的全维度解析
大数据分析的核心价值在于 “从数据中挖掘商业洞察”，技术是手段，业务理解是关键。基础能力：掌握 Python（Pandas、NumPy）、SQL，理解数据结构与算法；核心技术：深入学习 Spark、Flink、HBase 等框架，通过实战项目（如用户行为分析、销量预测）积累经验；业务思维：关注行业动态，拆解优秀案例的分析逻辑，培养 “数据驱动决策” 的思维习惯。随着大数据与 AI、云计算的深度融合，数据分析岗位的需求持续增长，唯有持续学习技术、沉淀业务经验，才能在行业中保持核心竞争力。
2025-12-23 19:46:30
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原创 Linux 从入门到实战：一篇吃透核心，新手也能快速上手
Linux 的核心不是 “难”，而是 “自由”—— 你可以掌控系统的每一个细节，而不是被系统限制。新手入门别追求 “精通”，先从敲下第一行ls命令开始，慢慢你会发现：原来计算机可以这么 “听话”。
2025-12-13 20:28:38
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原创 Python 自动化办公实战：Pandas 高效处理 Excel 数据的 11 个核心技巧（含批量操作与可视化案例）
本文介绍了 Pandas 处理 Excel 数据的核心流程，包括数据读取、清洗、分析、可视化和输出。通过自动化操作，我们可以将原本数小时的工作压缩到几分钟完成。实际应用中，可根据具体需求灵活组合函数，进一步探索 Pandas 的高级功能（如数据透视表、时间序列处理等）。库，我们可以轻松实现数据读取、清洗、分析和可视化等操作，大幅提升工作效率。本文将通过实际案例，带你快速掌握用 Pandas 处理 Excel 的核心技巧。在日常办公中，处理 Excel 数据是高频需求。手动操作不仅耗时费力，还容易出错。
2025-06-05 09:45:40
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原创 自选一个生活中的场景，提炼出用python编程解决一些生活中有难度的问题
函数关系： display_tasks 函数调用 sort_tasks 函数来获取排序后的任务列表。- 学习收获：总结通过这个项目学到的关于函数设计、数据结构和任务管理的知识。- 功能描述：调用 sort_tasks 函数获取排序后的任务列表并显示。- 遇到的问题：可能遇到的问题如任务列表的数据结构选择等。- 功能：添加任务到任务列表，任务包含任务名称和优先级。- 结果解释：解释显示的任务列表是如何按照优先级排序的。- 代码片段：展示 sort_tasks 函数的代码。
2024-12-24 19:54:55
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原创 选一个生活中的场景，提炼出想要用Python编程解决的有一些难度的问题，要求：
函数关系： display_tasks 函数调用 sort_tasks 函数来获取排序后的任务列表。- 学习收获：总结通过这个项目学到的关于函数设计、数据结构和任务管理的知识。- 功能描述：调用 sort_tasks 函数获取排序后的任务列表并显示。- 遇到的问题：可能遇到的问题如任务列表的数据结构选择等。- 功能：添加任务到任务列表，任务包含任务名称和优先级。- 结果解释：解释显示的任务列表是如何按照优先级排序的。- 代码片段：展示 sort_tasks 函数的代码。
2024-12-23 15:23:32
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原创 Python第七次作业，减法、乘法、除法和幂运算的运用以及如何用函数改写
5、掌握JAVA语言开发环境。4、 循环语句，条件语句。6、掌握JAVA基本语法。周六上午8点到10点，周日下午3点到6点。
2024-12-14 11:04:58
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原创 Python第七次作业，各种简单算法的运用，如何用函数改写
学习目标：1、掌握函数计算器运输。2、学会遍历这个列表，计算所有的点和点之间的距离。3、总结函数的运算方法。4、总结函数函数计算器运算内容。
2024-12-14 10:42:01
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空空如也
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