关于大数据报告收获

最新推荐文章于 2022-11-15 15:50:50 发布
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#大数据 #数据挖掘 #发展趋势

关于大数据报告收获

今天听了大数据相关报告，感悟有一二，大数据将与人工智能越来越密不可分，培养大数据分析能力，将会为自己带来一定的竞争优势。

未来大数据的发展趋势：

  • 以数据驱动为主导
  • 提供精准的业务服务
  • 智能数据分析

大数据技术的含义是：

  • 分布式存储
  • 分布式计算

大数据的技术生态包括：

数据采集–>数据清洗与整理（主要是在数据仓库中进行）–>数据存取–>数据挖掘与分析–>数据展示与应用

大数据学习心得与总结
weixin_42532733的博客
05-27 8840
作业一 hadoop搭建伪分布式* 1.关闭防火墙 systemctl disable firewalld 2.传输JDK和HADOOP压缩包(版本自行留意) 这里建议使用xshell和xftp6 3.解压JDK、HADOOP(这里解压安装至opt/module目录) tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /opt/module tar -zxvf...
抖音大数据报告.pdf
07-29
抖音还助力传统文化的传承和创新，2018年，关于传统文化的视频播放量达到了12亿，其中以戏曲最为突出，尤其是武旦角色受到用户喜爱。同时，用户通过参与贴纸变脸挑战，以90后为主导，传播京剧等传统文化，如《铡美案...
学习java的步骤和心得体会
jiangxindu1的专栏
01-06 1201
第一步：首先要做好学习前的准备工作：java语言一般用于大型的服务器程序开发，所有有必要了解如下内容：Unix开发环境Unix系统原理、Unix开发环境、Unix常用命令。熟练掌握Unix常用命令；熟练构建下的Java开发环境。 第二步：然后进入Java语言基础的学习阶段，学习任何一门语言都要打好基础，曾经学过高级程序语言（C，C++等）来说，java语言基础有自己的特点，但是基本规律都是相
收获的九月——《大数据实践课》成果展示
数据派THU
09-30 1399
《大数据实践课》是清华大学大数据能力提升项目必修培养环节，旨在以企业实际项目需求为驱动，锻炼学生和真实用户之间的交流能力、需求获取能力、团队合作能力，实现学生自身综合能力、科研能力及求职就...
某大数据项目感想留记
weixin_30293135的博客
11-20 276
一、项目名称 XXXX平台大数据改造 二、开发周期 2016年3月 - 2016年11月 三、从个人视角看团队 1) 值得保持的优点 团队氛围融洽、交流通畅。 团队构成比较合理。年轻人技术强力，老人能够把控项目方向。 遇到问题及时沟通，群策群力解决问题。 有吃苦耐劳的精神，每个人都抱有很高的责任心。能顶住持续高强的压力。 公司大环境给予的支持力度大，从技术、...
大数据项目实训总结_背景提升 | 名企实习项目：微软大数据&人工智能实训...
weixin_35902800的博客
12-14 294
项目收获 名企导师亲自编写课程，亲自授课 企业内部项目实战，与大牛亲密接触 挑战亿级大数据，塑造顶尖企业的思维模式高规格的实践项目报告和权威认证 大牛推荐信，助力升学求职 拓宽视野，拉开和同龄人的差距适合人群无基础，希望入门人工智能、大数据领域希望了解并实践人工智能大数据的衍生应用渴望了解世界顶尖科技公司的项目和工作方式希望得到技能提升和背景提升以及获得推荐信的应届生工作方式第一阶段在训练小助手的...
中国年货大数据报告.pdf
09-15
中国年货大数据报告详细分析了中国春节期间年货的购买习惯和消费趋势，揭示了电子商务在年货市场中的重要作用，以及年货消费的新变化和特点。以下是对该报告核心知识点的详细阐述： 1. 年货的定义与传统意义 报告...
大数据实验报告.doc
07-03
大数据实验报告的编写是理工科学生在大型数据库技术课程中的重要组成部分。本文档的主体内容包括实验目的和要求、实验仪器和设备、实验内容与过程、实验结果与分析等必填项，这些内容均需遵循金陵科技学院教务处的...
2023年大数据实验报告.doc
06-17
在2023年大数据实验报告中，详细记录了两个具体实验过程和收获，分别涉及到Oracle数据库的安装、配置以及物理存储构造管理。在第一个实验中，学生们通过实践学习如何安装Oracle数据库服务器，并掌握安装过程中的问题...
大数据实验报告(1).doc
最新发布
07-12
大数据实验报告的知识点涵盖了数据库技术的实践操作与理论理解，特别是在Oracle数据库的安装、配置、物理存储结构管理等方面。首先，报告强调了实验报告的书写规范和要求，包括书写工整性、内容的必填项、注意事项...
c#做的学生信息管理系统
12-16
c#做的学生信息管理系统 好用 适合毕设c#做的学生信息管理系统 好用 适合毕设c#做的学生信息管理系统 好用 适合毕设
虚拟机中数据库连接不上的解决方案（oracle）
12-01
在虚拟机中安装oracle数据库，数据库连接不上的的一些解决方案
汇编编写，安装中断代码和程序
06-24
制作，安装0号中断，并在屏幕中间显示OVER FLOW!在中断后返回DOS界面
学生公寓管理系统(C# 开发的公寓管理系统, 豪华版) 源码
06-25
很好的系统, 超强大,你用就知道了! 可以用于C#或数据库课程设计,也可以用于商业二次开发! 本程序开发平台是fromwork2.0+WIn7 开发工具:VS2010 +sql server2008 运行环境:.net fromwork2.0及更高的兼容版本. 源码
《信号与系统》郑丽君第三版课后习题答案
04-13
非常详细的信号与系统上下册答案，可用于平时学习以及考研参考资料
大数据总结
u011500419的专栏
07-04 766
https://blog.youkuaiyun.com/u013411339/article/details/94368402
大数据实验报告总结体会_大数据面试经验总结
weixin_39566864的博客
12-01 594
hive的计算是通过什么实现的hive是搭建在Hadoop集群上的一个SQL引擎，它将SQL语句转化成了MapReduce程序在Hadoop上运行，所以hive的计算引擎是MapReduce，而hive的底层存储采用的是HDFSyarn和hive的关系因为hive的底层实现是MapReduce，所以确切的来说是yarn和MapReduce的关系，yarn可以作为MapReduce计算框架的资源调度...
大数据在线实习项目能收获什么呢？
tipdm0526的博客
11-15 1040
大数据在线实习项目提供在线大数据项目，参与真实企业项目，可提供实习证明。
评教基础导数据——感想和收获
最好的时光里
12-25 1017
12月，没干别的，一头扎在了导数据中，嗖嗖嗖，半个月过去了，太可拍了，简直到了谈“导数据”色变的状态，下面我就先说说其中遇到的问题。          从一开始，我们要准备导数据，学习其中的流程，因为今年导数据和去年导数据有所不同，去年参加过导数据的同学应该知道，去年是从教方系统中导的，因为是从正方教务系统中导的，所以现在想想，和今年的相比较还是比较简单的。为什么呢？因为去年选择完以后，所有的
大数据实验报告
05-16
### 大数据实验报告示例 #### 实验背景 随着大数据技术的发展，越来越多的企业和研究机构利用大数据来解决实际问题。为了更好地理解和掌握大数据技术的实际操作方法，许多高校开设了与大数据相关的实验课程。以下是基于已有引用内容的大数据分析实验报告模板。 --- #### 报告标题 **大数据技术基础实验报告** #### 学生信息 姓名：XXX 学号：XXXXXX 班级：XXX #### 实验日期 YYYY-MM-DD --- #### 一、实验目的 本实验旨在熟悉大数据存储与处理的核心工具和技术，了解如何通过HDFS进行数据管理以及MapReduce框架完成分布式计算任务。此外，还将探索数据预处理的方法及其在机器学习中的重要性[^3]。 #### 二、实验环境 - **操作系统**: Ubuntu Server 20.04 LTS - **软件版本**: Hadoop 3.x, Pig 0.17, MySQL 8.0, PostgreSQL 13.0 - **硬件配置**: CPU (Intel Core i7), RAM (16GB) --- #### 三、实验内容 ##### （1）HDFS部署与测试 按照官方文档指导，在本地搭建单节点Hadoop集群，并上传一份大文件至HDFS中。随后执行读写操作以验证其功能正常。具体命令如下所示： ```bash # 启动HDFS服务 start-dfs.sh # 创建目录 hdfs dfs -mkdir /input # 将本地文件复制到HDFS hdfs dfs -put localfile.txt /input/ # 查看文件列表 hdfs dfs -ls / ``` 此部分展示了HDFS作为高效分布式文件系统的强大能力，尤其适用于海量数据的管理和存取需求[^3]。 --- ##### （2）数据预处理实践 选取泰坦尼克号乘客数据集（Titanic Dataset），对其进行必要的清洗和转换工作。主要涉及以下几个方面： - 缺失值填充； - 类别型变量编码（采用OneHotEncoder实现）； - 特征缩放（标准化/归一化）。 代码片段如下： ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler # 加载原始数据 data = pd.read_csv('titanic.csv') # 填充缺失值 data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True) data['Embarked'].fillna(method='ffill', inplace=True) # 应用OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder(sparse=False) encoded_data = encoder.fit_transform(data[['Sex', 'Embarked']]) # 数据规范化 scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(data[['Fare']]) ``` 以上步骤有效解决了非结构化数据难以直接输入模型的问题，同时也提升了后续算法的表现效果[^4]。 --- ##### （3）Pig脚本编写与调试 设计一段简单的Pig Latin脚本来统计某日志文件内的错误记录数量。完整的流程包括加载源数据、过滤符合条件的内容以及最终汇总结果输出三个阶段。 ```pig -- 定义输入路径 logs = LOAD '/path/to/logs' USING PigStorage(',') AS ( timestamp:chararray, level:chararray, message:chararray); -- 过滤出level字段等于ERROR的日志条目 errors = FILTER logs BY level == 'ERROR'; -- 统计总数 error_count = FOREACH (GROUP errors ALL) GENERATE COUNT(errors); STORE error_count INTO '/output/errors'; ``` 借助于Pig的强大抽象层支持，即使是没有深厚编程经验的研究人员也能够轻松构建复杂的数据流水线逻辑[^5]。 --- #### 四、实验总结 本次实验全面覆盖了从底层基础设施建设到高层业务逻辑开发等多个层面的知识点。通过对HDFS的操作加深了对其架构原理的理解；而数据预处理环节则进一步巩固了理论课上学过的概念；最后运用Pig完成了特定场景下的ETL任务演示。总体而言收获颇丰！ --- #### 五、附录 - 参考链接集合：https://example.com/resources - 使用的所有库清单详见requirements.txt文件。 --- ###
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