程序员如何实现财富自由系列之:参与大数据分析和挖掘

本文探讨了程序员如何参与大数据分析和挖掘,介绍了大数据的概念、核心技术和工具,如Hadoop、Spark、NoSQL,强调了大数据与传统数据分析的差异,并提出了参与大数据分析所需的技能和知识,包括数据采集、清洗、转换、分析等。此外,还提供了数据采集、清洗和转换的实例,以及如何将网页浏览量数据转换为时间序列数据进行分析。

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

“大数据”这个词汇已经有了很长一段历史。在过去的一百年里,它一直是指海量、高速、多样的数据集合。而如今,随着互联网、移动互联网、物联网等新型应用的兴起,越来越多的企业、个人和组织都将自己的数据上传到云端,通过大数据技术分析、挖掘等手段获取最大化收益。

实际上,所谓的“大数据”,就是指能够产生海量数据的各种资料和信息,这些资料和信息可以帮助企业进行决策、精准营销、产品开发、人口统计、地理定位等领域的决策。但要想理解大数据背后的理论、方法和工具,并真正运用它们进行创造性的价值输出,需要程序员的知识储备和能力支撑。作为技术人员,我们就应该深入研究大数据技术,了解其原理、算法、工具及平台等方面的应用;同时也要具备足够的业务经验、数据分析能力、计算机视觉、自然语言处理、机器学习等专业知识,才能更好地理解和实践大数据。

那么,究竟什么时候该用大数据,什么时候用传统的数据分析方式呢?实际上,相比于大数据来说,传统的数据分析方式(包括关系数据库查询、数据挖掘、Excel统计分析等)也是一种有效的方法。对于一些静态数据分析来说&#x

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