数据分析

【字节跳动】数据挖掘面试题0012：数据分析、数据挖掘、数据建模的区别数据分析：是对已有的数据进行收集、清洗、整理，并通过统计方法、可视化等手段，提取有价值的信息，回答“发生了什么”“数据呈现出哪些趋势”等问题。其目标是描述性分析，帮助理解数据现状。例子：分析某电商平台月度销售额变化，找出销量最高的商品品类。

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Julia爬取数据能力及应用场景Julia 是一种高性能编程语言，特别适合数值计算和数据分析。然而，关于数据爬取（即网络爬虫）方面，我们需要明确以下几点：虽然它是一门通用编程语言，但它的强项不在于网络爬取（Web Scraping）这类任务。而且Julia 的生态系统在爬虫方面还不够成熟和丰富。所以说Julia爬取数据后立即进行高性能的数据分析这点还是有一些优势。

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HTML应用指南：利用GET请求获取全国山姆门店位置信息山姆会员店作为全球知名的零售品牌，自进入中国市场以来，始终致力于为消费者提供高品质商品与便捷的购物体验。随着新零售业态的快速发展，门店位置信息的获取变得愈发重要。品牌通过不断拓展门店网络，目前已覆盖多个一、二线城市，形成了较为完善的线下服务体系。

商品销售数据分析实验进入虚拟机，启动HDFS和Yarn销售订单表商品详细表：创建目录存放数据加载数据

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利用AI Agent实现精准的数据分析当下，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。海量的数据每天都在产生，如何从这些复杂且庞大的数据中提取有价值的洞察，成为了企业提升竞争力、优化决策的关键。而 AI Agent（智能代理）技术的兴起，为企业实现精准数据分析提供了一种全新的高效解决方案。

基于 React 和 TypeScript 搭建的机器学米其林餐厅数据分析项目米其林餐厅数据可视化平台是一个基于 React 和机器学习构建的全栈数据分析应用，通过交互式可视化展示全球米其林星级餐厅的空间分布、星级分布和多维度特征分析。

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基于Excel的数据分析思维与分析方法数据分析一定要会Excel、SQL和Python？非常肯定地回答您，Python、R语言、Excel函数和VBA，以及高级数据分析软件，都学不到，您将学到：5个有效的数据分析利器，以及分析思维

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Python数据分析基础03：探索性数据分析相关文章：《python数据分析基础02：数据可视化分析》《Python数据分析基础01：描述性统计分析》

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Apache Spark 4.0：将大数据分析提升到新的水平Apache Spark 4.0 带来了 PySpark 画图、多态 UDTF、改进的 SQL 脚本和 Python API 更新，以增强实时分析和可用性。 Apache Spark 4.0 于 2025 年发布，它通过增强性能、可访问性和开发者生产力的创新，重新定义了大数据处理。在 Databricks、Apple 和 NVIDIA 等机构的 400 多位开发者的贡献下，Spark 4.0 解决了数千个 JIRA 问题，并引入了诸多变革性功能：PySpark 原生画图、Python 数据源 API、多态

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Pipeline 引用外部数据源最佳实践在企业网络安全日志处理场景中，防火墙、入侵检测系统（IDS）等设备会持续产生大量日志，记录网络流量、访问请求、异常事件等基础信息，但这些原始日志仅能呈现表面现象，难以全面剖析安全威胁，需要在日志处理过程中引入外部数据增强安全分析能力。

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脑机新手指南（二十一）基于 Brainstorm 的 MEG/EEG 数据分析（上篇）脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是一种在大脑与外部设备之间建立直接通信通道的技术，它通过采集和分析大脑信号来实现对设备的控制或信息的输出。神经电生理信号作为脑机接口的重要数据来源，主要包括以下几种类型：

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