数据处理

PostgreSQL的数据集成之路：ETL+CDC实现实时多源聚合在企业数据架构中，PostgreSQL凭借其强大的扩展性、事务一致性以及对JSON、GIS、时序数据的原生支持，已成为常见的开源数据库之一。然而，真正的挑战并非PostgreSQL本身的性能，而是如何高效、实时地将MySQL、TiDB、SQL Server、API等多源数据聚合到PostgreSQL中，构建统一、可信、可分析的数据资产。ETLCloud通过"ETL+CDC（Change Data Capture）"双轮驱动，将传统的T+1批量同步升级为分钟级甚至秒级的增量pipeline，让Postgre

民乐团扒谱机

PCA 主成分分析：数据世界的 “旅行清单整理师”—— 从 30 维杂乱到 2 维清晰的诗意降维“每次收拾旅行行李，面对 30 件待选物品 —— 衬衫、外套、充电器、防晒霜…… 我们总在纠结：能不能只带 2-3 件核心装备，既满足所有需求，又不用拖着沉重的箱子？”

【Big Data】Apache Kafka 分布式流处理平台的实时处理实践与洞察目录一、Apache Kafka是什么二、Kafka的诞生背景三、Kafka的架构设计四、Kafka解决的技术问题

10迁移TiDB数据库数据到GaussDB数据库迁移与升级已成为应对业务发展、技术演进和合规要求的常见场景。将数据从TiDB分布式数据库迁移至华为云GaussDB，尤其对于追求更高安全性、稳定性和国产化兼容性的企业而言，是一项具有战略意义的决策。然而，迁移过程中的数据一致性、业务停机和转换复杂性往往是企业面临的主要挑战。本文将介绍如何借助ETLCloud这一领先的数据集成与迁移工具，轻松、高效、安全地完成从TiDB到GaussDB的迁移任务，化复杂为简单，实现平滑过渡。

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爱编码的程序员

python 处理json、excel、然后将内容转化为DSL语句，适用于数据处理（实用版）Python -config -dev.py -data -data.json -dsl.json -dsl.txt -dsl模版.json -example.xls -将execel里面的内容转成DSL语句.xlsx -doc design.md -src -models -_init_py -main.py -utils -init.py -json_load_utils.py -README.md -requirements.txt -setup.py

Monkey的自我迭代

逻辑回归参数调优实战指南在前面的学习中，我们参数使用的都是默认参数。所有在面对特殊问题的时候，准确率会高，召回率也不高。所以我们要对某些数据进行微调。

小关会打代码

Python编程进阶知识之第四课处理数据（pandas）目录简介1. 安装 Pandas2.基本数据结构1.Series（1.）创建Series（2.）Series的属性

麻辣长颈鹿Sir

【C++】使用箱线图算法剔除数据样本中的异常值目录一、箱线图算法介绍二、五数概括计算解释三、四分位距（IQR）与异常值判定四、箱线图在数据处理中的应用

青春不败 177-3266-0520

基于Surfer与Voxler数据处理及可视化技术应用Surfer和Voxler分别是用于二维和三维数据可视化软件，具有强大的数据处理和插值功能，软件主要应用于气象、环境和地质（以及生物、医学等）等领域。其中Surfer主要用于绘制二维等值线图、三维表面图以及空间矢量图，Voxler主要用于绘制空间等势面图（如流线、污染羽分布、地下矿体形态等）。有助于土壤污染场地调查数据、野外地质调查、钻孔数据的可视化效率，展示令人惊叹的结果，推动相关领域实际工程项目的发展。

亿牛云爬虫专家

Kafka与Flink打造流式数据采集方案：以二手房信息为例近年来，国内多个城市的存量房市场呈现出波动频繁、挂牌量上升但成交周期拉长的结构性特征。特别是在一线与强二线城市中，房源更新节奏加快，用户浏览行为活跃，价格异动更加频繁。与此同时，政策层面也在不断优化限制措施，鼓励“以旧换新”“首付降低”等手段，进一步提升了市场活跃度。

胖达不服输

「日拱一码」020 机器学习——数据处理目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法