【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。

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python大数据处理与分析数据集与源代码

MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集）

计算机 软件开发 行业分析 数据分析 数据报告 行业报告

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（1）熟悉Python编程，基础结构流程； （2）数据框和序列的访问、切片及运算、交叉分析； （3）pandas导入外部数据文件；

本文章主要讲述使用VS2019编写C#程序，并通过UDP/TCP进行通信，使用Wireshark抓包软件抓取发送的包并分析数据结构，由于涉及到客户端和通信端，可以使用两台电脑，一台电脑编写客户端代码，一台电脑编写服务器端代码，也可以在一台电脑上开两个VS2019同时编译两个端，看自己的选择。实验环境：Window10系统开发工具：VisualStudio2019使用工具：Wireshark3.4.0下载Wireshark安装包，点击下面的链接提取，里面有2.6.4和3.2.7版本的注：我安装3.2.7版本的时候安装报错1603，百度了好久都没解决，但我室友安装时并没问题，所以我安装的是2.6.

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