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工欲善其事必先利其器(大数据分析工具集)

大数据时代需要大数据挖掘,我习惯把大数据分成四个领域:数据科学、网络科学、空间地理科学和可视化技术; 最近的主要兴趣在空间地理领域,学习如何获取POI,Polygon,经纬度,空间匹配算法和可视化,一个全新领域有带来诸多大数据分析工具的思考和整合。 恰巧看到一篇国外博客列举了大数据领域的分析工具,俺的微信公号也曾经写过两篇: 数据工匠 | 工欲善其事必先利其器(数据分析工具集一) 数据工匠 | 工欲善其事必先利其器(数据分析工具集二) 今天就接着把数据分析主要是大数据挖掘的工具集三写下来: 顺势俺在总结一下: 我了解和喜欢的大数据挖掘工具主要分成:提取,存储,清洗,挖掘,可视化,分析和集成语言领域。 数据存储和管理 如果你要使用大数据,你需要考虑如何存储它。大数据个人一般玩起来常常是几百兆、或G;当然企业级就可能不是这个侧面了,T或P级,一个好的数据存储提供商应该为您提供一个基础架构,在其上运行所有其他分析工具以及存储和查询数据的地方。 Hadoop Hadoop已经成为大数据的代名词。它是一个用于在计算机集群上分布式存储大型数据集的开源软件框架。这意味着可以上下扩展数据,而无需担心硬...

什么是数据科学?如何把数据变成产品?

未来属于那些知道如何把数据变成产品的企业和个人。 ——麦克·罗克德斯(Mike Loukides) 据哈尔•瓦里安(Hal Varian)说,统计学家是下一个性感的工作。五年前,在《什么是Web 2.0》里蒂姆•奥莱利(Tim O’Reilly)说“数据是下一个Intel Inside”。但是这句话到底是什么意思?为什么我们突然间开始关注统计学和数据? 在这篇文章里,我会检视数据科学的各个方面,技术、企业和独特技能集合。 互联网上充斥着“数据驱动的应用”。 几乎任何的电子商务应用都是数据驱动的应用。这里面前端的页面靠背后的数据库来支持,它们两者之间靠中间件来连接其他的数据库和数据服务(信用卡公司、银行等等)。但是仅仅使用数据并不是我们所说的真正的“数据科学”。一个数据应用从数据里获取价值,同时创造更多的数据作为产出。它不只是带有数据的一个应用,它就是一个数据产品。而数据科学则是能创建这样的数据产品。 互联网上早期的数据产品之一就是CDDB数据库。CDDB数据库的开发者意识到基于CD(音频光盘)里面的每首歌曲的确切长度,任何CD都有一个唯一的数字签名。Gracenote公司创建了一个数据...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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