数据修改(Mutate) filters/mutate 插件是 Logstash 另一个重要插件。它提供了丰富的基础类型数据处理能力。包括类型转换，字符串处理和字段处理等。 类型转换 类型转换是 filters/mutate 插件最初诞生时的唯一功能。其应用场景在之前 Codec/JSON 小节已经 ...
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2020-06-04 20:04:10
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数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。 1.降维 在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降
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2020-06-04 15:26:58
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Apache ECharts (incubating) 是由百度捐给 Apache 开源基金会的开源项目，目前正在孵化中。Apache ECharts 基于 Javascript 的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。 Apache ECharts 提供大量常用的 ...
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2020-06-04 12:13:25
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业务人员和管理者通常会用excel表格作为日常工作的数据汇总及展示，但是传统的“人工+Excel”模式统计量大、耗费时间长，而且容易漏掉或是重复统计，数据也不易及时更新，查询不方便，还会存在人员变动及数据安全不可控的风险。RDP报表工具提供自助式数据可视化分析功能，支持多形态的数据源数据接入、自助多维数据分析和交互式报表模板等功能。使得业务人员能够自助式数据探索与可视化分析，业务统计也不再受限于提
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2020-06-04 12:00:29
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何为数据可视化？数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。如何美学形式与功能需要齐头并进？其一：美学，就是要图形美观、样式丰富。其二
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2020-06-04 01:15:27
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3D 可视化，就是把复杂抽象的数据信息，以合适的视觉元素及视角去呈现，方便系统的展示、维护和管理。而在可视化系统的搭建选择上，所呈现的风格样式效果多种多样，各自所突出的适用场合也不尽相同。对于科技风格上的体现，线框模式可能是最具有代表性意义的实现方式之一。机房数据可视化的管控维护的实现上，在工业... ...
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2020-06-04 00:54:12
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生态 Spark Core：最重要，其中最重要的是RDD（弹性分布式数据集） Spark SQL Spark Streaming Spark MLLib：机器学习算法 Spark Graphx：图计算 特点 针对大规模数据处理的快速通用引擎 基于内存计算 速度快，易用，兼容性强 体系架构 主节点：C ...
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2020-06-03 20:48:29
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导入必要的模块 首先，我们导入numpy、pandas和用于作图的matplotlib库： 从雅虎财经获取特斯拉、通用和福特的每日收盘价数据 可视化数据，并对有趣的事件进行可视化检查，并画蜡烛图 在同一张图中画出特斯拉、通用和福特股票的开盘价曲线： 每支股票的最大成交量是发生在哪一天？ 从开盘价格的 ...
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2020-06-03 20:42:40
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随着信息化的发展和进步，可视化大屏开始为社会各行业提供全面应用。目前越来越多的需求显示希望大屏能够更直观的还原出所要展示数据可视化的真实场景，让整个项目更立体、更有科技感，让项目在面对复杂操作时能灵活应对。 假如甲方爸爸说：我想要一个炫酷真实的大屏！怎么样能快速给出解决方案。 不如来看看大厂阿里云D ...
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2020-06-03 15:58:35
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by 轩辕御龙 数据分析之 pandas 初步 pandas是一个常用的第三方 Python 库，提供快速灵活的数据处理功能，也是进行数据分析的有力工具。我们的口号是：“更快，更高，更强”（皮一下）。啊，当然，现在经常有很多库一上来就要“吊打”pandas，咱们还是不必在意。 pandas尤其擅长处 ...
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2020-06-03 14:06:17
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