1. 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。 特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。 图1 本文就将以真实数据集和运存16G 继续阅读

这本Python金融大数据分析（第2版 影印版）图书，是2019-06-01月由东南大学出版社所出版的，著作者信息： Yves，Hilpisch 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787564183721，品牌：未知, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数691，字数有87万6000字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 Python已成为数据驱动和AI优先的金融界的编程语言。一些投资银行和对冲基金现在都使用Python及其生态 继续阅读

　　网贷，是现代年轻主要背负的一种债务方式，也许是因生意失败迫不得已用此种方法来缓解一时的经济压力，也许是因为习惯了提前消费从而需要一笔钱周转，但也有不少人因账单逾期导致征信比较花，所以也再次需要借钱的时候手足无措，那么大数据花了在哪个平台可以贷款呢? 　　1、海马回收 　　海马回收是苹果手机贷款口子，申请时只要手机是苹果手机即可，借款额度一般是1000-5000元，该口子无视黑白户不看征信，大数据花也能通过，不过周期较短，并不适合长期 继续阅读

Spark是一款开源的大数据分布式计算框架，它能够高效地处理海量数据，并且具有快速、强大且易于使用的特点。本文将从以下几个方面阐述Spark的优点、特点及其相关使用技巧。 一、Spark的概述与优点 Spark的出现解决了Hadoop无法在实时和迭代计算方面的不足。相比于Hadoop，Spark有以下几个优点： 速度更快。Spark采用内存计算方式，执行速度比Hadoop快100倍。 支持实时计算。Spark的设计目标是在内存中对数据进行实时处理，它能够以秒 继续阅读

随着我们迈入2023年，大数据分析、人工智能和云产业将迎来蓬勃的创新和发展阶段 以下是我们预测的，将对行业格局产生重大影响的五大趋势： 世界在剧变，我们需要尽快寻找行业中的方向，迅速重回轨道 2023年，全球经济层面的不确定性将持续存在。 在云上部署数据密集型负载的企业需重新评估其云战略，更加关注成本优化，根据现有或新项目的ROI（投资回报率&#xff09 继续阅读

Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战，由清华大学出版社在2017-12-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 林大贵 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787302490739，品牌为清华大学, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有519页，字数86万4000字，值得推荐。 此书内容摘要《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器 继续阅读

        一、大数据和人工智能   大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展 继续阅读

导读：适合大数据营销的行业还是有很多的。毕竟现在大部分企业都是通过网络获取客户的。只要同领域有网站，有竞价或者优化，或者使用相关软件，这种情况下都可以。 适合大数据营销的行业还有很多。毕竟现在大部分企业都是通过网络获取客户的。只要同领域有网站，有竞价或者优化，或者使用相关软件，这种情况下都可以。比较常见的行业有金融行业、教育行业、汽车行业、知识产权领域等等，这些都是需要的。那么大数据营销面临哪些问题呢？ 1.相关数据的标准不够统一 无 继续阅读

近日，由湖南省人民政府、工业和信息化部主办的 2019 世界计算机大会在湖南长沙举行。大会以「计算万物 湘约未来」为主题，邀请国内外行业专家学者、企业家汇聚一堂，共同探讨计算技术产业发展之路，是我国计算机产业领域规格最高、规模最大的专业性盛会。 会议期间，由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同编制的《2019 中国大数据产业发展白皮书》在「计算机未来：算力驱动万物互联」主题论坛上隆重发布，并揭晓了「 继续阅读

这本大数据的Python基础 [Python Foundation for Big Data]图书，是2019-05-01月由机械工业出版社所出版的，著作者信息： 董付国 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787111624554，品牌：其他品牌, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数194，字数有31万5000字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 《大数据的Python基础》共10章。第1章介绍Python开发环境的搭建、简 继续阅读

大家好，我是一哥，前几天建了一个数据仓库方向的小群，收集了大家的一些问题，其中有个问题，一哥很想去谈一谈——现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。 一、数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Proces 继续阅读

项目描述将一千万条数据，大约500M的文本文档的数据导入到数据库分析:通过Java的IO流解析txt文本文档，拼接动态sql实现insert入库，可以实现，缺点如下第一:IO流解析大文本文件对机器性能要求较高，测试大约消耗2G左右的内存第二:拼接sql语句insert一千万条数据大约需要2小时时间，长时间insert会锁表，如果是核心业务表，例如订单表，会造成大量用户无法 继续阅读