二、实验内容和要求 针对实际需求，构建格式规范的数据集，并能够借助于 SQL Server、Weka、SPSS 等工具平台，利用 K-means 等聚类分析算法进行聚类分析，正确分析实验结果，发现知识...三、实验步骤 以下是参照示例：以 SQL Server 作为工具，完成数据集的构建和聚类分析。——以下内容，仅供参考！...实验总结体会 通过数据挖掘聚类分析实验，积累了许多宝贵的经验。...首先，我认识到对数据进行深入理解是取得成功的关键。在开始实验之前，我仔细分析了数据的结构、特征和可能存在的异常或缺失值等情况。这样的数据理解使我能够更好地选择合适的分析方法，并取得更好的结果。...总的来说，进行数据仓库与数据挖掘的聚类分析实验是一个充满挑战但又充满乐趣的过程。
目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 三、清洗数据 对categorical data特征进行观察。...发现很多特征属于偏态分布或分类太多，对于我们进行分析是非常不利的，因此需要对部分数据合并。 1）workclass 在进行合并时。一些和我们分析的目标相关的关键信息是需要单独保留的。...嗯，这就交给你们去实践了，实验就按USA和非USA来了。...处理好之后的数据如下： ? 是不是以为就结束了，但是还有一步没做，目前的结果并不能直接放到模型中，还需对特征，转变哑变量，利用pd.get_dummies处理。...到此，数据清洗和缺失值的处理的过程就全部完成了。 四、聚类分析 在做聚类之前，需要做特征选择，选出一些和income相关性高的特征出来，再做聚类分析。这样聚类得到的结果可信度高。
目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 一、数据准备 本次实验，是通过实验方法，练习数据清洗方法和聚类分类，使用工具包...数据下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data 背景：对用户数据分析，通过聚类方法找出哪些人口统计信息与人群收入高低有关联...二、缺失值处理 通过上面可以看到，数据非常的脏乱，因此需要对数据进行一些清洗工作。但是开始工作前，我们需要了解我们的数据，字段的含义以及数据分布情况。...其中workclass和occupation字段缺失情况一样的，我们需要进一步分析他们值的分布。 4、缺失值特征观察 因此对上面四个特征分别进行进一步的观察，尝试修复缺失值。...因此顺着这条思路，接着往下分析。 将workclass为空和age对比分析 ? 以及workclass非空和age的对比分析 ?
一）启动 Hadoop 集群和 Spark 集群 具体部署 Hadoop 和 Spark 集群的步骤可参考：【智能大数据分析 | 实验二】Spark实验：部署Spark集群 这里，登录大数据实验一体机，...实验让我看到，Spark Streaming 通过将流式数据划分成一系列的批处理任务，将实时数据按指定时间窗口转换为 RDD，并对 RDD 进行一系列的转换操作。...Kafka与Spark Streaming的结合： 实验提到了通过 Kafka 进行流数据传输的典型应用案例。...在现代大数据处理环境中，这种组合能更好地满足高效处理实时数据的需求。 编程实践中的挑战与收获： 实验过程中，我实际编写并运行了 Spark Streaming 程序。...在编程实践中，我学会了如何通过 Java 编写流处理任务，如何通过 socket 监听数据流，并通过 RDD 转换和窗口操作处理数据。
一、实验目的 掌握如何用 Java 代码来实现 Storm 任务的拓扑，掌握一个拓扑中 Spout 和 Bolt 的关系及如何组织它们之间的关系，掌握如何将 Storm 任务提交到集群。...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 ZooKeeper 版本：zookeeper-3.4.6...具体步骤可参考： 【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录 【大数据技术基础 | 实验五】ZooKeeper实验：部署ZooKeeper 【大数据技术基础 | 实验十五】Storm实验：部署...cd /usr/cstor/storm/logs ls cat wordCount-1-1728785733-worker-6703.log …… 七、实验心得 在本次 Storm 实验中，我深入了解了如何使用...通过本次实验，我不仅掌握了 Storm 的基本概念，还学会了如何使用 Java 代码来实现 Storm 任务的拓扑，以及如何将 Storm 任务提交到集群中运行。
二、实验要求 理解 MapReduce 编程思想； 会编写 MapReduce 版本 WordCount； 会执行该程序； 自行分析执行过程。...具体详细步骤可参考： 【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录 【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS 【大数据技术基础 | 实验十三】YARN实验：部署YARN集群 本实验主要分为...通过对单词及其计数进行合并，我能够得到每个单词在整个数据集中的总出现次数。这一过程让我体会到聚合操作的重要性，以及如何高效地处理和合并数据。特别是在面对大规模数据时，优化排序和分组算法显得尤为关键。...为了提高效率，我还学习了如何利用内存中的数据结构，以便更快地进行查找和更新。 通过这个实验，我不仅掌握了 MapReduce 的基本语法和使用方法，更重要的是，我理解了其背后的设计思想和应用场景。...在大数据时代，MapReduce 作为一种有效的分布式计算模型，能够帮助我们处理海量数据，为数据分析、机器学习等领域提供强有力的支持。
，选取有实际背景的应用问题进行数据分析方案的设计与实现。...要求明确目标和应用需求，涵盖数据预处理、建模分析、模型评价和结果展示等处理阶段，完成整个分析流程。...二、主要实验过程 1、加载数据集 from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer=load_breast_cancer() cancer.keys... 在本次实验中，我使用了Scikit-Learn库中的逻辑回归、支持向量机(SVM)和k最近邻(kNN)算法对乳腺癌数据集进行分类，并对每种算法的分类性能进行了评估。...通过这次实验，我学到了如何使用Scikit-Learn库中的机器学习算法进行分类任务，并了解了如何通过网格搜索和交叉验证来优化算法的超参数，提升其分类性能。
（3）数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。...1、配置各节点之间的免密登录，具体步骤参考：【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录 2、因为下面实验涉及 Spark 集群使用 HDFS，所以按照之前的实验预先部署好 HDFS。...在部署完成后，我学习了如何使用 Spark 的 Web UI 进行任务监控。这让我对作业的执行过程有了更直观的了解，比如任务的运行时间、资源使用情况等。...在实验中，我体验到了分布式计算的优势。通过将数据分片分配到不同的工作节点上，Spark 能够并行处理大量数据，大幅提高了计算效率。...我实现了一些基本的数据处理任务，比如数据过滤、聚合等，观察到处理速度相较于单机模式有了显著提升。 总结来说，这次 Spark 集群部署实验让我对大数据处理技术有了更深入的理解。
上一篇文章主要分析了各个检测方法在检测能力上的优劣。这篇文章主要分析一下各个检测方法对程序造成的影响以及可扩展性。...我们挑选了比较常用的SPLASH-2测试集程序用来测试这些动态数据竞争检测方法在程序运行过程中需要消耗的执行时间以及内存。...Condvar Radix -p1/2/4/8/16/32 –n5262144 -r8 -m524288 radix sort Lock+Condvar [图例] [平均内存开销] 上图展示的是动态数据竞争检测方法在不同的程序上执行需要的平均内存开销...[图例] [平均执行时间] 上图展示的是动态数据竞争检测方法在不同的程序上执行需要的平均执行时间。...[锁集和向量时钟操作分析] [锁集和向量时钟操作分析] 上表展示的动态数据竞争检测方法在不同程序（16个线程）上执行时锁集操作和向量时钟操作相关的统计。
之前的文章大致介绍了一下我们的动态数据竞争检测平台如何构建，这篇文章主要是在动态数据竞争检测平台上实现了之前介绍的数据竞争检测方法，我们扩展了其中的一些方法使得这些方法能够识别所有的Pthread库中的同步原语...对这10种方法进行测评的目的主要想回答以下几个问题： 各个检测方法的检测能力如何？ 各个检测方法对程序造成的影响如何？ 各个检测方法的扩展性如何？...对Unittest进行实验结果分析如下所示： [动态数据竞争检测算法检测能力实验结果] 首先对于TP Case项，我们从图表中能够比较清晰的发现ML、TS能够检测到的数据竞争相对其他8种方法来说更多。...对于FPN Case项，我们分析了一下其中被误检或是漏检的示例，结果如下表所示： [这里写图片描述] 在表的FN Case项中，我们可以发现No Locks（数据竞争的两个操作没有任何锁保护）的比例很多...后序将介绍动态数据竞争检测方法对程序造成的影响以及可扩展性两个方面的实验分析。
前言 文章相关资源可参考我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen/Python_data_analysis 一、实验目的与要求 1、目的： 掌握数据预处理和分析的常用库...='count',values="PassengerId") 四、实验体会 在本次实验中，我学习了如何使用Pandas和Matplotlib库进行数据预处理和可视化分析。...通过完成各种任务，我掌握了使用Pandas读取CSV文件并将数据加载到DataFrame中，如何查看DataFrame中每列的数据类型以及如何获取数据的基本统计信息。...学会了如何对数据进行筛选、查询和统计分析，例如计算订单数量、查询特定条件下的订单等。了解了如何处理缺失值，并将数据类型转换为适合分析的格式。 ...通过这次实验，我不仅掌握数据预处理和分析的常用库Pandas的基本用法，能应用Pandas库实现对数据的有效查询、统计分析，以及进行必要的数据预处理；能使用Matplotlib库进行数据可视化，从而为进一步的机器学习应用做好必要的准备
通常情况下，我们需要先通过浏览器访问该网站，并查看其源代码，以便更好地了解其网页结构和所需数据所在位置。 （2）分析目标网站：接着，需要对目标网站进行分析。...四、程序运行结果 1、爬取 “中国南海网” 站点上的相关信息 运行结果： 2、爬取天气网站上的北京的历史天气信息 运行结果： 五、实验体会 通过实践，对网络爬虫如何工作有一个直观的认识，包括如何发送...HTTP 请求、如何解析网页内容、如何提取和处理数据等。...在 Python 数据采集与存储实验中，你接触并使用多种第三方库，比如 requests 用于发起网络请求，BeautifulSoup 或 lxml 用于解析 HTML 文档，pandas 用于数据处理...这些库大大简化了数据采集和处理的过程，提高了开发效率。数据采集后的处理和存储是非常重要的一环。学会如何清洗数据、转换数据格式、有效地存储数据。
库构建数据分析模型的一般过程，掌握线形回归分析的基本原理和主要优缺点，能对给定的数据集进行线形回归分析。...下面是如何使用交叉验证改进线性回归模型的学习效果的步骤： 导入必要的库：首先，导入cross_val_score函数，它可以用于执行交叉验证并返回每个折叠的评分。...四、实验体会 通过这次实验，了解了基于Scikit-Learn构建数据分析模型是一种非常实用的技能，可以帮助我们快速构建高效准确的数据模型，从而更好地分析和利用数据。 ...本次实验运用了线性回归，这是一种常见且重要的数据分析方法。通过对线性关系进行建模，我们可以预测和理解变量之间的关系。...总之，在Python数据分析中，我们需要掌握数据处理和清洗、特征工程、模型选择和调优、模型评估和预测等多个方面的知识。同时，我们还需要具备良好的编程能力和数据分析思维，才能更好地完成实验任务。
但是大家忘了一件事, 就是电脑系统默认桌面上的文件是属于系统盘 (C盘), 这样的话，万一有一天你的电脑系统出现故障，需要重新安装系统, 那就悲剧了, 你辛辛苦苦做的实验数据可能就白费了, 一点也不留的就被格式化了...这样, 就算系统坏了, 重新安装系统, 你的D盘的数据依然会在, 也就很安心了。 接下来, 我们讲解一下如何设置： 1. 双击桌面上的此电脑 ? 2. 右击桌面, 选择属性 ? 3.
(5)设备维修完后，交还原实验室，由实验室管理员进行维修登记。...：统计查询 数据结构：设备名+修理日期+修理厂家+修理费+责任人等 ⑩新设备表 输入：统计查询，购买 输出：统计查询 数据结构：类别+设备名+型号+规格+单价+数量+生产厂家+购买人等?...+负责人 五、系统的实体图及实体之间的联系图（E-R图） 六．总结 本次实验要求我们自己动手设计一个实验室设备管理系统，要求对实验室设备进行统计查询，对实验室设备维修、报废情况的处理记录以及能够申请购买新设备...本次软件需求分析报告系统的运用了整个学期的理论及实验知识，帮我找到了平时的知识漏洞，及时的查漏补缺，加深了我对课本理论知识的认识，也提高了我的动手操作能力和思维转换能力。...从业务流程图到功能结构图，数据流图和E-R图，每一个都由自己设计完成，大大的提高了我对软件需求分析的能力。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。
参考链接： 科赫曲线或科赫雪花 Python 算法分析与设计实验：科赫雪花实验 一、实验目的 1、熟悉python编程环境，包括程序安装 2、熟悉python基本语法 3、递归算法程序分析与调试 二、...实验工具 Win10操作系统、python3.7编译环境、IDLE编译器 三、实验内容 本次实验是利用递归算法，用python中的绘图库turtle，实现画出科赫雪花。...四、实验过程 本实验采用递归算法完成曲线绘制：如果n=0，直接画出长度为L的直线。...本次实验设n=3，用for遍历循环角度，在最外层的循环执行后，再调用下一阶及相应的长度。...t.right(120) koch(300, 3) t.right(120) koch(300, 3) t.done() t.hideturtle() main() 五、实验结果与分析
很多兄弟想看实验文章，今天就跨域MPLS VPN OptionC实验（带RR场景，VPNv4路由下一跳为RR）进行分析。 【实验基础命令可以在群里看手册自行配置，本次作为实验分析。...根据实验拓扑配置进行现象分析】 实验拓扑： 第一步： 配置ISP 100和ISP 200的IGP/LDP/MPLS协议，R3和R4之间使能MPLS 第二步： 在PE（R1、R6）上配置VPN实例 第三步...，SiteB访问SiteA的数据能够到达S1-CE1 延续上面实验五续： 此时R5有了去往R2的外层标签，当收到R6传递给其带有1037的私网标签数据包时，R5通过对照VPNv4-BGP标签路由表将私网标签替换为...的下一跳为10.1.5.5，但是R2与R5（10.1.5.5）不是直连邻居，于是递归查找去往10.1.5.5 的LSP没有找到，于是进行IP转发，将携带私网标签1026的数据包交给了R3 数据包到达...通告的关于10.1.5.5路由的标签，在R3上开启主动朝着IPv4-BGP邻居R2分配10.1.5.5的标签的能力 那么就可以建立起来R2关于VPNv4路由下一跳10.1.5.5的LSP 继续延续实验五续的转发
包括如何在 BI Development Studio 的 Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、层次结构和多维数据集，如何查看多维数据集的维度，理解并掌握 OLAP...： 多维数据集浏览时，以下是参照界面： 五、实验结果分析 （1）数据源定义：通过定义数据源，实现了与实际数据源的连接，确保了数据仓库能够获取到所需的源数据进行分析处理。...总的来说，实验结果表明成功建立了针对电商销售情况分析的数据仓库 SDWS，并实现了多维分析的基本功能。通过对数据进行多维分析，可以深入挖掘数据背后的规律和趋势，为电商企业提供决策支持和市场竞争优势。...最终，通过多维数据集的浏览和配置，可以对电商销售情况进行多维分析，满足了实验中提出的各项分析需求，包括地区销售金额分析、商品销售量分析、顾客购买行为分析等多个方面的需求。 ...总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。
昨天就跨域MPLS VPN OptionC实验（带RR场景，VPNv4路由下一跳为RR）进行分析。...今天分享一下跨域MPLS VPN OptionC实验（不带RR场景） 【实验基础命令可以在群里看手册自行配置，本次作为实验分析。...根据实验拓扑配置进行现象分析】 实验拓扑： 第一步：配置ISP 100和ISP 200的IGP/LDP/MPLS协议，R3和R4之间使能MPLS 首先配置ISP 100和ISP 200的IGP，这里使用...通告IPv4-BGP通告给R4的 同理，R4也为10.1.6.6/32路由分配了标签1026，并传递给了R3; 在R3上也有了去往10.1.6.6/32路由的标签信息; 但是此时面临的问题时R4如何为...图示数据转发方向：
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