没有利用这些优势的企业很可能会将其客户流失到利用“数据时代”中所有可用信息的竞争对手手中。 ? 确保合规性 企业在准备增加数据收集和利用时，请考虑遵守法律和行业标准的重要性。...使用数据 当将数据转换为业务价值时，要考虑的一个重要问题是如何使用所拥有的数据，并对所没有的数据进行补偿。例如，企业需要了解如何填写缺少的数据。有时候，企业并没有完全理解数据为什么会这么做。...为了从企业所拥有的东西中获得价值，需要学习推断并填写缺失的数据。 了解如何同步数据也很重要。有时企业会有太多的东西，为了更好地理解数据显示的内容，必须删除一些字段。...有时候企业必须同步两组不同的数据，所以企业没有很多填充相同值的字段。 当谈到使用数据将其转化为商业价值时，并不像收集数据那么简单。...企业绝对必须了解如何处理和解读所收集的数据，这可能是过程中最重要的部分。一旦企业可以做到这一点，就会开始看到真正的结果和真正的价值。
开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts 通过上面我们已经知道了如何使用...Django获取数据库的系统状态信息并将其存入redis数据库 这节讲如何使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势 1....冒号左边代表时间，采用Unix时间戳的形式 冒号右边为DBTime的值 这里我们分2部分讲解 一个是以天为单位进行分组，计算每天的DBTime差值 一个是以小时为单位进行分组，计算一天中每小时之间的差值...首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有天没有监控数据则不会有该日期，解决方法下面有讲 result...首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:
第一部分：数据信息 生活中，我们面临着各种各样的数据：比如你的成绩单，比如公司的财务报表，比如朋友圈的一些状态，比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的多样化（variety...，我们如何分析这些数据，从数据中找到我们想要的东西呢？...我们将从如何将这些数据导入R中开始，慢慢学习如何处理，分析我们身边的大数据。 第一章 数据的导入 面对各种各样纷杂的数据，我们分析的第一步便是获取数据并将其导入R中。...我们以github的API数据为例，下面是我的github的代码仓库部分数据的json格式信息，完整版本在这里 { "id": 20472818, "name": "courses",...Useful link: Rwordseg的相关信息，例子 Rweibo的相关信息，例子 我们不仅可以读入JSON数据也可以通过函数toJSON将数据框写为JSON格式，例如将鸢尾花数据集写为JSON格式
第一部分：数据信息 生活中，我们面临着各种各样的数据：比如你的成绩单，比如公司的财务报表，比如朋友圈的一些状态，比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的多样化（variety...，我们如何分析这些数据，从数据中找到我们想要的东西呢？...我们将从如何将这些数据导入R中开始，慢慢学习如何处理，分析我们身边的大数据。 第一章 数据的导入 面对各种各样纷杂的数据，我们分析的第一步便是获取数据并将其导入R中。...为了应对需要下载多个文件的情况，R提供了函数download.file()，使得R可以从互联网上直接把数据拽下来。...我们以github的API数据为例，下面是我的github的代码仓库部分数据的json格式信息，完整版本在这里 { "id": 20472818, "name": "courses",
The example was created in SSIS 2008 R2.
一、文档转换 1.1 Word 转化为 PDF 可以使用 Python 的 win32com 模块实现将 Word 文档批量转化为 PDF 格式。...下面西红柿演示一个示例代码，用于将指定目录下的所有 Word 文档转化为 PDF 格式： 先导入必要的包。 import os import win32com.client 注意，我要开始转换了。...('Word.Application') # 遍历目录下的所有文件，将 Word 文档转化为 PDF 格式 for file_name in os.listdir(folder_path):...运行上述代码后，指定目录中的所有 Word 文档应该会被转化为 PDF 格式，并存储在相应的目录中。...1.3 doc格式 & docx格式 互转 西红柿继续为大家介绍如何使用 Python 实现 Word 文档（支持 doc 和 docx 两种格式）的批量互转。
让您学会如何使用互联网上任何类型的可用数据。 先决条件 用R来进行网页爬取的先决条件分为两个： 要进行网页爬取，您必须具备R语言的操作知识。...有了它，只需要轻轻的点击，您便可以选择网站的任何部分并获得相关标签。请注意：这是一个实际学习HTML和CSS并手动操作的方法。...步骤4：当您有了数据后，请确保它看起来是您所需的格式。我在对数据进行预处理，将其转换为数字格式。...#数据预处理：将排名转换为数字格式 rank_data<-as.numeric(rank_data) #我们再来看看排名 head(rank_data) [1] 1 2 3 4 5 6 步骤5：现在您可以清除选择器部分并选择所有标题...让我们合并它们到一个数据框并检查它的结构。
虽然从数据存储格式上来讲我们分为shp素材、json素材，但是由于在R语言中使用ggplot2作图，所支持的数据集对象大致又可分为两类，它们都可以由shp、json数据文件转化而来。...这两种格式的数据集所描述的信息差不多是一致的。第一种格式（sp）是R语言绘图比较传统的数据格式，它将地理信息数据分割为两大块：描述层和映射层。...多边形边界点信息是一个多层嵌套的list结构，但是我们仍然可以通过fortity函数将其转化为数据框。...如果我们需要制作填色地图，那么我们需要先将自己的业务指标和描述层数据进行整理和并，并将合并后的数据与几何映射层的数据框进行合并。 这里我虚拟一个指标。...以上代码免去了繁杂的合并转化过程，节省了大量代码，是数据格式制作地图的极佳替代方案。 接下来谈论下sf格式，这种格式的数据既可以来源于json格式数据，也可以来源于shp格式数据，非常自由。
本文将介绍数据清洗过程的主要步骤，并通过案例和代码演示如何利用R语言进行数据清洗。 R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。...让我们来看一下实际案例中如何用R识别并解决数据离群点。 老虎机在赌博界十分流行（老虎机的操作方法是把硬币投入到机器中，并拉动把手来决定回报）。...例如，以前文的赌博数据为例，我们可以生成新的赌博结果文件，其中年龄值被存为字符型（或文本值）。为清理它，我们需要将其转化为数据型。...一个常见的案例是当数据包括形式为YYYY/MM/DD的日期数据时，你想按每周汇总的形式呈现出时间序列分析，或者其他需要日期值的操作但是可能需要重新定义日期格式，或者你需要将其变为R日期类型。...为了解决这一问题并均衡这些变量，数据科学家试图将数据转化为可比的量纲。 数据点的中心化是数据标准化中最常见的例子（尽管还有很多）。
因此，如何可以实现一个自动化的脚本，支持直接合并多个可染色的mesh，并输出带有纹理的最终结果，是一个非常重要的功能。遗憾的是度娘和谷歌目前没有相关的教程。...因此本文带大家了解一下，如何重头写一个ply文件并且合并输出所有需要合并的m esh。 ▍如何存储一个带纹理的obj格式的mesh 这里我们首先介绍一下，怎么去存储一个mesh。...ply格式的mesh 存储为obj格式之后，我们通过meshlab自带的命令行格式，把所有带有纹理的mesh全部转化为ply文件。...我们的最终目的是把他们全部合并为一层并且统一存储。 ▍ply文件格式介绍 下面我们来介绍一下ply文件格式的组成。ply文件有两个重要组成部分。...▍如何读取并操作ply文件 ply文件本身是单纯的文本流，为了处理方便，这里我们使用python自带的plyfile进行处理，从而快捷的读取ply文件并转化为相应的numpy矩阵。
下面讲述对R、F、M三个维度下的度量如何进行汇总。 1.R代表最近一次消费，是计算最近一次消费时间点和当前时间点的时间差。...综上，我们大致了解了如何构建RFM模型，下面以Python实现RFM模型，并对每一步进行详细的讲解。...具体代码如下： # 统计没条数据与当前日期的时间差 ## 计算相差天数 data['R'] = (pd.datetime.now() - data['time']) ## 将时间差timedelta格式转化为需要的日格式...因此利用pandas中的groupby函数对每个用户以上一步统计的R值作为分组依据进行分组，并求出最小值。...由于data_rfm数据表中的user_id是去重的，因此将其作为主键。
将这些文件合并为更大的文件，会最大程度地减少要处理的元数据并更有效地将文件大小与HDFS块对齐，有助于提高Big SQL读取性能。...Parquet文件合并 作为Apache Parquet项目的一部分，有一组基于Java的命令行工具，称为parquet-tools。...另外，不管文件的存储格式如何，要考虑的解决方案是重新创建表并通过执行INSERT…SELECT进行压缩。...* from old_table; 该解决方案还允许通过将数据分区复制到新表中，删除原始分区并插入新的压缩分区来合并单个分区中的文件。...需要注意的 建议对上述存储格式的文件脱机运行修改操作，真正的问题是写入或删除文件的操作如何不影响当前正在运行并访问旧文件的查询任务，压缩文件本身并不复杂，但是不影响正在使用文件的任务可能会成为问题。
等于T意味着你导入的数据第一行作为数据的列名，默认是T;等于F意味着你导入的数据第一行作为数据的一部分。如图： ? b. read.table()。这个函数主要来打开TXT、CSV等文件。...数据格式转化：as.numeric() 数据的数值化，as.character()因子或者其他格式转化为字符串格式。 c....数据结构的转化：as.matrix()将数据转化为矩阵，data.frame()将数据转化为数据框的形式。 d....数据一般计算：round()数据位数的保留设置，logx()以x为底的对数函数格式，sort()对数向量列进行排序，并返回排序后的向量，order()对数据向量进行排序，并返回原向量值所在的位置。...数据的合并：rbind() 以行的形式进行逐行增加，cbind()以列的形式逐列增加数据，c(a,b)在a向量后面添加b向量或者变量变成新的向量。 结果的导出 a. write.csv()。
于是我开始翻书（《R语言数据可视化之美》，《ggplot2》），《R数据科学》），以及百度搜索。找到了几篇很实在的blog（见文末）。...china_map = readShapePoly("bou2_4p.shp")#导入shp格式的中国地图 x<-china_map@data 得到的中国地图数据如下 ?...地图中共计有925个地域信息，并将其转化为数据库，并基于id进行连接。...xs<-data.frame(x,id=seq(0:924)-1) china_map1<-fortify(china_map) #转化为数据框 china_map_data<-join(china_map1...代码，数据相关资料与shp格式的中国地图都已放在我的github上了。
Rmarkdown简介 想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。 那什么是Rmarkdown呢？...以下是R Markdown的一些主要特点和用途： 可嵌入R代码：在R Markdown文档中，你可以直接嵌入R代码块，并使用R语言进行数据处理、分析和可视化。...你可以根据需要选择适合的输出格式，并使用相应的R包和设置来生成最终的文档。 可嵌入文本和标记：除了R代码，你还可以在R Markdown文档中嵌入文本、标题、段落、列表、链接、图片等。...你可以将R Markdown文档转换为不同的输出格式，并将其共享给他人，以便他们查看、交互和复制你的分析。...R代码文件，具体推文：快速将rmd文件转化为R纯代码文件，你喜欢吗？
假设有一个数组，那么我们是一直将其划分，直到只剩余一个元素，那么这个时候我们往回合并，合并过程很简单，无非是每两个数组指针动不动，具体图解如下： 那么我们用代码实现如下： #include<bits...= (l + r) / 2; //左半部分归并排序 mergeSort(arr, l, mid); //右半部分归并排序 mergeSort(arr, mid+1, r);...用于存放数据个数 int b[maxn];//存放 void mersort(int l, int r){ if(l>=r) return ; int midd = (l+r)/2; int...int mid = (l+r)/2; //不断划分 mer(l,mid); mer(mid+1,r); mersort(l,r);//合并 } int main(){ cout...= 0;//初始化为0 mer(0,n-1); cout<<"逆序对个数为:"<<endl; cout<<tot<<endl; }
E-R模型是人们描述数据及其联系的概念数据模型，是数据库应用系统设计人员和普通非计算机专业用户进行建模和沟通与交流的有力工具。它使用起来非常直观易懂、简单易行。...在进行数据库应用系统设计时，首先要根据用户需求建立需要的E-R模型，然后再建立与计算机数据库管理系统相适应的逻辑数据模型和物理数据模型，最后才能在计算机系统上安装、运行数据库。...当采用E-R方法进行数据库概念设计时，可以分成3步进行：首先，设计局部E-R模式，然后把各局部E-R模式综合成一个全局的E-R模式，最后对全局E-R模式进行优化，得到最终的E-R模式，即概念模式。...2、一个联系转化为一个关系模式，与该联系相连的各实体的码以及联系的属性转化为关系的属性，该关系的码有如下三种情况： v 若联系为1:1，则每个实体的码均是该关系的候选码。...合并方法是将其中一个关系模式的全部属性加入到另一个关系模式中，然后去掉其中的同义属性（可能同名也可能不同名），并适当调整属性的次序。
报表自动化实战 这一节给大家演示下在实际工作中如何结合Pandas和openpyxl来自动化生成报表。...假设我们现在有如下一份数据集： 现在我们需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，会主要包含三方面： 当日各项指标的同环比情况； 当日各省份创建订单量情况； 最近一段时间创建订单量趋势 接下来分别来实现这三部分...而格式调整就需要用到openpyxl库，我们需要将Pandas库中DataFrame格式的数据转化为适用openpyxl库的数据格式，具体实现代码如下： from openpyxl import Workbook...openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows #创建空工作簿 wb = Workbook() ws = wb.active #将DataFrame格式数据转化为...r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标_原始.xlsx') 运行上面代码会得到如下结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的： 接下来我们针对上面原始数据文件进行格式调整
目录 前言 一、并查集 1、并查集的合并（带路径压缩） 2、询问是否为同一个集合 3、例题 二、前缀和 1 、前缀和是什么 2、经典题目 三- 字符串处理 1、字符串的插入 2、字符串转化为int类型...---- 一、并查集 并查集，类似于树的组合，俩个数如何以最短的时间复杂度，实现合并，就是把一个树的根连到另一个树上去，时间复杂度近乎为1； 维护n个元素，刚开始每个元素自己一个集合，支持两个操作。...合并两个元素所在的集合 询问两个元素是否在相同的集合内 其他支持： 维护每个元素和同一个集合内的其他元素的关系 每个元素所在的集合的大小 并查集这个算法，他有自己的模板操作 1、并查集的合并（带路径压缩...接下来再输入 m个询问，每个询问输入一对 l,r。 对于每个询问，输出原序列中从第 l个数到第 r 个数的和。 输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。...接下来 m 行，每行包含两个整数 l 和 r，表示一个询问的区间范围。 输出格式 共 m 行，每行输出一个询问的结果。
假设我们现在有如下一份数据集： 现在我们需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，会主要包含三方面： 当日各项指标的同环比情况； 当日各省份创建订单量情况； 最近一段时间创建订单量趋势 接下来分别来实现这三部分...而格式调整就需要用到openpyxl库，我们需要将Pandas库中DataFrame格式的数据转化为适用openpyxl库的数据格式，具体实现代码如下： from openpyxl import Workbook...openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows #创建空工作簿 wb = Workbook() ws = wb.active #将DataFrame格式数据转化为...r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标_原始.xlsx') 运行上面代码会得到如下结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的： 接下来我们针对上面原始数据文件进行格式调整...，就是将不同的结果文件合并到同一个Sheet中的完整代码，具体结果如下，可以看到不同结果文件合并在了一起，并且各自的格式设置完好。
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