版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102805231 简介：⼿把⼿玩转es的聚合查询之指标聚合 ES聚合分析 聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最⼤值、最⼩值，计算和、平均值等。ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102812520 简介：⼿把⼿玩转es的聚合查询之桶聚合 ES聚合分析 聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最⼤值、最⼩值，计算和、平均值等。ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强
内存数据库适用于实时性访问要求很高的业务应用系统，尤其是实时数据直播报类系统，如篮球比赛图文直播室，足球比赛图文直播室等各类实时播放类的体育赛事。本文以NBA篮球比赛直播室后台内存数据的存储设计为业务切入点，以Memcached内存数据库为平台，详细介绍了内存数据库在实时业务应用的典型应用。
Elasticsearch是一个高度可扩展的、开源的、基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据，并支持多租户。
上一篇《内存数据库应用之NBA篮球图文直播室存储设计》针对NBA篮球直播室的需求规格做了详细的介绍，其中存储设计是基于Memcached内存结构特点进行。本文针对相同的业务规则和需求，采用Redis实现相同的功能，只是存储结构发生了变化。考虑到介绍Redis的资料网上已经很多，本文不再重复介绍，感兴趣的可自行学习，在这里只重点介绍Redis的实际应用。为了行文方便，所有针对数据的操作均使用命令行执行。
文中部分代码会有“代码补完”字样的注释，是留给读者自己补完并在线评测的，相当于小作业，这里就请大家自行脑补吧。（编者注：每个需要补充的部分都给出了提示信息） 01. elo值 elo值就像现在竞技网游里的天梯系统，队伍在每场比赛后会根据表现有所调整，胜增败减，小胜小增，大胜大增。elo值反映了一支队伍在常规赛中的胜场期望，1800的对应期望是获胜67场以上，就是王朝级强队了。具体的天梯分段分布如下： ELO值 匹配战绩 对应队伍描述 1800 67-15 史诗级别 1700 60-22 总冠军争夺者 1
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重，看上去效果不错，但是这种做法有一个致命了缺陷，就是随着采集的 URL 增多，你需要的内存越来越大，最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢？布隆过滤器！它就可以完美解决这个问题，布隆过滤器有什么特殊的地方呢？接下来就一起来学习一下布隆过滤器。
"The world's most valuable resource is no longer oil,but data"
从古希腊、古罗马到日不落帝国，到当今的美利坚合众国，自古以来强盛的王朝似乎从来都是和发达的体育分不开的。但是身处科技、金融、军事、体育强国的美国现在似乎是把体育玩到了一个新的境界，那就是：“大数据驱动的体育”。 NBA是美国各个职业体育中的佼佼者，虽然在总营业额上次与美式足球NFL和职业棒球MLB列第三位，但是由于所需要的球员数目远远少于前面二者，NBA球员的年平均工资（515万美金，2012年数据），中位工资（230万美金）都远远高于所有职业体育项目。NBA的成功商业运作背后有着非常成功的IT支持。
12月15日，湖人客场对阵打森林狼，科比·布莱恩特在次节5分24秒得到本场第9分，生涯总得分也达到32293分，科比在自己职业生涯第19年，终于完成了对自己偶像乔丹的超越，升到历史得分榜第三名。 图片
安妮 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI 近日，哈佛大学的三名研究人员公开发表论文《Challenges of Data-to-Document Generation》，利用NBA的比赛结
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
干货 观点 案例 资讯 我们 撸主： Casey 岂安业务风险分析师 主要负责岂安科技RED.Q的数据分析和运营工作。 就在昨天，12月19日，科比再次站在斯台普斯中心球馆中央，见证自己的两件球衣高悬于球馆上空。作为一个正奋战在 Python 之路上的球迷，开始了一次数据分析实战，于是，以分析球赛数据为起点的操作开始了...... 前言 python 作为一个功能强大的编程语言，如今在数据分析、机器学习、人工智能等方面如日中天。如果想做数据分析，那么 python 则为一把利器。 初入职场，除了使
资料文档 https://atgfwacnz-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/gtfonedriver_365vip_eu_org/EusDXKRB02hIjTAmM
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如果真的要说程序员普遍常用的语言，那应该就是 SQL 了。 作为一门和数据库打交道的语言，无论是前端、后端，还是运维、web 开发，多少都需要写一些 SQL，尤其是随着互联网业务数据量的暴增，现在业务人员（比如产品经理、运营、财务人员），也需要懂得 SQL，数据分析已经是每一个岗位都必备的技能。 除了工作中常用，我主张学习 SQL 的另外一个原因：它是一门半衰期很长的语言，诞生至今 40 多年，SQL92 和 SQL99 这两个标准一直沿用到现在，这意味着掌握 SQL 是一件一劳永逸的事情，至少在你的职业生
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点，但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。在Dataquest，我们教授两种语言，并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。事不宜
上海数字科创股权投资基金正式签约揭牌，这是上海最早启动的元宇宙产业基金，计划首期规模10亿元人民币。据介绍，未来，该基金将采取“直投 + 母基金”模式，聚焦信创、数字孪生与元宇宙等数字经济产业，同时还将设立上海首个“青年设计师创投计划”。
在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。 Scala和Excel是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B型）的工作。而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。
其实标题中有两层意思：第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业，可以通过Excel中的ODBC数据接口，与数据库或者数据仓库建立连接，直接快速取数，提高工作效率；第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具，即便不能从数据库直接获取，也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化，并做到实时更新，也能提高工作效率。
未来的农业、制造业、体育、医疗、律师，甚至编辑记者行业等将迎来怎样的崭新形态？你会被失业吗？
由于新型冠状病毒肺炎大流行而暂停 NBA 比赛不过是当今世界的一个小小的混乱之一。但是和很多其他的运动爱好者一样，我想念看现场直播体育比赛的兴奋感。
自2012年开始，大数据(big data)一词越来越频繁地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。这一新生词汇已经上过《纽约时报》和《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内越来越多的互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 在很多人眼里，似乎是一夜之间，大数据变成了IT行业中最时髦的词汇。很多互联网公司都在发表自己对大数据的理解，由此衍生的诸如“大数据营销”、“大数据时代下的商业模式发展”等等分析文章层出不穷
设置请求头信息，包括用户代理（User-Agent）。这个信息告诉服务器我们的请求是从一个浏览器发出的，而不是爬虫，这样可以避免被反爬虫机制阻止。
1. 这篇数据分析案例，我做了个视频版本，对代码做了解读，讲了运行的注意事项和一些有的没的，供需。对于视频制作还不是很有经验，多包涵。（视频里有彩蛋）
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
虎扑是一个认真而有趣的社区,每天有众多JRs在虎扑分享自己对篮球、足球、游戏电竞、运动装备、影视、汽车、数码、情感等一切人和事的见解,热闹、真实、有温度。
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？ 《网
部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？ 大家有何妙招没？ 《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。 再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题
如果你是一位数据分析师，必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据，所以往往还需要掌握一门编程语言。
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？ 《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。 再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经
导读：NBA 2018-19 赛季已经落下帷幕，猛龙击败勇士，成为新科冠军球队。近日各队纷纷发布2019-20季前赛赛程，迎接新赛季。
这是日常学python的第九篇原创文章 首先祝大家新年快乐哈！学生的估计明天也要上课了，工作的估计早就去上班了，我也快要上课了，哈哈，新年这段时间一直没有写过文章，一直忙于跑亲戚和学习，感觉有点对不起关注我的粉丝。所以，今天决定抽空写一篇技术文章来给大家看看，继上篇写了入门mysql之后，还没有学习如何用python来操作数据库，那我今天就带大家来学习如何用python操操作数据库。 还有文末有福利，这算是给大家的新年礼物(记得点赞哦) 进入正题 工欲善其事，必先利其器。所以第一步，我们先下载第三方库。在这
中国广东省深圳市龙华新区民治街道溪山美地 518131 +86 13113668890 <netkiller@msn.com>
如果一次性要查寻大量数据，比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scoll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完处理完。
2022年2月，北京冬奥让全球再一次惊叹中国。国际上，俄乌战争继续不明朗，使得俄罗斯供应面临风险，汽车制造商面临金属成本飙升，消费者可能面临更高的汽车价格。国内刚刚闭幕两会，回顾过去，2021中国经济继续保持良好势头，114万亿GDP和8.1个百分点的增长令全球瞩目，5.5%的目标既务实又充满前景。然而，几乎就在两会期间，3月的香港、深圳、上海三地疫情让国民惊愕。
三年前，许多传统行业的人会说，互联网只是信息获取渠道而已，哪有媒体鼓吹的那么大的威力。现在他们一定会有新的看法：过去几年，互联网重新定义了电影、餐饮、出行等产业，今年的一大看点则是与体育的深度融合，互联网体育方兴未艾，最重量级的玩家非腾讯莫属。在其“承包”的NBA总决赛落下帷幕之际，腾讯体育所属的OMG（网络媒体事业群）旗下智囊机构企鹅智酷公开发布了《互联网+体育生态价值报告》，分享了他们对体育网络直播产业的理解和分析，从这份报告，亦能窥见腾讯体育的一些后手。 直播+体育成重中之重 直播是2016年中美两
今天下午下班去吃饭，吃完饭坐电梯上三楼，竟然被困在电梯里面了，当时的感觉还是很刺激的，电梯上升着，突然就掉下来了，像跳楼机一样，突出一个刺激，索性只掉了一层。。。然后由于是下班时间，修电梯的师傅打车来公司，修了半个小时才修好的，我们3个DBA在电梯里面困了一个半小时。困在电梯里的时候，大家在开玩笑说，这个时候要是出个线上的故障，那不得了啊，公司的中流砥柱们都困在电梯里了，哈哈哈。
摘要：这篇文章将介绍图数据库 Nebula Graph 的查询语言 nGQL 和 SQL 的区别。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 提到NBA和中国两个关键词，你的第一反应是不是就想到了姚明、王治郅和易建联？ 其实，中国人现在正在更深度的参与NBA，比如这家华人创立的科技公司NEX Team，他们正在用AI帮助NBA球员们训练，还获得了来自4位篮球界人士的投资，他们分别是： 8次入选NBA全明星史蒂夫·纳什 现任NBA球员林书豪 达拉斯小牛队老板马克·库班 前费城76人队总经理山姆·辛基（Sam Hinkie）
成长体系的形式有很多，无论是最常见的积分、成长值、虚拟币、会员等级，还是成就、勋章，甚至隐藏的条件和限制，目的都是实现网站的商业利益和满足用户的核心需求。下面我以腾讯体育为例，从市场切入点、正确定义用户、以及用户增长这三个方面去具体阐述腾讯体育在用户成长体系搭建的具体过程。 市场切入点 ● 市场发展潜力： a.根据企鹅智酷数据显示，中国目前体育人口仅为40%，而远远低于欧美发达国家的70%。在发达国家，体育产值约占GDP的1%~3%，但中国的体育产值在GDP中占比不到1%。 而根据21世纪经济研究院调查称
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