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下一波浪潮：从大数据到大社会

21 2025-01-31 《大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活 [2.0升级版]》

下一波浪潮：从大数据到大社会就像国家本身没有它自己的钱一样，国家也没有它自己的权力，但不幸的是，没有人清楚地明白这个道理。国家所有的权力都是社会授予的，或是以各种理由和借口向社会剥夺的，除了社会，国家权力没有任何其他的来源。10 ——艾尔伯特·诺克（1870-1945），美国著名作家、社会批评家美国，作为全世界信息技术最为发达的国家，也是最早迈...

公开数据

22 2025-02-01 《数据之美 : 解密优雅数据解决方案背后的故事》

公开数据 2007年8月2日，《Oakland Post》记者兼主编Chauncey Bailey在光天化日下被刺杀了，距离我所在的商业区的公寓仅隔几个区。虽然这个尚未公开的案例看起来是被当前Bailey正在调查的一群罪犯分子的政治谋杀的一个案例，但是它重新聚焦了全国对奥克兰暴力犯罪的关注。几乎同时，《Oakland Tribune》的Sean Conn...

处理数据

16 2025-02-01 《数据之美 : 解密优雅数据解决方案背后的故事》

处理数据所有的数据都捕捉完成后，开始了数据处理工作。我们做的第一件事是把原始的Lidar数据发送到510 Systems公司，一家在加州伯克利的工程公司，对处理这种类型的数据有很多经验。该公司把该项目分配给其内部的Lidar数据大师Pierre-Yves Droz。他在把Lidar数据转换为可使用格式领域是专家。我们把数据以DVD方式邮寄给Pier...

数据封装

1 2025-04-30 《廖雪峰 JavaScript Python Git 教程》

数据封装面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的 Student 类中，每个实例就拥有各自的 name 和 score 这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩： >>> def print_score(std): … print('%s: %s' % (std.nam...

高管的六大数据分析任务

18 2025-01-31 《大数据：你的规划是什么？ (麦肯锡季刊)》

高管的六大数据分析任务制定并实施大数据及高级分析战略，不仅仅是将数据提供给外部供应商以找出隐藏的趋势，其实还意味着对企业日常的业务经营要进行深入变革。这一变革通常意味着转型，而落实转型对高管团队提出了更高的要求。经验丰富的高管是不可替代的，他们运用自己的知识，消除相关威胁，作出艰难的权衡，在决策权遇到冲突时拿出权威来，并发出管理层致力于创建数据分析文化...

数据聚合

34 2024-12-26 《利用Python进行数据分析》

数据聚合面向列的多函数应用以“无索引”的形式返回聚合数据数据聚合对于聚合，我指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。之前的例子中我已经用过一些，比如mean、count、min以及sum等。你可能想知道在GroupBy对象上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算（如表9-1所示）都有就地计算数据集统计信息的优化实现。然...

数据检查

15 2025-02-01 《数据之美 : 解密优雅数据解决方案背后的故事》

数据检查对于每个阶段的数据分析，通常而言，花一些时间来确保数据的准确性是完全必要的，地理编码也不例外。地理编码的错误来自于很多方面：地址中存在拓扑错误，新的建筑通常不会列在公开的数据库中，邮政编码随着时间可能变更。我们在使用USC WebGIS过程中，怀疑该软件可能存在一个bug，因为大量的地址被错误地分配到该州的洛杉矶及其他地区；我们使用另一个免费在...

更新数据

23 2025-02-01 《数据之美 : 解密优雅数据解决方案背后的故事》

更新数据用户和Web站点的交互操作会导致数据库的不断更新。因此，我们要解决的首要挑战是为每个更新提供良好的性能和操作一致性的前提下，如何支持大量的更新操作。面临挑战假设我们要构建一个社交网络站点，系统中的每个用户都有一条用户信息记录，该记录包含用户名、爱好等。用户Alice可能在全世界都有朋友，她的朋友想看她的个人信息，这些读取请求操作有严格的...

数据->模板

7 2025-04-08 《AngularJS学习笔记》

6.1. 数据->模板 6.1. 数据->模板数据到表现的绑定，主要是使用模板标记直接完成的： <p> {{ w }} x {{ h }} </p> 使用 {{ }} 这个标记，就可以直接引用，并绑定一个作用域内的变量。在实现上， ng 自动创建了一个 watcher 。效果就是，不管因为什么，如果作用...

探索数据

15 2025-02-01 《数据之美 : 解密优雅数据解决方案背后的故事》

探索数据有很多不错的数据分析工具。表17-2对一些最常见的工具进行了比较。我们喜欢使用工具R，它是一个开源的统计和可视化编程环境，包含活跃的并且不断增长的开发社区。它在统计学中作为一种事实标准而产生。为了广泛的数据分析，比起其他数据分析包，我们更喜欢R工具包，因为它的图形库、便捷的索引标注以及一组优秀的复杂统计和社区维护包。你可以看看该软件，在...