1、月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
2、什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。 我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。
3、它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。由于大数据分析家可以解决复杂的问题，因此拥有一种易于理解的语言是理想的。
4、大数据技术与应用（专业代码：610215），属于计算机小类（专业小类代码：6102）的分支专业，从属于专业大类电子信息大类（专业大类代码：61）。专业代码就是用来指示大学专业的数字编号。全国统一。所谓代号：为简便或保密需要用以代替正式名称的别名、编号或字母。
5、大数据主要学习以下语言：JAVA，PYTHON，MYSQL，JAVASCRIPT，算法结构等另外就是各个语言的框架，提高开发速度的。下面是跟数据相关的知识。数据的连接首先需要加载一个代码块。如果 chunk 是一个字符串，代码块指这个字符串。如果 chunk 是一个函数， load 不断地调用它获取代码块的片段。
大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming。Storm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理、数据的流转、任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了。
大数据处理中的计算技术涉及多个方面，其核心在于高效、准确地处理和分析规模庞大、复杂多样的数据集合。这些技术主要包括分布式计算、内存计算、并行计算等。分布式计算是大数据处理的重要基础，通过将数据分散存储在网络中的多个节点上，可以充分利用各节点的计算资源，实现数据的并行处理和分析。
大数据的四种主要计算模式包括批处理计算、流计算、图计算和交互式计算。批处理计算是一种常见的大数据计算模式，它主要处理大规模静态数据集。在这种模式下，数据被分为多个批次，然后对每个批次进行独立处理。
分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。
要把数据导入excel，可以使用python中的pandas库来实现。首先，需要安装pandas库，并且导入该库。然后，将数据存储在一个数据结构中，例如DataFrame，再使用DataFrame.to_excel（）方法将数据写入excel文件中。可以指定excel文件的路径和文件名，以及一些其他参数，如表格的名称等。
mac上用python导入excel具体步骤。引用第三方库：进入python环境路径下，使用终端进入该路径。如找不到该路径，可以直接复制pycharm中的python环境路径，在finder搜索，会展示该路径下的文件，右键退回上层文件夹，就能找到安装路径了。安装pythonExcel库中的xlwt/xlrd库，用于写入和读取Excel文件。
sh = bk.sheets（）[-1]上面两句就可以打开Excel表格中的一个sheet，sheets得到的是一个list，存放所有的sheet。sh.nrows是该sheet中的行数，知道这个后就可以使用for循环来读所有的单元格了：sh.row（i）[3]这个就代表第i行的第4列。
坑一：用pandas的to_excel写入EXCEL时，会把原数据清空。解决方案：先用openpyxl的load_workbook打开工作薄，再用pandas的ExcelWriter新建写入器，把之前打开的工作薄赋值给写入器的工作薄。坑二：把带有公式的sheet1数据导入再写入sheet2时，会发现带公式的数据全部为空。
1、首先，从数据源中读取需要去重的数据。这可以使用大数据框架（如Hadoop，Spark或Flink）提供的API来完成。其次，数据预处理：在进行去重之前，需要对数据进行一些预处理，例如去除空格，转换为小写等。这可以帮助提高去重算法的准确性。然后，选择去重算法：根据具体的业务需求，选择合适的去重算法。
2、将F中的内容使用函数f（来源渠道，用户标识），分发至文件FF…、FN内。（可开M（M=2）个并行，且若N-M越大，同时向同一文件写入数据的概率越小）将文件FF…、FN内的访问记录去重。（可开N个并行分别处理对应的N个文件）。
3、去重：通常我们收集的数据集中有一些数据是重复的，重复的数据会直接影响我们模型的结果，因此需要进行去重操作；去除或者替换不合理的值：例如年龄突然某一个值是-1，这就属于不合理值，可用正常值进行替换或者去除；修改矛盾内容：例如身份证号是91年的，年龄35岁，显然不合理，进行修改或者删除。
4、当去重过程继续时，一个标识已存在于标识列表中的新数据块将被认为是冗余的块。该数据块将被一个指向已存储数据块指针的引用替代。通过这种方式，任何给定的数据块只有一个实例存在。去重技术能够显著地减少存储空间，对大数据存储系统具有非常重要的作用。
5、网贷大数据可以通过以下方式进行清理： 数据去重：通过识别和删除重复的数据记录，确保每个借款人或投资人只有一条唯一的数据。 数据标准化：将不同格式或错误格式的数据统一为标准格式，例如统一日期格式、金额格式等，以便后续的分析和处理。
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