1、数据导入 要求将样表文件中的（AA_GXJSQYDC2019）数据导入HIVE数据仓库中。分别将地域维度表导入数据仓库中。 （1）将改名且设置字符集为UTF-8后的文件上传到本地 （2）在hive中创建表aa_2019 create table aa_2019( ID String, QA04 String, QA05 String, QA07 String, QA15 String
原文连接 https://mp.weixin.qq.com/s/G-7jQXtQ_T0gHvzcvkYqxA ，原文出自 微信公众号 “数据社”。 大家好，我是一哥，有朋友问我，有没有主数据落地的方案？emmm...我手上有不少方案，但是新的涉密，老的没太大参考价值。 我顺手请教了一下蔡春久老师，发现他们写的《数据治理：工业企业数字化
开始之前，导入numpy、pandas包和数据 #加载所需的库 import numpy as np import pandas as pd #加载数据train.csv df = pd.read_csv("train.csv") df.head(5) 2 第二章：数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经
目录去重针对中文数值和特殊符号开头 面对大量数据，需要考虑 效率、时间、空间； 去重 sort 排序后，根据是否与上一条相同来去重； sort 占用内存多；最好是 5G以下的文件，我认为2G--3G最好。 长度比例 字符比例 针对中文 数值和特殊符号开头 句子开头的数值和特殊符号的，通常没有意义
数据挖掘流程记录 数据清洗 数据清洗之异常值处理的常用方法异常值的处理异常值处理箱型图
用kettle实现一个转换一个作业的例子实践 一.用kettle 实现一个转换 1.双击kettle 目录下的Spoon.bat脚本，启动Kettle工具，在工具栏处选择“文件”→“新建”→“转换”命令，创建一个转换，名字默认是“转换1”如图3-1所示： 图3-1 创建转换 2.在图3-1中选择“文件”→“保存”命令
1.数据质量的评价指标 准确性丶完整性丶简洁性丶 适用性 2 .数据质量的问题分类 1）基于数据源的“脏”数据分类 ①单数据源问题 ②多数据源问题 2）基于清洗方式的“脏”数据分类 ①独立型”脏“数据 ②依赖型”脏“数据 缺失数据 重复数据 3.数据清洗原理和定义
数据清洗学习笔记 第一章数据清洗概述 数据清洗第一章笔记 1.1 数据清洗的背景 当今时代，企业信息化的要求越来越迫切。由于海量数据的来源是广泛的，数据中会夹杂着不完整、重复以及错误的数据，因此对原始数据进行有效的清洗是大数据分析和应用过程中的关键环节。 1.1.1数据质量
1.1数据清洗的背景 数据质量是指在业务环境下，数据符合数据消费者的目的，能满足业务场景具体需求的程度。从适用性的角度看，数据质量是一个相对的概念（与决策有关）。 数据质量的特点： 1、“业务需求”会随时间变化，数据质量也会随时间变化。
学习目标 1、了解数据清洗的背景 2、了解数据清洗的定义 3、熟悉数据清洗的原理 4、掌握数据清洗的具体流程 5、了解常见数据清洗的策略和方法 1.1数据清洗的背景 当今时代,企业信息化的要求越来越迫切。对于企业的决策者来说,正所谓“垃圾进垃圾出(garbage in,garbage
一：《单晶片清洗中的时间影响》 二：《旋转清洗工艺》 三：《单片湿法刻蚀》 四：《等离子体的微纳米制造》 五：《电化学行为后的蚀刻清洗》 六：《2021年电子半导体白皮书》 七：《多通道晶圆缺陷检测方法》 八：《晶圆背面高效清洁工艺》 九：《晶片中去除超音速颗粒》 十：《光刻胶剥离方法》
一 数据清洗背景 企业信息化的要求越来越迫切，而作为决策支持的数据仓库的数据可能达不到要求，所以我们需要对数据仓库中的数据进行清洗，得出可靠数据，用以支持企业战略决策。 二 数据清洗相关定义 *数据清洗是提高数据质量的有效方法 *数据清洗是利用相关技术将“脏”数据转换为满
数据清洗第一章笔记 1.1 数据清洗的背景 由于海量数据的来源是广泛的，数据中会夹杂着不完整、重复以及错误的数据，因此对原始数据进行有效的清洗是大数据分析和应用过程中的关键环节。 一.数据质量 1.数据质量是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体
目录数据清洗(ETL)ETL清洗案例需求需求分析实现代码编写WebLogMapper类编写WebLogDriver类打包到集群运行压缩 数据清洗(ETL) ETL(Extract抽取-Transform转换-Load加载)用来描述数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。一般用于数据仓库，但其对象并不限于数据仓库 在运行
0x00 定义: 抗DDOS设备顾名思义，就是防御DDoS攻击的设备，通常包含三个部分：检测中心、清洗中心和管理中心 检测中心主要负责对流量进行检测，发现流量异常后上报管理中心，由管理中心下发引流策略至清洗中心，指挥清洗中心进行引流清洗。 清洗中心主要负责根据管理中心下发的策略进行引
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成
重点： 1.缺失值空值的处理 1.1空值的查看 函数： df[df.Cabin.isna()] info（） isnull().sum() 1.2空值处理 1.2.1空值的删除 函数：dropna() 1.2.2空值的替换 函数：df[df['Age']==None]=0 df[df['Age'].isnull()] = 0 df[df['Age'] == np.nan] = 0 df[df.Age.isna()] 注意：空缺值的数据类
Numpy ndarray构建ndarray数据类型 ndarray 与 python 原生 array 有什么区别Numpy 的矢量化（向量化）功能小练习 创建常用的数组创建一个全0数组全1数组单位矩阵对角矩阵设定具体的值设置空值和无穷大随机数组正态分布随机数其他分布设置随机数种子创建一个线性序列的数组
摘自《等离子体蚀刻及其在大规模集成电路制造中的应用》2.3.4 远程等离子源也称为远程高密度等离子发生器，它是半导体、芯片制造过程中的核心装备。它用离化后的氟来清洗沉积在芯片结构内部的硅粉尘。在半导体、芯片等制程中，随着时间的增加，在芯片内部和表面都
读书笔记：大数据清洗技术 作者：哈尔滨工业大学博导王宏志 第六章 不一致数据检测与修复 数据一致性指的是在数据中不包含语义错误或相互矛盾的数据，通常数据一致性通过规则检验和基于规则的修复方法来保障。大数据上不一致数据的修复主要挑战在于可扩展性和修复知识匮乏
读书笔记：大数据清洗技术 作者：哈尔滨工业大学博导王宏志 第三章 实体识别 上一节主要讲了串行实体识别方法，虽然提出了Gcluester聚类方法减少了相似度计算的数量，但本质上依旧没有解决可拓展性问题，所以本节讲到了能够有效提高可拓展性的并行算法，从两个角度来研究，基于Map
原文：https://www.cnblogs.com/enmink/p/10586635.html 数据清洗：一是为了解决数据质量问题，二是让数据更加适合做挖掘 一、解决数据质量问题 数据的完整性，比如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等 数据的唯一性，比如不同来源的数据出现重复的情况 数据的权威性，比如同一个指标出现
Pandas 传送门：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 在数据操作和数据分析方面，Pandas绝无敌手。Pandas一度是最流行的Python库。Pandas是用Python语言编写的，主要用于数据操作和数据分析。 这个名称来源于术语“面板数据”，“面板数据”是一个计量经济学术语，指的是包
Result文件数据说明： Ip：106.39.41.166,（城市） Date：10/Nov/2016:00:01:02 +0800,（日期） Day：10,（天数） Traffic: 54 ,（流量） Type: video,（类型：视频video或文章article） Id: 8701（视频或者文章的id） 测试要求： 2、数据处理： ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article） ·按照地市统
数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。 很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要对使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。 在这个教程中，我们将利用 Pandas包来进行数据清洗。 本文使用到的测试数据 property-data.csv 如
