python数据分析实战项目

时间: 2023-09-14 19:03:47 浏览: 51
以下是一些Python数据分析实战项目的建议: 1. 探索餐厅数据:使用Python分析餐厅数据,例如顾客数量、消费金额和菜品偏好。可以使用Pandas进行数据处理和可视化。 2. 电影分析:使用Python分析电影数据集,例如IMDb、Rotten Tomatoes或Netflix的数据集。可以使用Matplotlib进行数据可视化。 3. 金融数据分析:使用Python分析金融数据,例如股票价格、财务报表和经济指标。可以使用NumPy和Pandas进行数据处理和可视化。 4. 社交媒体分析:使用Python分析社交媒体数据,例如Twitter、Facebook或Instagram的数据。可以使用Tweepy或API获取数据,并使用Matplotlib进行数据可视化。 5. 网络流量分析:使用Python分析网络流量数据,例如服务器日志或流量监控数据。可以使用Pandas和Matplotlib进行数据处理和可视化。 6. 医疗数据分析:使用Python分析医疗数据,例如病历、生命体征和医疗费用。可以使用Pandas和Matplotlib进行数据处理和可视化。 这些项目可以帮助您练习Python数据分析,并提高您的技能水平。您可以在GitHub等开源代码库上找到这些类型的项目,或者使用在线资源和教程进行学习。
相关问题

python数据分析项目实战

作为一名AI语言模型,我无法完成具体的Python数据分析项目实战。但是,我可以提供一些可能的Python数据分析项目实战的示例,以供参考: 1. 分析股票市场数据:收集股票市场数据,使用Python进行数据清洗、数据预处理、数据可视化等操作,分析股票的历史趋势和未来走势,制定投资策略。 2. 分析社交媒体数据:收集社交媒体平台(如Twitter、Facebook、Instagram等)的数据,使用Python进行数据清洗、数据预处理、数据可视化等操作,分析用户行为、用户偏好、用户情感等,为企业制定营销策略提供参考。 3. 分析电商平台数据:收集电商平台(如淘宝、京东、天猫等)的数据,使用Python进行数据清洗、数据预处理、数据可视化等操作,分析商品销量、用户购买行为、用户评论等,为电商企业制定销售策略提供参考。 4. 分析交通数据:收集城市交通数据,使用Python进行数据清洗、数据预处理、数据可视化等操作,分析交通拥堵情况、交通流量、交通事故等,为城市交通管理部门提供参考,制定交通管理策略。 5. 分析医疗数据:收集医疗数据,使用Python进行数据清洗、数据预处理、数据可视化等操作,分析疾病发病率、疾病治疗效果、医疗资源分布等,为医疗机构和政府部门提供参考,制定医疗政策。 以上仅为Python数据分析项目实战的示例,具体的实践项目还需根据实际情况进行选择。

python数据分析实战

Python数据分析实战是一个将Python应用于实际数据分析项目的过程。通过使用Python编程语言和相关工具,可以对数据进行读取、处理、计算、分析建模和可视化,从而得出有价值的结论。 在Python数据分析实战中,你将面临很多问题需要解决。这些问题可能包括数据的清洗和整理,选择合适的统计方法和模型,以及数据可视化等。根据引用和引用的内容,我们可以了解到Python数据分析的流程主要包括读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分,每个部分都会使用不同的Python工具。 在数据分析的过程中,你可以使用Python中的各种库和工具来完成不同的任务。比如,你可以使用pandas库来读取和处理数据,使用NumPy库进行数值计算,使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化,使用scikit-learn进行机器学习建模等。这些工具可以帮助你高效地进行数据分析,并且可以根据具体的项目需求进行灵活的选择和应用。 在实战中,你可以选择一个具体的数据集或者项目进行分析。例如,你可以分析销售数据,了解销售趋势和关键因素;你可以分析用户行为数据,找出用户喜好和购买偏好;你还可以分析社交媒体数据,了解用户的情感倾向和话题热度等。通过对这些数据的分析,你可以为业务决策提供有力的支持和建议。 总结来说,Python数据分析实战是一个使用Python进行实际数据分析项目的过程。通过合理选择和应用Python工具和库,你可以解决数据分析中的各种问题,并得出有价值的结论。

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### 回答1: Python数据分析案例简单实战项目是指通过使用Python编程语言来进行数据分析,应用于实际生活中的项目。这些项目通常涉及数据的收集、清理、分析和呈现。通过这些实战项目,人们可以学习如何使用Python编程语言来处理和分析不同类型的数据,例如金融数据、交通数据、医疗数据等。同时,实战项目也帮助人们更好地理解数据分析的基本概念,如数据可视化、统计分析、机器学习等,从而提高数据分析的能力和水平。 ### 回答2: Python作为一门十分灵活的编程语言,在数据分析领域中也扮演着越来越重要的角色。Python数据分析案例简单实战项目意味着结合理论知识和实际案例,来帮助初学者更好地理解Python数据分析的应用。 以下是一些简单的Python数据分析案例实战项目: 1. 电影票房分析 通过爬虫等方式获得某个时段内的电影票房数据,利用Pandas等Python数据处理库对这些数据进行清洗、筛选等操作,并可视化呈现。同时,还可以根据分析结果推断出不同电影类型的受欢迎程度,有助于电影公司继续推出受欢迎的影片。 2. 医院病人数据分析 通过分析医院病人的病历记录和医疗费用数据,可以挖掘出许多有用的信息,如病种与医疗费用的关系、病人就诊时间的分布等。这些分析结果对医院的改善管理和治疗质量提升都有很大帮助。 3. 网页访问量分析 通过分析网站的访问量数据,可以知道哪些文章和页面最受欢迎,用户在网站上的行为模式等,这些分析结果可以用来制定更好的网站内容策略,改善用户体验。 最后,Python数据分析案例简单实战项目不仅可以提供初学者熟悉Python数据分析的方法和流程,也能帮助他们提升数据分析的能力和理解。 ### 回答3: Python数据分析是数据分析领域中最常用的语言之一,它具有简单易学、强大高效等特点,因此越来越受到数据分析师的青睐。本文将介绍一些Python数据分析的简单实战案例项目,帮助初学者更好地掌握数据分析技能。 1. 股票市场分析 股票市场分析是使用Python进行数据分析的常见应用之一。通过数据分析,可以了解股票市场走势、分析相关因素对股票价格的影响、确定投资策略等。这里,我们可以使用Pandas库下载股票数据,使用Matplotlib库进行可视化展示,通过均线、RSI等技术指标进行分析。 2. 商品销售数据分析 对于电商平台来说,销售数据是非常重要的信息。通过商品销售数据分析,可以了解商品的销售情况、用户的购买习惯、商品的热门时段等。可以使用Pandas库读取销售数据,通过数据清洗、数据可视化等操作进行分析,帮助商家更好地制定产品策略和营销方案。 3. 网络爬虫分析 对于搜索引擎来说,网站的数据和内容是非常重要的。通过网络爬虫,可以获取海量的网站数据、文本、图片、视频等信息,进行分析和应用。使用Python搭建网络爬虫比较简单,可以使用Beautiful Soup、Requests等库进行操作,获取所需数据后,可以进行内容分析、情感分析、关键词提取等操作。 4. 新闻自动摘要生成 在文本领域,新闻自动摘要是一项重要的应用。新闻自动摘要是通过人工智能算法,对新闻文本进行分析和提取,生成简短、准确、可读性强的摘要。可以使用Python中的自然语言处理技术,对新闻文本进行分词、去停用词、词性标注等操作,使用TextRank、LDA等算法进行分析,生成摘要,并结合NLTK、SnowNLP等库进行情感分析。 总结来说,以上四个案例项目是Python数据分析的常见应用,对于数据分析入门者来说,尝试进行实践有助于掌握Python数据分析技能,提升分析能力。
Python数据分析师实战项目附带数据源可以提供实际的数据集,供数据分析师使用Python进行数据分析和建模。这样的实战项目可以帮助数据分析师实践所学的技能,并且使他们能够解决真实世界中的数据问题。 数据源可以是各种形式的数据集,比如结构化数据、非结构化数据、时间序列数据等。这些数据集可以来自各种领域,比如市场营销、金融、医疗、社交媒体等。数据的来源可以包括公共数据集、企业内部数据、社交媒体平台数据等。 使用Python进行数据分析时,数据分析师可以使用各种Python库和工具来进行数据清洗、特征工程、可视化和建模等任务。一些常用的库包括pandas、NumPy、matplotlib和scikit-learn等。通过对实际数据集进行数据分析和建模,数据分析师可以深入了解数据集的特征和趋势,并从中发现有价值的信息和见解。 通过实战项目提供的数据源,数据分析师可以学习如何处理各种不同类型的数据,并运用各种技术和方法来解决实际的业务问题。他们可以展示他们的数据分析技能,包括数据清洗和预处理、数据可视化、特征工程、模型建立和评估等方面的能力。 总之,Python数据分析师实战项目附带数据源可以为数据分析师提供实践机会,帮助他们应用所学的知识解决现实世界中的数据问题,并且提升他们的数据分析能力和技能水平。
### 回答1: Python数据分析与机器学习实战项目是一门涵盖数据分析和机器学习的实践课程。该课程旨在教授学生如何使用Python编程语言进行数据分析和机器学习,包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等方面的内容。学生将通过实战项目学习如何应用这些技术解决实际问题,如预测房价、分类图像、推荐系统等。该课程适合对数据分析和机器学习感兴趣的学生和从事相关工作的人员。 ### 回答2: Python数据分析与机器学习实战项目是一种将数据分析和机器学习技术应用于实际问题的方法。Python是一种开源的编程语言,具有易学、易用、高效、跨平台等特点,适用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。 Python数据分析包括数据获取、数据清洗、数据可视化、数据分析等过程。其中,数据获取是指从各种数据源中获取数据,数据清洗是指对数据进行处理,以去除噪声和异常值,保证数据的质量。数据可视化是指通过图表、图形等形式将数据展示出来,方便人们对数据的理解和分析。数据分析是指对数据进行计算和处理,进行数据模型的建立和验证,以实现对数据的深入挖掘和分析。Python数据分析常用的工具包括Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn等。 机器学习是一种通过建立模型来发现数据中的模式,并利用这些模式进行预测和分类的方法。机器学习包括监督学习、无监督学习和半监督学习等不同类型。监督学习是指使用标记好的数据建立模型,用于对新数据进行分类、回归或者其他任务。无监督学习是指使用未标记的数据建立模型,用于数据聚类、降维或者数据变换等任务。半监督学习是指使用部分标记数据建立模型,既可以进行数据分类和预测,也可以进行降维和数据变换等任务。Python常用的机器学习工具包括Scikit-learn、Keras、TensorFlow等。 Python数据分析与机器学习实战项目是指将上述技术应用于实际问题中,通常包括以下几个步骤: 1. 确定问题:明确需要进行数据分析或机器学习的问题和目标,并收集相关数据。 2. 数据清洗和预处理:通过数据清洗和预处理,保证数据的质量,包括去除异常值、填充缺失值、特征标准化等。 3. 特征工程:将原始数据转化为适合建立机器学习模型的数据,如特征提取、特征编码、特征选择等。 4. 选择算法:选择适合问题的机器学习算法,并进行模型的建立和评估。 5. 模型优化:通过交叉验证、调整参数等方法,优化模型的性能,并评估模型的可靠性。 6. 部署模型:将优化后的模型应用到实际生产环境中,进行实时预测和分类。 Python数据分析与机器学习实战项目广泛应用于各个领域,包括金融、医疗、交通、教育等。例如,金融领域可以使用机器学习对股票价格进行预测,以帮助投资决策;医疗领域可以使用机器学习对病人的疾病进行诊断和治疗;交通领域可以使用机器学习预测交通拥堵和事故概率,以提高交通安全性等。 总之,Python数据分析与机器学习实战项目是一种将数据分析和机器学习技术应用于实际问题的方法,可以帮助我们更好地理解和分析数据,提高业务决策和创新能力。 ### 回答3: 随着人工智能技术的不断发展,Python数据分析与机器学习实战项目在整个科技领域中具有很高的重要性。Python是一种高效且易学的编程语言,由于其强大的数据处理能力和丰富的社区资源,在数据分析和机器学习领域被广泛应用。在这个项目中,我们将学习如何利用Python进行数据处理和可视化,以及如何运用机器学习算法解决实际问题。 Python数据分析与机器学习实战项目的重点内容包括以下几个方面: 1. 数据预处理: 数据预处理是数据分析的第一步,该步骤是数据分析的关键。在该步骤中,我们需要清理和整理数据,处理缺失值,转换和标准化数据等,以获得更好的数据分析结果。 2. 数据可视化: Python提供了多种选项可以进行数据可视化。 在这个项目中,我们会学习如何利用Matplotlib和Seaborn等Python库来进行数据可视化,使得我们可以更好地理解数据。 3. 机器学习算法: 对于各种机器学习算法,Python提供了专用库Scikit-Learn。在项目中,我们将学习各种机器学习算法(包括监督学习和无监督学习),如决策树,SVM,集成学习等。 4. 实战应用:学习了数据预处理和可视化以及机器学习算法之后,我们将会学习将这些知识实际运用到具体问题中。比如如何用机器学习算法来进行垃圾邮件分类、如何用机器学习做图像识别等。 需要指出的是,Python数据分析与机器学习实战项目是非常实用的,它不仅仅是帮助人们更好地理解数据,而且还可以用来预测未来走向,为人们提供更好的决策帮助。此外,通过学习Python数据分析与机器学习实战项目,可以使人们进入数据分析和机器学习领域并从事相关工作。总之,这个项目是非常具有挑战性且非常有意义的,值得我们学习和掌握。
Python数据分析与挖掘实战资源非常丰富。以下是一些主要的资源: 1. 书籍:市面上有很多优秀的Python数据分析与挖掘的书籍,其中一本非常受欢迎的是《Python数据分析实战》,它从数据获取、数据清洗、特征工程到模型建立都有详细的介绍和实战案例。此外,还有《Python数据挖掘入门与实践》、《利用Python进行数据分析》等。 2. 在线教程:网上有很多提供Python数据分析与挖掘的在线教程,例如Coursera上的"Python for Data Science"课程,Udemy上的"Data Analysis with Python and Pandas"课程等。这些教程都提供了视频教学和实践项目,便于学习和实践。 3. 视频教程:有许多优质的Python数据分析与挖掘的视频教程,其中一些是由知名的数据分析师和专家录制的。例如,DataCamp网站提供了很多与Python数据分析相关的视频课程,如"Python Data Science Toolbox"等。 4. 开源项目和代码库:GitHub等开源平台上有很多开源的Python数据分析与挖掘项目和代码库。例如,Pandas、NumPy等数据科学相关的Python库都是开源的,可以方便地用于数据处理和分析。此外,还有像scikit-learn、TensorFlow等机器学习库也可以用于数据挖掘和模型建立。 5. 数据竞赛平台:一些数据竞赛平台,如Kaggle和天池等,提供了许多真实的数据分析和挖掘竞赛项目,可以通过参与这些竞赛来学习和实践Python数据分析与挖掘的技能。 总之,对于学习Python数据分析与挖掘,可以通过阅读相关书籍、参加在线教程、观看视频教程、使用开源项目和代码库以及参与数据竞赛平台等方式来获取实战资源。不断学习和实践是掌握这些技能的关键。
根据提供的引用内容,可以看出这是一篇关于北京租房数据分析的Python项目实战。具体步骤如下: 1.读取数据 python import pandas as pd data_dframe = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv',header=0,encoding='gbk') 2.数据清洗和预处理 python # 删除重复数据 data_dframe.drop_duplicates(inplace=True) # 删除缺失值 data_dframe.dropna(inplace=True) # 将面积和价格转换为数值类型 data_dframe['面积(㎡)'] = data_dframe['面积(㎡)'].astype(float) data_dframe['价格(元/月)'] = data_dframe['价格(元/月)'].astype(int) # 添加新的列:户型 data_dframe['户型'] = data_dframe['区域'].str.extract('(\d+)室') 3.数据分析和可视化 python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 按区域分组统计房源数量和平均租金 new_df_Quyu = data_dframe.groupby('区域').agg({'小区名称':'count','价格(元/月)':'mean'}) new_df_Quyu.reset_index(inplace=True) new_df_Quyu.rename(columns={'小区名称':'房源数量','价格(元/月)':'平均租金'},inplace=True) # 按户型分组统计房源数量和平均租金 new_df_Hx = data_dframe.groupby('户型').agg({'小区名称':'count','价格(元/月)':'mean'}) new_df_Hx.reset_index(inplace=True) new_df_Hx.rename(columns={'小区名称':'户型数量','价格(元/月)':'平均租价'},inplace=True) # 绘制区域分组柱状图 x_Quyu = new_df_Quyu['区域'] y1_Quyu = new_df_Quyu['房源数量'] y2_Quyu = new_df_Quyu['平均租金'] fig_Quyu,ax1_Quyu = plt.subplots() # 可在一个图片中使用不同的y轴 ax2_Quyu = ax1_Quyu.twinx() ax1_Quyu.bar(x_Quyu,y1_Quyu,color='blue') ax2_Quyu.plot(x_Quyu,y2_Quyu,color='red') ax1_Quyu.set_xlabel('区域') ax1_Quyu.set_ylabel('房源数量',color='blue') ax2_Quyu.set_ylabel('平均租金',color='red') plt.show() # 绘制户型分组折线图 x_Hx = new_df_Hx['户型'] y1_Hx = new_df_Hx['户型数量'] y2_Hx = new_df_Hx['平均租价'] fig_Hx,ax1_Hx = plt.subplots() # 可在一个图片中使用不同的y轴 ax2_Hx = ax1_Hx.twinx() ax1_Hx.plot(x_Hx,y1_Hx,color='blue') ax2_Hx.plot(x_Hx,y2_Hx,color='red') ax1_Hx.set_xlabel('户型种类') ax1_Hx.set_ylabel('户型数量',color='blue') ax2_Hx.set_ylabel('平均租价',color='red') plt.show()
Python数据分析项目源码主要是基于Python编程语言进行数据处理和分析的项目。这些源码通常包括数据收集、数据清洗、数据可视化、数据建模等步骤。例如,在一个电商数据分析项目中,源码可以包括从网站抓取数据、清洗数据、将数据存储到数据库中、使用Python的数据分析库(如Pandas、Numpy等)对数据进行统计和分析、使用数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn等)进行数据图表展示等。 可视化项目是指使用Python编程语言进行数据可视化的项目。它通常涉及到使用Python的可视化库将数据通过图表、图形等形式展示出来,以便更好地理解数据和探索数据中的模式和趋势。例如,在一个销售数据可视化项目中,源码可以包括将销售数据进行处理和准备、使用Python的可视化库进行销售数据图表展示(如折线图、柱状图等)、添加交互式特性(如鼠标悬停显示详细信息、筛选器等)以增强数据可视化的交互性。 机器学习实战项目案例是指使用Python编程语言实现的机器学习任务的项目。机器学习是一种人工智能的分支,通过设计和构建算法,使计算机能够从数据中学习并自动改进。机器学习实战项目案例可以涉及各种机器学习算法和任务,如分类、回归、聚类、推荐系统等。使用Python的机器学习库(如Scikit-learn、TensorFlow等)可以实现这些机器学习任务。 综上所述,Python数据分析项目源码、可视化项目和机器学习实战项目案例都是基于Python编程语言进行数据处理、展示和机器学习的项目。这些项目源码和案例可以帮助人们学习和实践数据分析和机器学习的知识和技能。
### 回答1: 非常感谢您的提问。Python 作为一种强大的编程语言,可以用于金融数据分析与挖掘实战。Python 的数据分析库如 pandas、numpy、matplotlib 等,可以帮助分析金融数据,而数据挖掘库如 scikit-learn、tensorflow 等,则可以帮助挖掘金融数据中的规律和趋势。如果您有具体的问题或需求,我可以为您提供更详细的解答和建议。 ### 回答2: Python金融数据分析与挖掘实战是指通过使用Python编程语言来对金融领域的数据进行分析和挖掘,并将其应用于实际问题中。Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,在金融数据分析领域具有广泛的应用。以下是关于Python金融数据分析与挖掘实战的介绍和应用。 首先,Python金融数据分析与挖掘实战可以应用于金融市场预测与建模。通过使用Python中的数据处理、统计分析和机器学习等库,可以对金融市场数据进行建模和预测,帮助投资者做出更明智的投资决策。 其次,Python金融数据分析与挖掘实战可以用于风险管理和金融产品创新。通过对金融数据进行分析和挖掘,可以发现潜在的风险因素,并采取相应的风险管理措施。同时,还可以利用分析结果创新金融产品,满足客户的不同需求。 此外,Python金融数据分析与挖掘实战还可以用于金融机构的运营和决策支持。金融机构需要处理大量的数据,通过使用Python进行数据分析和挖掘,可以帮助机构发现潜在的商机、提升运营效率,并为决策者提供可靠的数据支持。 最后,Python金融数据分析与挖掘实战还可以应用于个人理财和财务规划。通过使用Python编程语言,个人可以对自己的财务数据进行分析和挖掘,帮助制定更合理的理财计划和财务规划。 总之,Python金融数据分析与挖掘实战不仅可以用于金融市场预测和风险管理,还可以应用于金融产品创新和运营决策支持。同时,个人也可以利用Python进行个人理财和财务规划。这些应用都能够帮助实现更精确的数据分析和更有效的决策支持,从而实现更好的金融业绩和个人理财效果。 ### 回答3: Python金融数据分析与挖掘实战是将Python编程语言应用于金融数据分析和挖掘的实际项目。在这个领域中,Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言,被广泛应用于金融行业。 Python具有丰富的科学计算库和数据处理库,如NumPy、Pandas和SciPy等,这些库提供了各种处理和分析金融数据的工具和函数。Python还有一系列强大的可视化库,如Matplotlib和Seaborn,帮助用户直观地呈现和展示金融数据。 通过Python金融数据分析与挖掘实战,可以实现以下目标: 1. 数据准备和清洗:使用Python进行数据清洗和整理,包括处理缺失值、异常值和重复值等,以获得高质量、干净的金融数据。 2. 统计分析和建模:使用Python进行统计分析,并通过建立合适的模型来预测金融市场的变动和趋势。这些模型可以包括回归模型、时间序列模型和机器学习模型等。 3. 数据可视化:使用Python的可视化库,将分析结果以图表的形式展示出来,帮助用户更好地理解和解释数据。通过数据可视化,可以揭示隐藏在数据背后的规律和模式。 4. 量化交易策略:利用Python编写量化交易策略,根据金融数据和模型的分析结果进行交易决策。通过编写自动化交易程序,可以实现快速、高效的交易执行。 Python金融数据分析与挖掘实战不仅可以帮助用户更好地理解和利用金融数据,还可以提高金融决策的准确性和效率。同时,Python的开源特性和丰富的社区资源,为金融数据分析提供了强大的支持和发展空间。因此,掌握Python金融数据分析与挖掘实战技能对从事金融行业的专业人士来说是非常重要的。

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