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《数据可视化技术》——作业四

(简答题, 30分)使用可视化技术找出以下4组数据的规律。写出具体代码方案思路即可(不需要写代码!!!),无需找到其中规律。

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#python#数据分析#数据可视化
《数据可视化技术》——作业一

多来源数据的类型和结构各异;12. (判断题)在计算机视觉领域,数据可视化是对数据的一种形象直观的解释,实现从不同维度观察数据,从而得到更有价值的信息。A. 在计算机视觉领域,数据可视化是对数据的一种形象直观的解释,实现从不同维度观察数据,从而得到更有价值的信息。答案解析:异常的数据不一定都是错误的数据,有些异常数据可能是设备出错或者人为错误输入,有些可能就是正确的数据。B. 数据可视化将抽象的、

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#数据分析#数据可视化
《数据可视化技术》——作业五

因此,直方图上的每根柱子都是不可移动的,X轴上的区间是连续的、固定的。(2)Data:["南宁", "上海"],["南宁", "北京"],["南宁", "南京"],["南宁", "重庆"],["南宁", "兰州"],["南宁", "杭州"]["南宁", "上海"],["南宁", "北京"],["南宁", "南京"],["南宁", "重庆"],["南宁", "兰州"],["南宁", "杭州"]](3

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#python#数据分析#数据可视化
《Spark大数据分析与内存计算》——第四章

Spark的共享变量,分为累加器accumulator与广播变量 Broadcast

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#spark#数据分析#大数据 +1
《Spark大数据分析与内存计算》——第八章

什么库是Databricks公司发布的基于Spark平台的并行图计算库A. GraphFramesB. Spark StreamingC. DataFrameD. GraphX

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#spark#大数据#数据分析 +1
《数据挖掘与机器学习》—— 第六章 关联规则和协同过滤 作业

6. (单选题)协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度(),并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。7. (单选题)通过数据收集和展示数据背后的(),运用丰富的、具有互动性的可视化手段,数据新闻学成为新闻学作为一门新的分支进入主流媒体,即用数据报道新闻。1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3

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#数据挖掘#机器学习#人工智能
《Spark大数据分析与内存计算》——第三章

Spark控制日志输出内容的方式有修改log4j.properties(或者)代码中使用setLogLevel(logLevel)控制日志输出

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#spark#数据分析#大数据
《Spark大数据分析与内存计算》——第七章

什么提供用于构建,评估和调整 ML Pipelines 的工具。A. UtilitiesB. FeaturizationC. PipelinesD. ML Algorithms

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#spark#数据分析#大数据 +1
《Spark大数据分析与内存计算》——第六章

SparkStreaming除了从套接字端口,监控HDFS外,还可以从kafka、flum等数据源接收并处理数据

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#spark#大数据#python
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