5个Github上的大数据分析案例！_大数据项目开发案例

作者：AllinToyou | 2024-05-21 05:08:50

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大数据项目开发案例

Awesome Data Science: 这是一个GitHub项目，收集了大量与数据科学和机器学习相关的资源，包括数据集、教程、工具、算法实现等。
项目链接：https://github.com/bulutyazilim/awesome-datascience

Data Science Projects: 这个仓库包含了一系列数据科学项目的示例，涵盖了数据清洗、可视化、特征工程、建模等方面。
项目链接：https://github.com/ajaytech/data-science-projects

Kaggle Competitions: Kaggle是一个数据科学竞赛平台，许多竞赛的参赛者会将自己的解决方案和代码上传到GitHub。
你可以在GitHub上搜索关键词"kaggle"，找到很多与Kaggle竞赛相关的项目和解决方案。

Big Data Analysis with Python: 这个项目涵盖了使用Python进行大数据分析的示例和教程。
项目链接：https://github.com/pkmital/CADL

Data Analysis and Visualization Projects: 这个仓库包含了一些数据分析和可视化的示例项目，帮助你学习数据处理和展示技巧。
项目链接：https://github.com/chrisalbon/data_wkshp

大数据主要有5个特征，称之为5V特性。

我们一起看看，大数据的特征：

大数据的核心工作其实就是：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据挖掘出高质量的结果。也就是数据计算——>数据存储——>数据传输。
由此，我们可以知道大数据核心工作为：数据存储—>数据计算—>数据传输

数据分析师的工作是手机和解释数据以解决特定问题。这个角色包括大量的时间与数据。

在数据分析过程中，分析师经常使用各种工具使其工作更加准确和高效。

在实际工作中，数据分析师，需要通过数据和经验尽可能的找到产品、公司的模式以及趋势。数据是根本，其实善用工具，也不能缺少行业经验。

首先，有一些集中趋势的测量方法，被称为平均值、中位数、众数。这些可以让我们了解数据集的典型值。

标准差是数据与平均值的分布差距的测量方法。

为了找到变量之间的关系，并给予其联系生成预测，还应该熟悉相关性和回归概念。

这不仅仅是数字，大家需要初步了解线性代数，线性代数在许多数据分析方法中都有应用。

没有扎实的数学知识也没关系，网上相关的学习资源还是不少的。

使用Excel可以创建公式和函数进行计算，创建数据透视表和图标用来可视化数据。以及使用数据分析工具预测并识别模式。Excel对于回归分析、预测和情景分析有很大用处。YouTube上观看教程ExcelIsFun、Excel Chandoo、Tutorials Point、Ashutosh Kumar和MyOnlineTrainingHub。

SQL（结构化查询语言Structured Query Language）是一个在数据分析中重要的工具。作为一个数据分析师，我们的主要责任包括从数据库中提取数据。SQL是帮助我们实现该目的的编程语言。

SQL不仅限于执行像SELECT，FROM，和WHERE这样的基本查询。它是一个复杂的编程语言——能用它以多种方式操纵和转化数据。SQL被用于从多个表格中合并数据，筛选提炼数据，和生成新的表格和视图。

Python拥有极为广泛的工具包和函数库，这些工具让数据分析边得容易，比如说用于操纵和分析数据的Pandas，和用于可视化的Matplotlib。

作为一个数据分析师，能用简洁清晰的方式来展示我们的成果是非常重要的。比如PowerBI或者Tableau这样的数据可视化数据可以让别人更清晰的理解我们的结论。

如果大家想做技术类型的数据分析师，请参考这篇内容：

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