大数据量解题思路
① 数据分析常用的4大分析方法
1. 描述型分析:发生了什么?
这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2. 诊断型分析:为什么会发生?
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。
3. 预测型分析:可能发生什么?
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析:需要做什么?
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。
关于数据分析常用的4大分析方法的内容,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
② 2014年高教社杯全国大学生数学建模大赛C题解题思路
郭敦顒回答:
通过私信已了解题意,但未发来图1,请在这里以图片的形式或以变通表格的形式发来
变通表格的形式如下:
项目|存栏量|存栏期|消耗饲料|饲料成本|出栏量|出栏产值|利润|
公猪|———|———|————|————|————|————|——|
母猪|———|———|————|————|————|————|——|
肉猪|———|———|————|————|————|————|——|
合计|———|———|————|————|————|————|——|
上变通表格形式的内容不一定符合“图1”的内容,按上形成将图1中的内容发来。
上变通表格形式也提供出了解题建模的思路。
③ 行程问题一般有什么解题思路
行程应用题
行程问题是研究物体在一定的条件、环境、范围内运动的问题,这类问题主要涉及到路程、速度、时间三个量之间的关系。较复杂的行程问题还要注意理解“速度和”、“速度差”以及行程中两车的出发时间、出发地点、运动方向与运动结果等四大要素,行程问题根据运动方向的不同可分为三类:
一、 相遇问题
两个物体由于相向运动而相遇,这就是相遇问题。解答相遇问题的关键是求出两个运动物体的速度之和,其基本公式有:
相遇时间=两地路程÷速度和
速度和=两地路程÷相遇时间
两地路程=速度和×相遇时间
二、 相离问题
两个运动物体由于背向运动而相离,就是相离问题。解答相离问题的关键是求出两个运动物体共同趋势的距离(速度和)。
基本公式有:
两地距离=速度和×相离时间
相离时间=两地距离÷速度和
速度和=两地距离÷相离时间
三、 追及问题
两个运动的物体同向而行,一快一慢,快车后,慢车前,经过一定的时间,快的追上慢的就是追及问题。根据所给的条件不同,可分两种:(1)直接给追及距离的(同时不同地的);(2)间接给追及距离的(同地不同时)。
解答追及问题的关键是确定或求出追及距离和速度差,基本公式有:
追及时间=追及距离÷速度差
追及距离=速度差×追及时间
速度差=追及距离÷追及时间
推荐于 2020-03-10
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1条评论
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相遇时间是什么
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行程问题如何解决
行程问题是反映物体匀速运动的应用题。行程问题涉及的变化较多,有的涉及一个物体的运动,有的涉及两个物体的运动,有的涉及三个物体的运动。涉及两个物体运动的,又有“相向运动”(相遇问题)、“同向运动”(追及问题)和“相背运动”(相离问题)三种情况。但归纳起来,不管是“一个物体的运动”还是“两个物体的运动”,不管是“相向运动”、“同向运动”,还是“相背运动”,他们的特点是一样的,具体地说,就是它们反映出来的数量关系是相同的,都可以归纳为:速度×时间=路程。 编辑本段公式流水问题顺水行程=(船速+水速)×顺水时间 逆水行程=(船速-水速)×逆水时间 顺水速度=船速+水速 逆水速度=船速-水速 静水速度=(顺水速度+逆水速度)÷2 水速:(顺水速度-逆水速度)÷2 相遇问题(直线)相向而行的公式:相遇时间=距离÷速度和(甲的速度×时间+乙的速度×时间=距离) 相背而行的公式:相背距离=速度和×时间(甲的速度×时间+乙的速度×时间=相背距离) 相遇问题(环形)甲的路程+乙的路程=环形周长 多次相遇 线型路程:甲乙共行全程数=相遇次数×2-1 环型路程:甲乙共行全程数=相遇次数 其中甲共行路程=单在单个全程所行路程×共行全程数 追及问题同向而行的公式:(速度慢的在前,快的在后)追及时间=追及距离÷速度差 若在环形跑道上:(速度快的在前,慢的在后)追及距离=速度差×时间 追及距离÷时间=速度差 甲的路程+ 乙的路程=总路程 追及时间=路程差÷速度差 速度差=路程差÷追及时间 追及时间×速度差=路程差 追及问题(直线)距离差=追者路程-被追者路程=速度差X追及时间 追及问题(环形)快的路程-慢的路程=曲线的周长 编辑本段详述要正确的解答有关"行程问题”的应用题,必须弄清物体运动的具体情况。如运动的方向(相向,相背,同向),出发的时间(同时,不同时),出发的地点(同地,不同地),运动的路线(封闭,不封闭),运动的结果(相遇、相距多少、交错而过、追击)。 两个物体运动时,运动的方向与运动的速度有着很大关系,当两个物体“相向运动”或“相背运动”时,此时的运动速度都是“两个物体运动速度的和”(简称速度和),当两个物体“同向运动”时,此时两个物体的追击的速度就变为了“两个物体运动速度的差”(简称速度差)。 当物体运动有外作用力时,速度也会发生变化。如人在赛跑时顺风跑和逆风跑;船在河中顺水而下和逆水而上。此时人在顺风跑是运动的速度就应该等于人本身运动的速度加上风的速度,人在逆风跑时运动的速度就应该等于人本身的速度减去风的速度;我们再比较一下人顺风的速度和逆风的速度会发现,顺风速度与逆风速度之间相差着两个风的速度;同样比较“顺水而下”与“逆流而上”,两个速度之间也相差着两个“水流的速度”。 编辑本段解法设甲的速度为X千米/时,乙的速度为Y千米/时,甲从A地出发,乙从B地出发,当两人第一次相遇时,离A地4千米,也就是甲走了(4/X)小时,而此时距乙离开B地的距离为 〔Y×(4/X)〕千米,于是我们可以知道,整条路线的全程为S=4+〔Y×(4/X)〕,那么也可以清楚这道题目求的就是第一次相遇时离B地的这个距离,用这个距离与第二次两相遇时而到第二次相遇时离B地的3千米进行比较。因此,为了方便以后的说明,将这个距离[Y×(4/X)〕用J来表示。 第一次相遇后,甲需要走过的距离为3+〔Y×(4/X)〕,这样才能与乙第二次相遇,而在甲用同样的时间,乙则要走过距离为4+S-3的路程才能与甲相遇。于是两人的相同时间可以写成一个等式,如下: {3+〔Y×(4/X)〕}/X=(4+S-3)/Y (其中,S为全程距离,上面已经给出过了,这里为了写起来方便就不全写进去了,但做题目时最好还是全写进去,不然会看不明白的。) 整理上面这个式子,可得, 4Y^2-XY-5X^2=0 将这个式子因式分解为 (Y+X)(4Y-5X)=0 可得X与Y之间的关系式,Y=-X或 Y=5X/4 因为两人的速度不可能为负数,所以第一个关系式否掉,那么就是第二个关系式可用。 于是将这个关系式带入J这个距离式子中,可以得出J=(5X/4 )×4/X=5 于是,我们知道了,当甲与乙第一次相遇时,离B地的距离为5千米,而第二次相遇时,离B地的距离为3千米,所以两次相遇地点间的距离为2千米
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行程问题不好怎么办?
请问是计算程问题的题目,还是实际的旅行行程问题,前者,请给出具体问题,后者请从以下几方面考虑 第一时间是否紧张,旅程的远近,时间紧,考虑飞机,高铁。 第二旅费是否充足,如祣费没问题,还是选飞机,高铁,舒适度较高,反之,则可选普通火车。价格是便宜好多。 第三住宿如果已有当地人接待,则可不考虑,否则请提前预订,并且选好地点,要交通方便的。
66浏览2019-11-26
行程问题怎么做?
相向而行的公式:相遇时间=距离÷速度和(甲的速度×时间+乙的速度×时间=距离)。 相背而行的公式:相背距离=速度和×时间。(甲的速度×时间+乙的速度×时间=相背距离) 相向而行的公式:(速度慢的在前,快的在后)追击时间=追击距离÷速度差。 若在环形跑道上,(速度快的在前,慢的在后)追击距离=速度差×时间。 追击距离÷时间=速度差
169赞·1,431浏览2018-12-22
怎么解行程问题
基本公式:路程=速度×时间;路程÷时间=速度;路程÷速度=时间 关键问题:确定行程过程中的位置 相遇问题:速度和×相遇时间=相遇路程(请写出其他公式) 相遇问题:(直线):甲的路程+乙的路程=总路程 相遇问题:(环形):甲的路程 +乙的路程=环形周长 追及问题:追击时间=路程差÷速度差(写出其他公式) 追及问题:(直线):距离差=追者路程-被追者路程=速度差X追击时间 追及问题:(环形):快的路程-慢的路程=曲线的周长 流水问题:顺水行程=(船速+水速)×顺水时间 逆水行程=(船速-水速)×逆水时间 顺水速度:船速+水速 逆水速度=船速-水速 静水速度:(顺水速度+逆水速度)÷2 水速:(顺水速度-逆水速度)÷2 流水问题:关键是确定物体所运动的速度,参照以上公式。 列车过桥问题:关键是确定物体所运动的路程,参照以上公式。 流水问题:流水速度+流水速度÷2 水 速:流水速度-流水速度÷2
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解决行程问题和分配问题的方法
问题分析中的第一步其实和问题的定义是完全连贯的,即细化问题的定义。在问题定义阶段我们仅仅给出现状和期望的差距即可,但是究竟是哪里的问题?问题的症状表现究竟分为了哪些方面?这些内容就属于问题定义的细化,由于在整个细化过程中就会设计到调查研究,我们需要调查研究,并根据收集回来的数据分析后才能够得出结论,这个过程其实就已经是问题分析的过程。 如果你不知道你要去哪里?那么你可以选择任何一条路。分析问题的过程就是需要知道具体的目标,同时通过问题细化后给出结构化的问题定义。才能够达到互斥和综合无遗漏的定义目标。问题由几部分组成,一个是问题所作用的对象,一个是问题表象本身。这两者都存在问题分解和细化的过程,通过分解后才能够形成更加细小和容易解决的组件。比如讲我现在很难受,这个问题的作用对象是我,而我这个对象是可以分解的,即是生理上的难受还是心理上的难受,如果是身体上的是外伤还是内部的?内部的可能又涉及到具体哪个部位难受,这就是问题作用的对象的分解。另外问题本身的表象难受也可以进行分解,是焦虑,痛苦还是悲伤,如果是痛苦的是隐痛,阵痛还是酸痛?通过这两方面的分解后就基本清楚了如何对症下药,如何根据经验进行模式匹配。 当我们遇到问题的时候,我们一般会采用鱼骨图进行问题根源分析,但同时对问题本身的分解和分析也同样重要。在这里可以采用思维导图或逻辑树的方法对问题本身进行分解,分解后你才会发现问题的产生是由各种问题要素相互作用后才产生的,问题的表象是由各种小问题的表象共同聚合而成的。有了这个思路就有了动态系统观的思想,知道了问题本身远远比黑白是非要复杂的多,知道了解决问题不能片面的针对表像而忽视了整体。一个问题我们只要能够解决关键的问题要素就能够达到大家都认同的一个满意的结果,而这种分析后我们就容易采用2/8原则确定问题的关键要素,并有针对性的去设计数据收集,分析和调查方案和行动。 对于问题的分解我们期望引入系统思考的思路,即问题不是简单的进行逻辑分解就算完成,而是在问题分解为子问题和问题要素后必须要去考虑问题之间的交互作用。各问题要素之间存在着正负作用,而且作用力大小也不一样,如果去片名追求一个指标的最优而不去考虑对其他要素的影响,那最终结果往往是问题没有解决反而表现的更严重。 问题树的方法主要用在结构化问题分析上,因为有了问题树就清楚了整个问题的构成,就可以对问题展开全面的调查研究和分析。这无疑也增加了我们收集和分析数据的工作量,但由于做了全面分析可以保证不放过任何一个问题症结。而非结构化的方法往往并不需要很细致的进行问题分解,当问题产生后非结构化分析的方法首先是根据个人的经验先假设可能产生问题的分支和要素,再收集数据和通过分析去论证自我假设的正确性,这种方法在我们有较多的经验积累的时候往往更加有效。
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评论
④ 初三数学题中的压轴题怎么做 感到很难。求最大值最小值都不懂 清给些解题思路和技巧.
求最大值最小值一般就是把数据转换成二次函数什么的,多做些题就好了
⑤ 大数据分析的流程浅析 大数据整理过程分析
大数据分析的流程浅析:大数据整理过程分析
数据整理是数据分析过程中最重要的环节,在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代,数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程,其中数据清洗占据最重要的位置,就是检查数据一致性,处理无效值和缺失值等操作。在大数据时代,这些工作被弱化了,在有些大数据的算法和应用中,基本不再进行数据清洗了,因为大数据的多样化使得其数据。有一定的不精确性。但数据转换和编码过程还是需要的。下面以大数据分析中文本分类的例子,来分析大数据整理的过程。
在本例中,以mahout为大数据分析软件,文本分类算法选用朴素贝叶斯算法(new bayes),分类对象是来自不同类别的新闻数据。
当我们使用网页爬虫,每小时源源不断的从多个不同类别的新闻网站上取得数据时,取得的这些数据都是文本数据,也就是非结构化数据,这些数据是不需要进行数据清洗过程,但它们在进入到mahout实现的朴素贝叶斯算法时,需要进行必要的数据转换。该转换主要分两个步骤:
1.数据系列化
由于取得的大量的文本数据集中,每个新闻占一个文档,共有无数个小的文件,由于Mahout运行在Hadoop的HDFS上,HDFS是为大文件设计的。如果我们把这些无穷多个小文件都拷贝上去,这样是非常不合适。试想:假设对1000万篇新闻进行分类,难道要拷贝1000w个文件么?这样会使HDFS中运行name node节点的终端崩溃掉。
因此,Mahout采用SequenceFile作为其基本的数据交换格式。其思路是:通过调用mahout内置的解析器,扫描所有目录和文件,并把每个文件都转成单行文本,以目录名开头,跟着是文档出现的所有单词,这样就把无穷多个小文件,转换成一个系列化的大文件。然后把这个大文件,再上传到HDFS上,就可以充分发挥HDFS分布式文件系统的优势。当然,这个转换过程由mahout的内置工具完成,而大数据分析师这个时候只需要把所有的新闻按文件夹分好类放置好,同时运行mahout内置的解析器命令就可以了。
2.文本内容向量化
简单地说就是把文本内容中的每个单词(去除一些连接词后)转换成数据,复杂地说就是进行向量空间模型化(VSM)。该过程使每个单词都有一个编号,这个编号是就它在文档向量所拥有的维度。这个工作在mahout中实现时,大数据分析师也只需要执行其中的一个命令,就可以轻松地实现文本内容的向量化。
有了这些被向量化的数据,再通过mahout的朴素贝叶斯算法,我们就可以对计算机训练出一套规则,根据这个规则,机器就可以对后续收集的新闻数据进行自动的分类了。
从上述文本分类的大数据整理过程可以看出,大数据时代的数据整理过程不再强调数据的精确性,而强调的是对非结构化数据的数量化。当然,不同的大数据分析应用使用的算法也不一样,其数据整理过程也不太一样,但从总体上看,大数据分析的数据整理区别于小数据时代的精确性,而变得更粗放一些。
以上是小编为大家分享的关于大数据分析的流程浅析 大数据整理过程分析的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑥ 解题思路是啥
相同样式的棕色蘑菇有两个,白棕色的蘑菇有六个,所以2+6=8一共有八个蘑菇,第二个式子将第一个式子倒过来,第三个式子是由三个大蘑菇,五个小蘑菇小蘑菇组成,所以3+5=8第四个式子将第三个倒过来
⑦ scratch编程 数列问题 如何在一个10行的随机数列中找出最大值。解题思路或答案都可以。
RNDlist 数据链,存放随机产生的10个数据
max 变量存放最大数
item 变量用来搜索序号
不知道你能不能看懂?
⑧ 大家一般怎么解决大数据量下,数据的处理
renwu
⑨ 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云:探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料,通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云,为客户打造强大的数据存储库;
化雨:利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨,让真正有价值的数据流动起来;
开渠引流,润物无声:将落下“雨水”汇合成数据湖泊,对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流,将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中,为行业用户带来价值,做到春风化雨,润物无声。