隨著(zhù)大數據以風(fēng)暴般的姿態(tài)進(jìn)入人們的視野，其技術(shù)和市場(chǎng)也在快速的發(fā)展，近些年來(lái)，*工業(yè)信息化進(jìn)程的腳步逐漸加快，而國際社會(huì )在工業(yè)4.0，工業(yè)現代化等方面不斷進(jìn)步，使得大數據在工業(yè)行業(yè)和制造業(yè)方面也進(jìn)行了技術(shù)和應用的融合。以下是小編為你整理的大數據分析怎么學(xué)習 ?
近年來(lái)，各國工業(yè)正面臨著(zhù)一波新的轉型挑戰，其目的就是在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，合理的控制生產(chǎn)成本。為此，德美等國均積極推動(dòng)“工業(yè)4.0”?！肮I(yè)4.0”通過(guò)信息物理系統實(shí)現工廠(chǎng)的設備傳感和控制層的數據與企業(yè)信息系統融合，使得生產(chǎn)大數據傳到計算數據中心進(jìn)行存儲 、分析，形成決策并指導生產(chǎn)。 ?
大數據技術(shù)的發(fā)展，將企業(yè)各*的信息匯集起來(lái)，打通了各*之間的信息孤島，實(shí)現了企業(yè)信息的共享。
大數據在對于企業(yè)的庫存管理中，不同于以往傳統的庫存管理方式。大數據可精準預測出消費者的需求，以及消費者對于價(jià)格的期望值，使得企業(yè)或工廠(chǎng)在產(chǎn)品的設計和制造中能*限度的契合消費者的需求，減小產(chǎn)品的庫存積壓。 ?
在工廠(chǎng)的原料采購中，大數據技術(shù)通過(guò)分析數據信息，并對獲得的結果進(jìn)行推測，使工廠(chǎng)對原料的供求信息進(jìn)行更大范圍的歸類(lèi)、分配。利用大數據的海量存儲也可以對采購的原料的附帶屬性進(jìn)行更加精細化的描述與標準認證，通過(guò)各項信息分析，評估出企業(yè)采購的資金指出效果。 ?
利用大數據技術(shù)，工廠(chǎng)可以對產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行監控，在發(fā)現產(chǎn)品的潛在問(wèn)題戶(hù)立即作出預警，方便工廠(chǎng)及早的解決問(wèn)題以保證產(chǎn)品的質(zhì)量。不僅如此，大數據還可以監控生產(chǎn)設備損壞幾率，以及設備零件的更換。如此，工廠(chǎng)通過(guò)大數據的數據分析能力，在生產(chǎn)的過(guò)程中，減小失誤率，提高工廠(chǎng)的生產(chǎn)能力。 ?
前提：加載pandas和Series。 ?
用Series對字典操作生成一個(gè)簡(jiǎn)單的例子example3 ?
對字典指定索引(含有字典key的部分字段)生成example4，觀(guān)察example3和example4的區別 ?
對Series判斷字段是否為空。分別使用pd.isnull(example4)或者example4.isnull()判斷字段是否為空;pd.notnull(example4)或example4.notnull()判斷字段是否不為空 ?
兩個(gè)Series進(jìn)行"+"操作，結果如下：(如果是兩個(gè)都是數值型那么將進(jìn)行算數加法運算，此處默認字符的連接操作了) ?
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自學(xué)編程的方法 ?
前期準備，學(xué)習編程是一項十分枯燥的事，如果你沒(méi)有語(yǔ)言基礎就很難度過(guò)入門(mén)這一關(guān)，除非有貴人相助，所以想要學(xué)習編程，就要下定決心，做好心理準備，做到不到黃河不死心的豪情，然后準備必備的物品，一臺電腦或者筆記本 ?
對于零基礎的朋友，*可以找到一個(gè)專(zhuān)業(yè)的培訓機構，參加一個(gè)學(xué)期的培訓，并且*有一個(gè)可以一起學(xué)習的伙伴，這樣可以增強學(xué)習的信心，兩個(gè)人在一起也可以相互監督相互幫助相互進(jìn)步
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如果你時(shí)間有限，也不想花錢(qián)去參加培訓班，那么你要聞一下自己，是否對編程真的感興趣，做一件感興趣的事會(huì )事倍功半，可以在網(wǎng)上下載一些基礎課程然后跟著(zhù)學(xué)習，也可參加網(wǎng)絡(luò )培訓班，一般后期都是收費的，但是有老師的知道，還是可以考慮的 ?
最近發(fā)現百度有一個(gè)非常好的欄目叫做百度傳課，有很多學(xué)習編程的免費學(xué)習資料可以參考，還有一些比較熱門(mén)的是收費的，但是都是比較不錯的，老師講的也比較細，還可以加微信與老師或者同學(xué)進(jìn)行互動(dòng)，一起討論問(wèn)題，一般零基礎的也能夠很快的入門(mén) ?
利用平時(shí)閑暇時(shí)間，比如等待過(guò)程中，可以打開(kāi)手機，下載百度傳課軟件，里面可以預先下載一些你正在學(xué)習的課程，每段課程時(shí)間也不長(cháng)，通常有20分鐘左右的，所以在平時(shí)等待的時(shí)間里就可以學(xué)完一課，重在積累 ?
要利用空閑時(shí)間來(lái)琢磨已經(jīng)學(xué)習到的東西，*準備一個(gè)小筆記本，隨時(shí)進(jìn)行程序的編寫(xiě)，學(xué)習編程或者學(xué)習一門(mén)語(yǔ)言沒(méi)有什么捷徑可走，唯有每天不懈的堅持才能在漫長(cháng)的求學(xué)路上走得更遠 ?
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數據存儲中的性能技巧 ?
一旦所有的數據采集步驟完成后，數據將進(jìn)入持久層。 ?
在本節中將討論一些與數據數據存儲性能相關(guān)的技巧包括物理存儲優(yōu)化和邏輯存儲結構(數據模型)。這些技巧適用于所有的數據處理過(guò)程，無(wú)論是一些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。 ?
首先選擇數據范式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗余，磁盤(pán)存儲容量等方面。對于一些簡(jiǎn)單的文件導入數據庫中的場(chǎng)景，你也許需要保持數據原始的格式，對于另外一些場(chǎng)景，如執行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數據范式化。 ?
大多數的大數據系統使用NoSQL數據庫替代RDBMS處理數據。 ?
不同的NoSQL數據庫適用不同的場(chǎng)景，一部分在select時(shí)性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。 ?
數據庫分為行存儲和列存儲。 ?
具體的數據庫選型依賴(lài)于你的具體需求(例如，你的應用程序的數據庫讀寫(xiě)比)。 ?
同樣每個(gè)數據庫都會(huì )根據不同的配置從而控制這些數據庫用于數據庫復制備份或者嚴格保持數據一致性 ?
這些設置會(huì )直接影響數據庫性能。在數據庫技術(shù)選型前一定要注意。 ?
壓縮率、緩沖池、超時(shí)的大小，和緩存的對于不同的NoSQL數據庫來(lái)說(shuō)配置都是不同的，同時(shí)對數據庫性能的影響也是不一樣的。 ?
數據Sharding和分區是這些數據庫的另一個(gè)非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產(chǎn)生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時(shí)請謹慎選擇。 ?
并非所有的NoSQL數據庫都內置了支持連接，排序，匯總，過(guò)濾器，索引等。 ?
如果有需要還是建議使用內置的類(lèi)似功能，因為自己開(kāi)發(fā)的還是不靈。 ?
NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿(mǎn)足您的部分需求，那么優(yōu)先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務(wù)，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來(lái)更好的性能還可以降低網(wǎng)絡(luò )的使用率。 ?
許多NoSQL數據庫支持多種類(lèi)型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基于云的存儲解決方案。 ?
如果在交互式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地(內置)文件系統(例如HBase 使用HDFS)。 ?
這是因為，如果使用一些外部文件系統/格式，則需要對數據進(jìn)行相應的編解碼/數據移植。它將在整個(gè)讀/寫(xiě)過(guò)程中增加原本不必要的冗余處理。 ?
大數據系統的數據模型一般來(lái)說(shuō)需要根據需求用例來(lái)綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術(shù)基本都是設計成為一個(gè)通用的模型，用外鍵和表之間的關(guān)系用來(lái)描述數據實(shí)體與現實(shí)世界之間的交互。 ?
在硬件一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。 ?
