Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战（视频教学版）

数据可视化驾驶舱.zip

大数据据大屏可以打破数据隔离，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化，从而达到高效管理决策升级的作用。

20套数据可视化驾驶舱(适合大屏展示)

内含智慧物流、智慧医院、智慧社区、物联网、车联网、运维分析、大数据分析等众多数据可视化驾驶舱

数据可视化驾驶舱-06.zip

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数字可视化驾驶舱2.zip

数据可视化驾驶舱内含多种模板页面，供大家参考使用，未经作者同意私自上传追究版权

沈浩：华博集团关注商业本质

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沈浩老师谈如何学好数据挖掘

沈浩老师关于学习数据挖掘的实用建议，对于初学者在方向上的把握很有价值。

数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分-沈浩老师[汇编].pdf

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触手可及的大数据分析工具Tableau案例集.沈浩(详细书签).7z

本书为tableau案例集，适合利用tableau进行数据分析的人士，对数据分析的入门人员会有很大帮助。 同时现在oracle的oac产品也很不错，不输于tableau。

电气2202 沈浩天 2202010234.exe

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js数据可视化驾驶舱20套源码

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大数据可视化之驾驶舱模式的实现.rar

1. Spring Boot 轻量级HTTP应用：使用Spring Boot框架，搭建轻量级HTTP应用。提交可正常运行的Spring Boots工程打包文件(JAR)； 2. Restfull服务接口定义及实现：定义Restfull服务接口，接口收到服务请求后返回前台页面，以及页面中JAVA　Script的使用。通过浏览器可以正常访问REST接口； 3. 大数据分析可视化图表的实现：对大数据分析结果进行分析，选择合适的可视化图形类型，并完成可视化图表的代码实现，代码调试及测试。实现要求的可视化图表； 4. 驾驶舱“大学生基本信息可视化展示平台”实现：选择合适的数据构建驾驶舱，完成驾驶舱的代码实现，调试以及运行。实现驾驶舱的构建和访问。 毕业实习-大数据可视化之驾驶舱模式的实现-实验报告及代码-王晶老师-哈工大毕业实习

管理驾驶舱DashBoard实现方式

通用的管理驾驶舱实现方式，可钻取，展示方式丰富！

数据可视化驾驶舱20套源码.rar

旭日图 - 基于ECharts V4.2 树图 - 基于ECharts V4.2 地图数据可视化 - 基于ECharts Geo 3D图表展示 - 基于ECharts GL 热力图展示 - 基于ECharts & 百度地图 ECharts扩展示例 阿里云DataV案例 - 智慧文旅驾驶舱 阿里云DataV案例 - 企业实时销售大盘 百度Sugar案例 - 上交所上市公司全景概览 百度Sugar案例 - 深交所上市公司全景概览 腾讯云图案例 - 云计算服务监控

学习沈浩心得体会3篇.doc

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学习沈浩先进事迹心得体会.doc

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excel 的高级应用

想要对excel有一个更进一步的了解和深入的学习么？好好的研究一下，是一个不错的选择！

学习沈浩同志感人先进事迹心得体会.doc

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沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理.docx

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大数据可视化前端模板 大屏模板 数据可视化

沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理.pdf

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第一讲：python网络爬虫基础知识

本讲主要内容包括Python常见数据类型、循环与控制流以及常见的错误处理方法。这些Python基础知识非常重要，是后面进行爬虫练习必备也是最少基础内容。

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)

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【Python实战】-Python+Opencv是实现车牌自动识别（源码+数据+字符匹配模板）

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

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基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

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抖音用户浏览行为数据集

抖音用户浏览行为数据集 文章： [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(一）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136121177) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(二）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136123131) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(总）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136122988) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(代码部分）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136455033)

Hikyuu 2.0.5 高性能量化研究框架 Python 离线帮助文档

Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前用于国内A股市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。 百万级别K线回测，2~3秒完成计算，助您快速完成基于全市场的策略验证。 C++核心库，提供了整体的策略框架，在保证性能的同时，已经考虑了对多线程和多核处理的支持，在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库，可以单独剥离使用，自行构建自己的客户端工具。 Python库（hikyuu），提供了对C++库的包装，同时集成了talib库（如TA_SMA，对应talib.SMA），可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换，为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。