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大数据挖掘，分析与应用
- 大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
- **数据挖掘( Data Mining )**是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
- 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括2总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。 在实用。中，数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
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Python语言特征
(1)编译性语言:C、C++需编译,运行速度较快
( 2 )解释性语言: python平台兼容性
( 3 )动态语言: python运行时,检测数据类型不用声明
( 4 )静态语言: C、C++、java编译时,检测数据类型需要使用前声明
( 5 )强数据类型数据类型,仅能强制转换类型安全的语言
( 6 )弱数据类型一个变量可赋予不同数据类型的值
总结: python是一门动态解释性的强数据类型的编程语言。
python环境部署
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