大數據分析，魯班爲祖師

時間 2019-12-13

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本書適用

本書以數據分析領域最熱的Python語言爲主要線索，介紹數據分析庫Numpy、Pandas與機器學習庫Scikit-Learn，使用了可視化環境Orange3來理解算法的一些細節。算法

對於機器學習，既有經常使用算法KNN與Kmeans的應用，決策樹與隨機森林的實戰，還涉及經常使用特徵工程與深度學習中的自動編程器。
在大數據Hadoop與Hive環境的基礎之上，使用Spark的ML/MLLib庫來集成了前面的各部份內容，讓分佈式機器學習更容易。大量的工具與技能實戰，從而將各部分融合成爲一個全棧的數據科學內容。編程

2. 大數據分析，魯班爲祖師

該節選自《全棧數據之門》第四章『數據分析，見微知著』的引言部分！機器學習

若是你要問大數據分析最先起源於哪裏，答案天然是有着5千年悠久歷史的中國了。若君不信，且看下面的說明。分佈式

大數據工具

有一顆樹，很是很是大，一我的搬不動，因而魯班發明了鋸子，將樹鋸成不少小節，而後找不少人來幫忙搬，這樣不只速度快，並且效率高。此所謂「大樹鋸」是也。這樣一傳十，十傳百，傳到其它國家，你們訛傳訛，就變成了「大數據」。oop

分佈式存儲學習

爲了保證高可用性，魯班教了你們一個好方法。將一樣的木料，分3份保存，本身家放一份，鄰居家放一份，鄰村裏面再放一份。若是本身家被燒了，還可使用鄰居家的那份。若是整個村子被水湮（或者像如今電視劇裏演的同樣，在古代可能會一不當心被滅村），還有鄰居村子的那份可使用。大數據

數據分析網站

將樹鋸斷後，分紅一小節一小節的，統計每節的長度，面積等等。分析木料是否有被蟲咬過，以及如何防止其它樹也被相似的蟲咬。分析樹每一年的增加幅度，以及天天須要投入多少水資源來促進樹的快速增加。

數據挖掘

魯班經過分析樹幹上面的紋理，發現了樹的年輪規律，這樣能夠快速瞭解樹生長了多少年。這個方法被魯班創建成了一個模型，用於預測其它樹每一年的生長速度。另外，還將樹根「挖掘」出來，分析爲何這個地方能產生這麼大的樹，和土地是否有關係，土壤的成分是什麼，可否將這種土壤移植到其它地方等等。總之，是真正的進行了數據的「挖掘」。

所以，大數據分析技術不只起源於中國，並且其祖師正是木工藝人的祖師--魯班。

一本正經的胡說八道了這麼多，相信你對數據分析有了一個初步的瞭解吧。
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