月度归档: 2019年4月

174 篇文章

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Python处理Json文件
要求 (1)采用iTunes API做个小实验,利用关键词来生成JSON数据结果集。iTunes是由Apple公司提供的一个音乐服务,任何人都可以利用iTunes服务来查找歌曲、艺术家和专辑。在查找的时候需要把搜索关键词添加到iTunes API URL的后面。 URL中,=后面的是搜索关键词,是一个乐队的名字,the Growlers。 注意:U…
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Python利用Toshare:给上证50的股票是否值得投资评级
https://yuyy.info/big_data/class_4_Toshare:给上证50的股票是否值得投资评级/实验二_上证50是否值得投资.html 获取上证50股票信息 查看股票业绩报告 选取关键信息 pre_eps,上年同期每股收益 查看获取到的信息 获取全部信息 并和上证50股票信息合并 连接列为股票编码code 提取数据 获取上证5…
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Tableau的可视化实践
要求 使用Tableau,将sakila中的每个城市的客户统计信息,采用地图的方式可视化。 步骤 连接数据库 建立表模型 根据数据在工作区进行绘制(因软件原因,背景地图无法显示,百度了很久,无果) 新建工作表 加入仪表板并合并
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基于kettle的数据转换及可视化
要求 通过Kettle连接mysql数据库,在kettle建立job,将house中的一个表,增量备份到另外一个表中。 步骤 建立获取时间转换 建立获取增量数据转换 运行job
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Excel的可视化实践
要求 采用excel,对sakila数据库中,每个城市的客户信息进行统计分析; 步骤 建立kettle转换 从sakila数据库提取数据 输出excel数据可视化(利用excel的Power Map) 数据可视化(利用excel的Power Map)
基于Python的数据可视化
针对贷款数据集,采用Python实现对贷款的风险预测 https://yuyy.info/big_data/class_2_贷款还款预测/LoanRiskPrediction.html
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kettle实现全量备份
要求 安装KETTLE+DEBEAVER+MYSQL,在mysql数据库上建house数据库,并将house数据库的表数据通过kettle,全量备份到另外一个表中。 步骤 建立house数据库,利用kettle读取fed_funds.csv并存进house数据库,再进行全备份。 查看源数据 建立数据库及表 运行转换 生成数据库文件 创建目标表 执行…
最小生成树test1
#include <cstdio> #include <cstring> #define INF 1000000 //无穷大 #define MAXN 21 //顶点个数最大值 int n, m; //顶点个数、边数 int Edge[MAXN][MAXN]; //邻接矩阵 int lowcost[MAXN]; int nearvex[…
最小生成树test
#include<iostream> using namespace std; #define INF 100000 int sumweight=0; int arr[100][100]; int lowcost[100]; int nearvex[100]; int n,m; void f(int v0){ for(int i=0;i<…