[算法与数据结构] 数据仓库的模型设计

说明：数据仓库的模型设计 A. 数据建模方法论 数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。 模型设计分为三个阶段： 1，概念模型 对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。 一般划分为8个主题域： 客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销
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[算法与数据结构] 模糊聚类python可执行完整代码

说明：该资源包括两部分代码，都是python实现，使用两种方式实现了模糊聚类，使用的数据集也在压缩包内，配置好环境可直接运行。
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[算法与数据结构] 遗传算法的介绍及应用

说明：该文档包含对遗传算法进行介绍及应用的论文，同时以MATLAB为基础介绍了工具箱的设计及应用。
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[Hadoop] 基于echarts的数据分析实例

说明：基于echarts的数据分析实例
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[算法与数据结构] 常用大数据量、海量数据处理方法__算法总结

说明：大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如百度，谷歌，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 本文的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目。包括Bloom filter，Hashing，bit-map，双层桶划分，倒排索引等。
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[spark] ElasticSearch

说明：ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
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[算法与数据结构] 金融大数据的战略与实施

说明：随着互联网金融的迅速发展，金融大数据技术得到日益广泛的应用，这对我国的金融生态和金融格局都将产生深刻影响。这种新形势下，我国金融业如何因时而变，顺势而为？如何从战略和实施两个层面，推进金融大数据的应用，使之迅速转化为产业竞争力？这是摆在金融机构面前的一个重大而紧迫的课题。
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[算法与数据结构] 金融大数据平台项目规划

说明：银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的
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[算法与数据结构] 35套选择题目：大数据架构、高性能、数据治理题目.docx

说明：35套选择题目：大数据架构、高性能、数据治理题目.docx，复习基本知识点必备
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[spark] Spark商业实战三部曲源码

说明：Spark商业实战三部曲源码，包含书中所用到的代码以及用到的数据集
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[Hive] Apache标准Log，Hive测试使用

说明：Apache标准Log，Hive测试使用，有冰河大神亲自整理，具体使用请参考博文：https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/88617592
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[算法与数据结构] URL GB2312 UTF-8编解码.zip

说明：代码说明：https://blog.csdn.net/gs1069405343/article/details/50471825
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