近年来，随着5G网络的大力布局，大数据产业几乎同步高速发展，已融入到经济生活的方方面面。大数据作为5G新基建的重要一环，无论在民生还是工业领域，都能起到无可替代的作用。随着我国人口老龄化的到来，“人口红利”逐渐消失，而“数据红利”正稳步到来。如何更好地释放“数据红利”?如何掐准节点拓宽产业转型?在数字经济时代，数据红利的形成既是机遇，也是挑战。我国大数据产业

怎么向数据库中快速插入十万条数据呢，当然得需要对比才能看到效果，今天给大家亲身测了两种方法对比，差别25倍左右1，数据库用sqlserver2008r2，表结构非常简单，四个字段，建数据表的sql代码如下USETestDBGO

时间序列数据分析日期和时间数据类型datetime构造Python标准库中包含了用于日期（date）、时间（time）、日历（calendar）等功能的数据类型，主要会用到datetime、time、ca

Pandas数据载入与预处理对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件

以下脚本是借鉴chenshenhai大佬的Koa教程中的代码，并对其进行修改。整个初始化步骤作为记录，方便以后快速查阅。目录结构:sqldata.sqluser.sqldbmysql_config.js//数据库配置a

packagecn.brent.sparkstreammingimportjava.sql.{Connection,DriverManager}importscala.collection.mutable.ArrayBufferobjectDBUntils{　　valmysqlConfMap(　　　　"drive

\TOC\一、概述1.1从数据处理到人工智能数据表示数据清洗数据统计数据可视化数据挖掘人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等

\TOC\一、概述1.1从数据处理到人工智能数据表示数据清洗数据统计数据可视化数据挖掘人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等

​一、飞速创软飞速创软专注于云原生全场景低代码及数字基础设施，研发中心位于深圳，在香港、北京、上海等地设立办事处，于2017、2020年分别成立珠海和深圳公司。公司研发团队深入研究和实践面向对象业务建模、前后端分离开发技术、云原生、微服务框架等，具有软件开发全生命周期平台产品，曾帮助腾讯、格力、碧桂园、OPPO、立邦集团、扬子江药业等多行业多领域大机构成功实现数字化转型和升级。二、企业背景创始人张军飞带领初创团队，在20余年丰富软件行业经验浸润和互联网架构思维指导下搭建了飞速平台架构模型，经由多家行业

大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用大数据安全等)。大数据采集技术:数据是指通过REID射频数据、传威器数据、社交网络交互数据及移动互联