写在前面BAT等国内的一线名企，在招聘工程师的过程中，对算法和数据结构都会重点考察。但算法易学难精，我的很多粉丝技术能力不错，但面试时总败在算法这一关，拿不到好Offer。但说实话，数据结构和算法花点时间，用对方法，很容易解决。面试官为什么爱问数据结构与算法，答案很简单：算法能力能够准确辨别一个程序员的技术功底是

KNN算法的全称是KNearestNeighbor，中文为K近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。1，准备电影数据假如我们统计了一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型，如下：电影名称打斗次数接吻次数

十年前写的，从今天看起来之前的想法还是比较幼稚的。从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A\X\\2B\XC0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。从分析的出发点看，数据分析

\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

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1UData解决数据使用的最后一公里1.1背景在大数据的范畴，我们经历了数据产业化的历程，从各个生产系统将数据收集起来，经过实时和离线的数据处理最终汇集在一起，成为我们的主题域数据，下一步挖掘数据的价值将成为关键。数据应用直接

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数据的挖掘和分析对于市场趋势预测、资源配置优化、风险管理等方面具有重要意义，特别是在建筑业这一传统行业中。Scala，作为一种强大的多范式编程语言，提供了丰富的库和框架，使其成为开发高效爬虫的理想选择。本文将探讨Scala爬虫在建筑业大数据分析中的作用，并