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招聘网站数据主题聚类分析
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本案例将使用非结构化数据“职位描述.csv”，结合分词、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark
PowerBI可视化数据分析基础
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随着云时代的到来，商业生态环境发生了剧烈的变化，商务数据的规模飞速膨胀，数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
基于PySpark的招聘网站信息职业类型划分
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本案例将使用非结构化数据“职位描述.csv”，结合分词、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark
项目实操：新冠疫情数据分析
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基于疫情数据利用Python数据分析和可视化技术，对新冠疫情数据进行分析挖掘。 注：为统一分析标准，假设国内的新冠确诊病人都入院收治，被传染者有5天的潜伏期，被传染后的第3天具备传染性。
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