大数据-去重和计数算法

1、partitioning）技术，可以生成多个哈希函数，进一步提高算法的准确性。LSH算法通过权衡计算效率与结果准确性，提供了一种在大规模数据集上高效查找近邻的有效方法。通过合理选择参数（如签名长度、频带数等），LSH能够有效地在海量数据中发现相似项，同时保持较高的计算效率，适应大数据环境下的实际应用需求。

2、为了仅将重复项计为1次，实际上在数据透视表的这种直接操作下，Excel并不直接提供“去重后计数”的选项。但可以通过预处理数据或使用辅助列来实现这一目标。

3、=100万（含）以下，2=100万-500万（含），3=500万-1000万（含），4=1000万-3000万（含），5=3000万以上。针对小微客户存续贷款情况”工作表再次使用数据透视表，以客户贷款规模为汇总字段，数据处理动作设置为对客户名称计数，这样就可以得到各规模下客户的总数量了。

4、SQL实现多字段去重计数，通过GROUP BY，COUNT函数，结合CONCAT函数，简化查询过程。

大数据如何获得如何统计分析

友盟指数：友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析，对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数，友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。

财务和因子分析 所谓财务和因子分析，主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。

深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。

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分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。

大数据专业主要学什么

1、大数据专业是一门涉及数据收集、存储、处理、分析和应用的综合性学科。它结合了数学、统计学、计算机科学、人工智能等多个领域的知识和技术，旨在培养具备大数据思维、掌握大数据处理与分析技术、能够从事大数据相关工作的专业人才。

2、支撑性学科：学习统计学、数学、计算机科学等基础学科，这些是大数据专业的核心知识体系。 应用拓展性学科：涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等领域，培养学生的跨学科应用能力。

3、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

4、大数据专业主要学习内容包括：数据科学基础、数据处理技术、大数据分析方法和应用实践等。大数据专业是一个综合性很强的学科，涉及的知识点非常广泛。数据科学基础 这部分内容主要包括计算机科学、统计学和数学等基础知识。学生需要掌握数据科学的基本原理，了解数据的采集、存储和处理方式。

5、学习数学分析、高等代数等基础数学课程，培养逻辑思维和问题解决能力。 掌握数据结构与算法，理解不同数据存储方式及其效率，学会优化程序性能。 深入了解数据科学导论和程序设计实践，建立对大数据领域的初步认识。 学习离散数学、概率与统计，为后续数据分析打下数学基础。

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大数据给我们的生活带来了哪些改变

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大数据的出现为我们的生活带来了双重影响。 在科研领域，大数据的应用加速了解决复杂问题，如癌症、交通和环境问题，这间接惠及了普通民众。 然而，大数据也可能加剧社会不平等，例如，如果数据被用于分析个人社会地位或购买行为，可能会增强企业的议价能力，削弱消费者的话语权。

大数据技术也改变了我们的社交方式。分析社交媒体数据，商家能更准确地了解消费者需求和喜好，提供更精准的广告服务。 同时，大数据技术辅助我们更好地管理人际关系，维护社交网络。 总结而言，大数据技术全方位地影响了我们的日常生活，提高了生活质量，改善了医疗和教育，转变了社交习惯。

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大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。