数据随机抽样-sample函数详解

实例：构建自动化报表：项目背景及实现步骤介绍

视频围绕利用自动化技术提升数据处理效率进行讲解，着重说明了如何通过数据聚类技术对大量业务指标进行时间序列分析。介绍了如何利用特定软件平台进行参数调整以适应不同的业务需求，进而构建自动化报表来提高工作效率和性能。示例中通过构建一份包含多个业务指标的数据集，利用K均值聚类方法对不同类型业务员的指标时间序列数据进行分群，并使用数据可视化技术展示聚类结果。内容适合数据分析师、业务智能开发者、自动化报表工程师、数据科学家及性能优化工程师。

CART案例-分类树构建及预测

此案例深入探讨了分类回归树（CRT）在机器学习领域的应用，重点在于如何构建分类树并进行数据预测。视频展示了如何使用R语言中的RPART包构建决策树，并且通过app点pop包进行决策树的可视化。示例中，以iris数据集进行分类，利用花瓣长度和宽度来预测花的种类。讲解包含了模型的构建过程、决策树的节点解读、数据的拆分以及如何对新数据进行预测，最终得出预测分类。适合对数据科学和机器学习模型构建及预测有兴趣的学习者，尤其适合R语言用户和对分类回归树模型感兴趣的研究人员。

【R语言】日期或时间格式处理函数format详解

视频内容着重讲解了在R语言中，如何利用格式化函数format将日期和时间对象转换为自定格式的字符串。介绍了不同的格式化占位符，如%Y表示四位年份，%m表示月份，%d表示日，%A和%a表示全称和缩写的星期，%H和%I分别表示24小时和12小时制的小时数，以及%p用于区分AM/PM等。举例说明了如何通过改变格式化字符串自由控制日期时间的输出格式，包括日期与时间之间的连接符以及中英文下的表达差异。此外，也讲解了如何计算日期和时间间隔，利用difftime函数。内容适合有基础的R编程语言用户和对日期时间数据处理感兴趣的学习者。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。