kettle解析xml数据，xml多层分组嵌套，xmlstax方法，完整解析案例使用（包含xml文件以及ktr文件）。
ETL大数据迁移，数据清洗。
XMLInputStream(StAX)方法
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2023/7/22 14:06:55
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评论情感分类训练数据集，已完成清洗标注，分成四类，csv格式文档，二十万条数据清洗而成：0：喜悦1：愤怒2：讨厌3：低落
2023/3/13 14:09:33
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etl工具，infomatica，nformaticaEnterpriseDataIntegration包括InformaticaPowerCenter和InformaticaPowerExchange两大产品，凭借其高功能、可充分扩展的平台，可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案。
·InformaticaPowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高功能、高可扩展性、高可用性的特点。
InformaticaPowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展InformaticaPowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(PushdownOptimization)、团队开发和非结构化数据等。
·InformaticaPowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高功能、高可扩展性、高可用性的特点。
InformaticaPowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展InformaticaPowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(PushdownOptimization)、团队开发和非结构化数据等。
2023/2/15 1:38:42
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DataWranglingwithPython全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法轻松完成高效数据处理https://item.jd.com/12219342.html
2019/8/18 17:11:18
11.09MB
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本人收集整理的Python网络爬虫、数据采集、数据分析方面的材料，讲解了爬区百度贴吧，淘宝MM。
数据清洗，自然语言处理等方面的知识，材料很好，值得大家学习。
数据清洗，自然语言处理等方面的知识，材料很好，值得大家学习。
2020/9/17 3:23:14
18.31MB
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本人写的一个爬虫的小demo,可以成功爬取数据存储到本地，使用的话，改一下路径就可以了，爬取数据后，数据清洗，然后进行了简单的数据分析
2016/2/17 1:29:36
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Excel是数据分析中最常用的工具，本书通过Python与Excel的功能对比引见如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。
在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数引见如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数引见如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
2016/1/17 19:47:45
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本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
2015/1/23 5:02:50
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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