本书一共包含16章的内容，涉及四大模块，分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。
在招聘平台上搜索数据分析或挖掘岗时，绝大多数的招聘方都要求应聘者掌握Python、R语言、SAS或SPSS等统计分析工具，尤其是开源的Python和R语言，如果你对她们并不是很了解，那也许你无法胜任这样的岗位。
本书的初衷就是站在数据分析与挖掘的岗位，将Python中基本而重要的内容呈现给大家，使零基础的朋友可以按部就班地掌握数据分析与挖掘的操作流程，使有经验的朋友可以进一步地提升数据分析与挖掘的实操技能。

以太坊genesis.json配置文件中各参数解释：mixhashA256-bithashwhichproves,combinedwiththenonce,thatasufficientamountofcomputationhasbeencarriedoutonthisblock:theProof-of-Work(PoW).ThecombinationofnonceandmixhashmustsatisfyamathematicalconditiondescribedintheYellowpaper,4.3.4.BlockHeaderValidity,(44).ItallowstoverifythattheBlockhasreallybeencryptographicallymined,thus,fromthisaspect,isvalid.一个256位的哈希证明，与nonce相结合，已经对该块进行了足够的计算：工作量证明（PoW）。
nonce和mixhash的组合必须满足黄皮书4.3.4中描述的数学条件。
块头有效性，（44）。
它允许验证块确实已经加密地挖掘，因此，从这方面来说，它是有效的。
nonceA64-bithash,whichproves,combinedwiththemix-hash,thatasufficientamountofcomputationhasbeencarriedoutonthisblock:theProof-of-Work(PoW).ThecombinationofnonceandmixhashmustsatisfyamathematicalconditiondescribedintheYellowpaper,4.3.4.BlockHeaderValidity,(44),andallowstoverifythattheBlockhasreallybeencryptographicallyminedandthus,fromthisaspect,isvalid.Thenonceisthecryptographicallysecureminingproof-of-workthatprovesbeyondreasonabledoubtthataparticularamountofcomputationhasbeenexpendedinthedeterminationofthistokenvalue.(Yellowpager,11.5.MiningProof-of-Work).证明64位散列与混合散列相结合，在该块上进行了足够的计算：工作量证明（PoW）。
nonce和mixhash的组合必须满足黄皮书4.3.4中描述的数学条件。
块头有效性，（44），并允许验证块确实已经加密地挖掘，因此，从这方面来说，是有效的。
nonce是加密安全的挖掘工作证明，证明在确定该令牌值时已经花费了特定量的计算。
（Yellowpager，11.5。
采矿工作证明）。
difficultyAscalarvaluecorrespondingtothedifficultylevelappliedduringthenoncediscoveringofthisblock.ItdefinestheminingTarget,whichcanbecalculatedfromthepreviousblock’sdifficultylevelandthetimestamp.Thehigherthedifficulty,thestatisticallymorecalculationsaMinermustperformtodiscoveravalidblock.ThisvalueisusedtocontroltheBlockgenerationtimeofaBlockchain,keepingtheBlockgenerationfrequencywithinatargetrange.Onthetestnetwork,wekeepthisvaluelowtoavoidwaitingduringtests,sincethediscoveryof

相关程序代码参照：https://blog.csdn.net/chaochaopang0/article/details/81327036

本微软面试100题系列，共计11篇文章，300多道面试题，截取本blog索引性文章：程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6543438，中的第一部分编辑而成，涵盖了数据结构、算法、海量数据处理等3大主题。
闲不多说，眼下九月正是校招，各种笔试，面试进行火热的时节，希望此份微软面试100题系列的PDF文档能给正在找工作的朋友助一臂之力！如果读者发现了本系列任何一题的答案有问题，错误，bug，恳请随时不吝指正，你可以直接评论在原文之下，也可以通过私信联系我。
祝诸君均能找到令自己满意的offer或工作，谢谢。
July、二零一二年九月二十日

许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。
经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义，对日志记录的操作来挖掘新现象，验证别人的分析，以及用于解释用户行为的度量指标。
有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。
这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。
但实际上这些形容词是什么意思?您怎么做才能赢得这些标志?为了回答这些问题，我将Google公司的经验整理进一篇文档，并得意地将他简单命名为“好的数据分析”。
令我惊奇的是，这篇文档比我在谷歌过去十一年做的其他任何文档的阅读量都高。
在上次大改版之后的四年时间里，每次检查的时候，我甚至发现有许多Goolge员工翻看它。
为什么经过这段时间，

国科大_数据挖掘期末试题_2016年

人工智能中数据挖掘的Apriori算法(C语言版)

使用的是python3版本，自己编写的，能够完美运行，只需要运行主程序就行，数据啥的都准备好了

foodmart数据库用于数据挖掘联系的数据库，可以导入到SQLserver也可以导入到Oracle中，是练习数据挖掘的最大数据资源！

《基于SPSS_Modeler的数据挖掘（第二版）》数据和流文件

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。