数据仓库提纲与笔记（实战导向）
1. 总览与定位是什么：数据仓库是围绕分析与决策优化的、面向主题的、集成的、相对稳定的历史数据集合。强调“整合、历史性、可复用”。与数据湖的关系：数据湖（DL）偏“尽量存，一切先来”，存放原始明细与多类型数据。成本低、约束少。数据仓库（DW）偏“结构化、可复用、稳定口径”，强调建模与治理。湖仓一体（Lakehouse）在湖上提供仓的能力：ACID表格式（Delta/Iceberg/Hudi）、SQ...
cmyfoucs 发布的文章
🐍 Python 数据分析手册
“读数据→清洗→分析→建模→可视化→导出”1) 环境与常用包# 最小依赖 pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn pyarrow fastparquetimport numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option(&quo...
🦓pytorch基础题型
基础概念与张量操作1. PyTorch中的Tensor与NumPy数组的主要区别是什么？# 主要区别： # 1. Tensor可以在GPU上运行，NumPy数组只能在CPU上 # 2. Tensor支持自动求导（autograd） # 3. Tensor有更丰富的API用于深度学习 import torch import numpy as np # 相互转换 numpy_array = np.ar...
🦝python 练习题u1版
默认数据包含列：user_id（用户ID）city（城市）date（日期：YYYY-MM-DD）sales（销量/金额）如果你的字段名不同，只要在函数的参数里改对应列名即可。所有图都用 Matplotlib 且一图一绘（不使用子图），完全符合你之前的要求。1) TopN + 分层时间聚合：每城市每月销量 Top3 的用户 + 小倍数图思路：先把 date → month（按月取起始日时间戳），聚合...
🪙金融波动率建模：GARCH模型实战
""" 金融波动率建模：GARCH模型实战 使用 Python 的 arch 库进行波动率建模 目标：对股票收益率序列建模，预测未来波动率 """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import date...