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二路决策树spark技术分析

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Spark大数据处理技术基于Spark 0.9版本，全面介绍Spark及Spark生态系统相关书籍技术，是国内首个深度介绍Spark原理及技术书籍的框架 。试试决策 Tree 分析，决策tree naive Bayes属于什么分析 决策决策树(DT)分类是一种简单且应用广泛的分类技术 。
【二路决策树spark技术分析】
1、数据科学家需要掌握的十大统计 技术详解数据科学家需要掌握的十个统计学技术详解“数据科学家比程序员更擅长统计，比统计学家更擅长编程 。本文介绍了数据科学家需要掌握的十个统计学技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习 。无论你对数据科学持什么态度，都不可能忽视分析，组织整理数据的重要性 。Glassdoor网站根据雇主和员工的大量反馈数据，做了一份“全美25个最佳工作”的榜单，其中第一位是数据科学家 。

随着深度学习的普及技术以及研究人员、工程师和雇用他们的公司的关注 ， 数据科学家继续处于创新和技术进步的最前沿 。虽然有很强的编程能力很重要，但是数据科学并不全是软件工程(其实熟悉Python就足以满足编程的需求) 。数据科学家需要同时具备编程、统计和批判性思维能力 。正如JoshWills所说，“数据科学家比程序员更擅长统计 ， 比统计学家更擅长编程 。

2、三维资料 分析有哪些好的方法与软体? 3D数据分析有什么好的方法和软件？分析软件包括Excel、SPSS、MATLAB、SAS、Finereport等 。SPSS是世界上最早使用图形菜单驱动界面的统计软件 。它以统一的标准化界面展示了几乎所有的功能 。SPSS使用类似于EXCEL的表格来输入和管理数据 ， 其数据接口具有通用性，因此可以方便地从其他数据库中读取数据 。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程 ， 完全可以满足大部分工作需求 。

其优点如下:1 .高效的数值计算和符号计算功能 ， 可以将用户从复杂的数学运算中解放出来分析；2.具有完整的图形处理功能，实现计算结果可视化和程序设计；3.友好的用户界面和接近数学表达式的自然化语言，便于学者学习和掌握；4.功能应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱)为用户提供了大量方便实用的处理工具 。但是这个软件不好用，非专业人士不推荐 。

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