分析数据java
数据分析都一样
但是用Java做数据分析和python做感觉肯定不一样
Java是做面向对象编程， 处理数据多一步麻烦事，python就很直接
B. java是做数据分析最好的方法吗
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
C. python和java大数据都可以做数据分析，两者有什么区别，哪个更实用
大数据有开发和分析两个大方向
JAVA，更适合开发岗位，python，更适合分析方向
因为分析方向需要你对数学的操作更直接，python的语法，还有他的裤类使用都更接近于数学思维，而JAVA的编程思想是面向对象，所以他更适合做开发
D. Java做大数据分析比Python做大数据分析有什么优势
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具
java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；
java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。
E. 数据分析和JAVA数据分析有什么区别
Java是编程语言
大数据通常是指在一个算法里面，需要用到的数据超过存储的限制，没有办法全部一下都load到内存里面做分析，这就需要一个与来处理数据的程序， 叫做大数据
大数据的实现可以采用不同的编程语言，其中就包括Java
F. java 怎么对数据各字段的值做统计分析
写for循环来算，可以写一个接口，返回一个数值，然后根据你的要求去实现它。统计哪个数就放哪个实现类。JAVA不像Python那么多数学分析函数可用，当然也有第三方的数学计算包，看你找不找得到了。
G. java大数据和python数据分析哪个就业更好
python吧，python 现在上手比Java要简单，工作也更多，祝你好运。
H. 大数据分析师面试必备：java与mysql解析
【导读】作为大数据工程师，其必须要掌握的基础知识就是java与mysql的关系、交互和连接，作为基础，也是面试考官经常会考的内容，为了帮助大家都能顺利通过考试，今天小编就来和大家唠一唠java与mysql的关系、交互和连接，好了，开始今天的内容大数据分析师面试必备：java与mysql解析。
1. SQL语言四大类：
DQL 数据查询语言 select
DML 数据操作语言 insert、update、delete
DDL 数据界说语言 create、alter
DCL 数据控制语言 grant权限
2. mysql数据库中的decimal类型(是数值型，不能存放字符串)：
举例：decimal(18,0) 常用于身份证号码，但是带x的不可以。
举例：decimal(5,2)
状况一：假设小数点前面是3位，后边是2位，正常状况。
状况二：5指的是小数点前后不能超过5位，小数点后有必要是2位。
3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差异：
innodb支撑：事务和主外键
myisam不支撑：事务和主外键
4. 【不需要背诵，选择题考点】向mysql中，a向表中添加数据的几种写法，题目：id int 主键自增，name varchar(11)
不为空。
5. 操作mysql数据库表有两种方式，第一种：点八点吧;第二种：写代码。【不需要背诵，只需要了解，考试选择题会出】
6. 在Java中，简述面向对象三大特征。
7. 在Java中，常用关键字：
1. 定义类的关键字是什么? class
2. 继承的关键字是什么? extends
3. 定义接口的关键字是什么? interface
4. 实现接口的关键字是什么? implements
5. 抽象类的关键字是什么? abstract
8. 在Java中，抽象类和接口的区别：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，接口中只能包含抽象方法
2. 抽象类中可以有构造方法，接口中没有构造方法
3. 抽象类只能单继承，可以实现多个接口
9. Java接口中有哪些成员?
1. 构造方法，没有
2. 常量，默认访问修饰符public static final，没有变量
3. 抽象方法，默认访问修饰符public abstract
10. 在Java中，抽象类和抽象方法的关系：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象类中。
2. 子类继承抽象父类，必须实现|重写抽象方法，除非子类也是抽象类。
3. 【判断题】抽象类中必须包含抽象方法?【错误×】
4. 【判断题】抽象方法一定存在抽象类中?【正确√】
11. Java重载的特点：
1. 在同一个类中
2. 方法名相同
3. 参数列表(个数、类型、顺序)不同
4. 与返回值类型和访问修饰符无关
12. Java重写的特点：
1. 在父子类中
2. 方法名相同
3. 参数列表相同
4. 返回值类型相同，或是其子类
5. 访问修饰符相同，或不能严于父类
13. 列举几种Java实现多态的形式：
1. 继承的存在
2. 父类引用指向子类对象 | 向上转型
3. 父类作为方法的返回值类型，父类作为方法的参数
14. Java接口的特性：单根性和传递性
15. 在Java中，throws和throw的区别：
1. throws 声明异常，用在定义方法小括号的后面
2. throw 抛出异常，写在方法体内
以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据分析师面试必备：java与mysql解析的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。
I. java 文本数据分析
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
public class Test {
private String file = null;
public Test(String file) {
this.file = file;
}
public StringBuilder check(String user, String project) throws Exception {
String prefix = user.trim() + " " + project.trim();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
BufferedReader in = null;
try {
in = new BufferedReader(new FileReader(file));
String s = null;
while ((s = in.readLine()) != null) {
s = s.trim();
if (s.startsWith(prefix)) {
sb.append("评分为:"
+ s.substring(prefix.length(), s.lastIndexOf(" ")).trim()
+ "\n");
}
}
} catch (Exception e) {
if (in != null)
in.close();
}
return sb;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Test t = new Test("文件路径,比如D:/u.data");
System.out.println(t.check("输入用户号", "项目号"));
}
}
J. java中的数据分析怎么弄的
如果想进行系统的学习的话，建议可以去一家专业的学校学，老师会根据你的基础给你系统的指导。