配置逻辑库功能说明: 逻辑库是客户端程序连接计算节点服务器后,可以访问的数据库,描述数据库表的集合,类似于直接连接存储节点实例后,看到的一个数据库。 指定了字符集/校对集的逻辑库,其下面的表创建时,若不单独指定表的字符集/校对集,则默认均按逻辑库的字符集/校对集进行创建;点击“√”,即可添加逻辑库配置(此时逻辑库为空库)。 逻辑库字符集/校对集保存后可以修改,动态加载后生效;对逻辑库字符集/校对集修改后,新创建的表若未指定表的字符集/校对集,则默认均按新修改后的逻辑库级别字符集/校对集进行创建;点击“√”,逻辑库即编辑完成 ”默认勾选,且匹配该逻辑库“默认分片节点”栏数据,当默认分片节点栏未配置时,匹配“数据节点”栏数据,当数据节点栏也为空时,则该逻辑库被选中时提示“当前逻辑库下没有关联数据节点”)第七步: 填写表名称,支持批量添加表名称 新增子表子表: 子表为关联表,是一组特殊的分片表集合,包括一张父表与至少一张子表,子表数据所属的数据节点由父表数据所属的数据节点决定。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息,包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星(除了太阳)周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一家全球超市4年的订购数据,包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本,并且对连续值的范围进行了缩放。数据集共4177个样本,8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程(Python 数据科学和机器学习训练营) 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
3.时间允许的话,尽可能了解一些身为程序员必要掌握的知识(例如json,参考于网络资源)。
数据集下载请登录爱数科(www.idatascience.cn) 根据世界卫生组织(WHO)的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的11%。 该数据集用于根据输入参数(例如性别,年龄,各种疾病和吸烟状况)预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据集涵盖了过去6年苹果公司的股价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加,市场竞争也很激烈。 该数据集记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额,包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。 该数据集记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家汽车公司计划利用其现有产品(P1,P2,P3,P4和P5)进入新市场。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是对公司人力资源有用的数据集。公司记录员工的不同参数(例如满意度,薪水,晋升次数,离职等)。 该数据集可用于预测员工是离开公司还是留在公司。。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集提供了用于统计的欧洲领土单位命名,缩写为 NUTS(来自法语Nomenclature des Unités regiones 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 https://ec.europa.eu/eurostat/data/database
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家位于新加坡的第三方旅行保险服务公司的数据,用于预测索赔状态。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含北美2017年驾驶员在城市中寻找停车位的情况(只包含人口超过10万的城市)。 可以用本数据集识别停车存在困难的区域,并辅助城市标志牌的设置。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 共享单车在过去的十几年内在世界范围内得到了广泛的推广。 这份数据集是在2011-2012年收集的有关于每天的共享单车租赁信息,十年后共享单车市场或许发生了改变,但人们租赁共享单车的使用习惯会改变吗? 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据是从Google图书商店获取的。使用Google API来获取数据。数据集中为每本书收集了九种属性。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。