[11章]SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台曙光初照演兵
[11章]SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台完整
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认知数据中台是指经过数据采集、存储、处置、剖析和应用等环节，将企业内部和外部的各种数据资源停止整合和加工，构成具有高价值的认知数据，为企业的决策和业务提供支持的数据平台。下面是一个示例代码，用于展现如何运用Python言语完成一个简单的认知数据中台：
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 特征选择 X = data.drop('label', axis=1) y = data['label'] # 划分锻炼集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 锻炼模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评价 accuracy = clf.score(X_test, y_test) print('Accuracy:', accuracy) # 模型预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel('Actual labels') plt.ylabel('Predicted labels') plt.show()
以上代码完成了一个简单的二元分类模型，运用了逻辑回归算法，并对数据集停止了特征选择和锻炼。最后，经过模型评价和可视化，展现了模型的精确性和预测效果。
需求留意的是，认知数据中台不只仅是一个模型，还包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据平安、数据共享等多个方面。因而，在实践应用中，需求依据详细的业务需求和数据特性，综合思索各种要素，选择适宜的数据存储、处置和剖析工具，并停止系统化的设计和开发。
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