這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性非常強(qiáng)，數(shù)據(jù)類型多種多樣，包括用戶的瀏覽行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等使用Python中的Pandas庫對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，用Scikit-learn等機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行建模和優(yōu)化。利用Hadoop或Spark這樣的大數(shù)據(jù)處理框架進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)清洗和分析。

這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜，包括木材種類、產(chǎn)地、價(jià)格等各種信息在Linux環(huán)境中使用Hive或者Pig這樣的數(shù)據(jù)倉庫工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，再用Apache Mahout等機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化。

這個(gè)行業(yè)有大量的物流數(shù)據(jù)處理，包括快遞軌跡、配送時(shí)間等通過Python的Numpy和Scipy庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，用TensorFlow或者Keras等深度學(xué)習(xí)庫進(jìn)行模型構(gòu)建和優(yōu)化。