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关于Python数据分析,这里有一条高效的学习路径

广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居

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在 Stata 中基于世界银行开放数据库 API 开展跨国比较分析:wbopendata 命令详解

对全球发展和不断衍生出的全球问题而言,获取世界各国的数据资料似乎从未像今天这样重要过。联合国、世界银行和世界卫生组织等全球各大公共机构提供了海量数据供用户使用。其中,世界银行作为影响全球发展的核心机构之一,建立了“世行公开数据库”(World Bank Open Databases),整合了1960年以来覆盖256个国家或地区的各类数据,具体包含:世界发展指标(World Development Indicators)、全球发展融资(Global Development Finance)、非洲发展指标(Global Development Finance)、营商环境(Doing Business)、教育统计(Education Statistics)、企业调查(Enterprise Surveys)、性别统计(Gender Statistics)、健康营养和人口统计(Health Nutrition and Population Statistics)、千年发展目标(Millennium Development Goals, MDG)(注,MDG 现在已经被可持续发展目标代替)以及全球治理指标(Worldwide Governance Indicators)等诸多重要的数据资源。显然,作为用户,面对浩瀚如烟的数据,如何准确获取我们感兴趣的变量并快速实现数据分析便显得尤为重要。幸运的是,世行的开发人员为我们提供了一个能够在 Stata 中通过连接“世行公开数据库API”的方式实现数据调用的第三方命令,即 wbopendata。

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移动广告库为企业数据带来重大风险

每天在 Mojave Threat Labs,我们的研究团队都会使用超过 200 个个人风险因素来分析数以千计的移动应用程序。我们跟踪的关键风险因素之一是收集并发送到远程 Web API 的私人数据或个人身份信息(personally identifiable information,PII)。这可能包括用户姓名、电话号码、电子邮件地址、位置、已安装的应用程序、通话记录、联系人列表等。平均而言,企业员工和移动用户在其移动设备上拥有大约200个应用程序,包括所有预装的应用程序,如地址簿和相机。每个应用程序平均有 9 个在用户使用前就同意授予的权限 -- 例如访问你的地址簿,或者获取你的位置权限以便告诉你附近的内容。有这么多应用程序请求访问私人或敏感信息,用户甚至是 IT 管理者通常都很难去完全了解谁获取了数据、数据将被发往何方、数据将如何使用。

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网络侦察概述及工具介绍(一)

侦察(Reconnaissance),原本是军事术语,指“利用目视观测或其他侦测方法,以获取有关之敌情、天然及地形等情报资料,为作战及战斗指导之依据[1]。ATT&CK矩阵中,网络侦察是攻击者在执行攻击前的一个阶段,攻击者通过侦察来收集关于目标网络和系统的信息,了解目标的弱点和漏洞,从而更有针对性地进行后续攻击,提高攻击成功的概率。20世纪末美国军方提出的C4ISR(Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance)概念,侦察是C4ISR体系中的一个重要组成部分,用于收集敌方军事力量和战场情况的信息,为作战决策提供数据支持。不难看出,C4ISR和ATT&CK都强调了侦察的重要性。所以,本文将初步聊聊网络空间的侦察技术以及相关工具。

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