ArcGIS是由ESRI公司推出的一款广泛应用于地理信息系统领域的软件，提供了强大的地理数据分析和处理功能，并支持多种格式的地理空间数据。该软件除了提供基本的地图制作和编辑功能，还支持各种专业分析工具，如空间分析、网络分析、地形分析等，成为地理信息系统领域最流行和最实用的软件之一。本文将对ArcGIS的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
1. 数据收集：本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析：使用相关工具对数据进行统计计算，得出分析结果。 4. 数据展现：数据可视化，使
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
关于这本书 本书采用简洁强大的 Python 语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理 ：如何用 Python 从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。 作者简介： Ryan Mitchell 是一名软件工程师，目前在美国波士顿的 LinkeDrive 公司工作，主要负责开发公司 API 和数据分析工具。R
导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为两个部分：
云计算与大数据是什么关系？ 云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
一年又过半了，不知各位小伙伴的年中总结有没有准备好？例如老板要求的财务报表，发票报告，销售业绩等报告。数据量太大，报告类别太多，使得加班成为常态。面对海量数据，无法解决。实际上，我们可以使用可靠的数据分析工具来完成此分析。企业也是如此。使用数据分析工具，企业可以集成多个渠道的数据并快速完成并完善数据分析。那么，数据分析工具该怎么选？亿信华辰小编给大家总结了以下四点供大家参考。
对于网络监控，有两种方案：带外和内联（带内）。该定义通常指的是从监控工具的角度来看设备的位置。基本上，监控工具是否在网络数据的关键路径上？如果工具不在主数据路径中，而只是使用数据包的副本，则称为带外。如果它实际上是在处理原始数据，那么它就被称为内联。就这么简单。当然，下一个问题是，它为什么重要？
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
企业网络每天都会产生大量数据。企业可以分析这些数据，以深入了解网络运行情况或发现安全威胁。网络流量分析（NTA）解决方案允许网络管理员收集流经网络的流量数据。这些工具通常用于识别性能问题和/或发现安全问题。毫无疑问，NTA解决方案很有用，但要确定适合企业的最佳网络流量分析解决方案可能会有点难度。
ParseHub 是一个功能全面的网络爬虫工具，它为用户提供了一种无需编程知识即可从网站上提取数据的方法。它提供了丰富的新手教程，当你第一次启动软件的时候，跟着教程一步步操作，你就学会了如何抓取自己想要的界面数据。
一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
大数据文摘出品 记者：闫雨莹、魏子敏 本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~ 传统行业的数据化转型一直是个热门但棘手的课题。 媒体、行业报告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
HttpCanary是Android平台下功能最强大的网络分析工具，支持TCP/UDP/HTTP/HTTPS/WebSocket等多种协议，可以视为Android平台下的Fiddler和Charles。
入行数据分析师，从来都不是一蹴而就的。好比钓鱼，不是简单地把诱饵放上鱼钩，然后扔到水中，就可以有鱼上钓，方法、技术与工具，缺一不可。什么是举一反三，什么是学以致用，什么是融会贯通，不是靠一味地执著和花时间就可以达到的，只有由始至终，你都基于最坚实的理论与基础，系统学习技术与实操，熟练掌握各种必要工具，摸索出高效率的学习方法，你才有可能进阶成为优秀的数据分析师。别说你很努力了，现在这个世道谁不努力？关键是看你如何努力，努力在哪些地方！
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。 下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将如何解决组织的需求。 评估标准 建模技术的广度与深度。供应商已经应用了不同级别的建模，并且相应地开发了不同复杂
ArcGIS是一款地理信息系统软件，可以用于地图制作、数据分析、空间分析等工作。下面我们来看看它的一些主要特点。
作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel，以下是最好的进阶路线:
基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
（1）如何你的云计算数据中心有超过两万个各式各样的企业应用，您如何找出用户体验最差的应用及页面链接？这个最差体验是由于服务器响应延迟时间导致的，还是网络延迟时间导致的？
前言 大数据行业目前处于怎样的生态？在未来又会有怎样的发展？月薪2万，在大数据行业从业者同行中处于怎样的位置？我所在公司的数据团队规模在同行中算大吗？来年应该如何优化？ 2013年以来，“大数据”在我国发展迅猛，3年过去了，这个行业发展的如何，到底是镜花水月还是会成为社会发展的中流砥柱？为了让大家对我国大数据行业发展有更全面的了解，2016年12月中旬，大数据文摘发起了《大数据行业从业者调研报告众筹》，针对全国数据领域工作者和关注数据行业的人进行了在线调研，半个月的时间有效回收样本数超过1400个。 今天，
单细胞数据分析现在已经有上千个软件工具可供使用了，这为用户带来便利的同时也造成了选择困难。就像时间一样，一个表，没问题，但如果有两个表，时间还不一样，该信谁的呢？
文 | Larry Alton 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 世界上每个企业的健康发展都离不开数据的支持。数据是一种工具，它可以告诉你你的顾客是谁以及他们的行为是怎样的，数据可以引导你产生出新的深刻见解以及新的创新方法。通常来说，你拥有的数据越多，你将会拥有更专业和更精确的见解，这就是为什么近年来大数据成为有如此生产力工具（和流行语）的原因（链接：http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
欢迎使用SPSS软件，这是一款功能强大的数据分析工具，可以帮助您更好地处理和分析数据。SPSS软件主要用于统计分析、数据挖掘、预测模型等方面，是社会科学、医学、商业等领域的研究人员和决策者的首选工具。
制造业是一个国家综合国力最重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就，连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家，中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。配套“互联网+”和“供给侧改革”等多项措施，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。 一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
欢迎使用SPSS软件，这是一款非常强大的数据分析工具，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域中的数据分析和研究。SPSS软件的核心功能是数据分析，它可以帮助您处理和分析各种类型的数据，包括文本、数字、图像等。
工欲善其事必先利其器，说的就是工匠要想更加高效的做事情，就得先将工具变得锋利。那么对于程序员来说同样也是如此，如果要想每天早点下班，就必须借助于一些开发工具来提高自己的工作效率，今天慕枫就给大家总结一些工作中常用到的工具。
通过学习，你将能够掌握基于Python语言和工具库如何完成一个简要的数据分析任务，轻松做出交互式动态数据分析内容，用数据分析评价数据。
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
来源：https://xccelerate.co/blog/excel-vs-python-for-data-analysis
我常常会听到这样的问题，“金融分析中，为什么我要学习像python这样的编程语言，甚至使用它超过excel呢？”
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
在由于数据量不断增加和网络安全问题日益严重，网络安全和监控至关重要，因此，全面的网络可见性对于大多数企业而言都是必需的。尽管需求不断增长，但许多公司仍未实现其网络可见性目标。例如，网络盲点已成为企业的主要问题。根据Vanson Bourne的最新调查，大约三分之二（67％）的企业表示，网络盲区是他们尝试保护数据时面临的最大挑战之一。
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