由于项目的需要，使用Spss进行数据统计分析。 Spss对于数据统计分析的功能有多强主要是客户关注的事情，我所主要关注的是，Spss的二次开发有多复杂。 学习的基本思路是： （1）首先了解统计基本知识，例如质控图、均值极差图等。 （2）然后了解Spss的使用。（当然首先得去下载安装，然后就着手练习） （3）接着了解Spss提供的接口，并尝试使用C#去调用以实现步骤（2）中的统计分析操作。 （4）将Spss与系统集成。 （大致操作为，在系统按钮点击等事件触发统计分析时，将统计数据的查询语句，以及统计分析方法及
Metric是一个第三方包，用来帮助我们对应用程序的性能进行度量。曾有友商基于这个包编写的程序还申请了专利，总之这是一个使用方便的组件。我们日常进行应用程序性能度量时，最常用的方法是打日志记录每个交易的一些耗时数据，有了这些原始数据，自己再进行统计分析。通过使用Metrics这个包，我们可以很方便的定义一些度量值，抓取一些关键时点和变量的信息，还能按照自定义的周期进行总体的统计，来分析应用的性能。Metrics还能够将这些统计信息输出到Console、日志文件、JMX，甚至还支持以微服务的方式向外暴露数据接口，从而方便我们将这些数据接入到Grafana或自己的统计分析工具中。
免费开源CRMEB商城JAVA版，SpringBoot + Maven + Swagger + Mybatis Plus + Redis + Uniapp +Vue+elementUI 包含移动端、小程序、PC后台、Api接口；有产品、用户、购物车、订单、积分、优惠券、营销、余额、权限、角色、系统设置、组合数据、可拖拉拽的form表单等模块，大量的减少了二开的成本。
总结下最近被问到最多的几类问题，发现在解决这些问题的时候收获还是非常大。往往提出一个好问题其实是最难的，但是大部分做技术的人都不敢问或不好意思问甚至担心会被别人笑话，这才是真正的笑话。好像看似傻傻的问题只要能解决自己的困惑就是好样的 ！
【摘要】S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交 互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S
基于Java的职业技能认证管理信息系统，系统主要采用java，springboot，mysql，mybatis，数据分析存储技术，实现基于Java的职业技能认证管理信息系统。
在一篇论文中，最引人注目的除了标题和摘要，便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐，可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果，是所有研究者一直在探索的课题。
SPSS是一款广泛用于社会科学、商业和工程等领域的统计分析软件，以下是SPSS软件的主要功能和安装条件：
学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 R 可以看作是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。S语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
STATA是一款功能强大的数据分析和统计软件，主要用于管理、分析和可视化数据。它具有以下主要功能：
2022-11-16：给你一个数组 nums，我们可以将它按一个非负整数 k 进行轮调，
一提起“分布式系统”，大家的第一感觉就是好高大上啊，深不可测，看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍，也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统
场景1：一个线程等待其他多个线程都完成后，再进行下一步操作（如裁判员计分功能，需要等待所有运动员都跑完后，才去统计分数。裁判员和每个运动员都是一个线程）。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
试验性质的一个微信小程序，用canvas做的一个类似flappy-bird的小游戏。
解决痛点：最近有同学私信我，希望了解一下，初入数据分析，需要学哪些工具？需要掌握到什么程度？这里小火龙写一写，希望对你有所帮助。
什么是R语言？ R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacO
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系, 为了很好地组织起这样的复杂执行计划， 需要一个工作流调度系统来调度执行；
本章将从几则故事说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的，还会介绍大数据的特性，以及大数据对我们带来的技术变革，大数据处理过程中涉及到的技术
导读：TIOBE 近日公布了2019年5月编程语言排行榜，总体排名变化不大，排名前十的依旧是：Java, C, C++, Python, Visual Basic .NET, C#, JavaScript, SQL, PHP 和汇编语言。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的RickBecker，JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
● 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等 ● 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 ● 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
我们来一个Java程序玩玩，执行以下命令，会自动帮你构建一个包含Flink依赖的项目：
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
为什么你应该学Sas？本文不想卷入SAS与R，或者与SPSS、S-Plus、Matlab等统计软件孰优孰劣的争论中去，我是说，作为一个有志于投身工业界的统计分析人员，你为什么应该把SAS纳入你的分析工具箱？这会是一篇动员贴，尤其是对广大对数据分析感兴趣的在校生。在默认统计编程语言是R的“统计之都”，我需要拿上面这幅图来吸引眼球：学SAS吧。 R是好东西，不只是在COS，现在全世界的统计系和统计学生当中，R是主导性的学术语言。但不妙的是，国内高校学生中，学SAS的明显少了，医药、
循环录入学员Java课程的成绩（学员数量由键盘录入），统计分数大于等于80分的学生的比例。
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机
TIOBE 2020 年 7 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是：R 语言的排名达到了历史最高位。
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力， 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。 上期回顾：【大咖说】张瑞敏：互联网工业变革之路的海尔实践 【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。 ◆ Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能
作者：大数据平台部 马亮 如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
平台采用B/S结构，后端采用主流的Springboot框架进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。
对程序员来说，用户画像就是用户的属性和行为；通俗地说，用户画像是包括了个人信息、兴趣爱好、日常行为等血肉丰满的客户实体。用户画像是精准营销的产物，企业通过收集用户的行为，然后分析出用户的特征与偏好，进而挖掘潜在的商业价值，实现企业效益的最大化。 用户画像的一个具体应用是电商app的“猜你喜欢”栏目，电商平台通过对用户购买过的商品进行统计，可以分析用户日常生活用的是什么物品；电商平台还可以对用户的搜索行为、浏览行为进行统计，从中分析用户感兴趣的商品，或者说考虑购买的商品。电商平台得到包括日常生活、兴趣爱好、购买意向在内的用户画像后，自然就能有针对性的向用户推荐合适的商品，从而扩大销量、增加营业额。 下图是用户画像的一个具体例子
有一些同学，之前呢主要是做传统行业，外包项目，互联网公司，一直是那种小的公司，技术一直都搞的比较简单。共同的一个问题，就是都没怎么搞过分布式系统，现在互联网公司，一般都是做分布式的系统，大家都不是做底层的分布式系统，分布式存储系统，hadoop hdfs，分布式计算系统，hadoop mapreduce，spark，分布式流式计算系统，storm。
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