本文来自于jianshu，文章主要分析了目前数据处理领域使用比较多的几种架构，详细对架构优缺点和使用场景进行了引见。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行
2016/4/19 6:19:34
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本项目实现对给定的移动设备数据集分析。
预测使用者性别年龄。
1、统计最多使用的手机品牌以及最受欢迎型号。
2、统计app最活跃日期及当前使用量。
3、统计app最活跃时间段及每个时间段使用情况。
4、分析app最活跃地区及该地区范围使用量情况。
5、将使用量最高的app统计显示其类别。
6、建立性别年龄预测模型并检验其精确率。
该实验用python编写在pycharm平台编译，运行于x86/64Windows平台。
内含项目完整代码配套报告以及演示视频。
预测使用者性别年龄。
1、统计最多使用的手机品牌以及最受欢迎型号。
2、统计app最活跃日期及当前使用量。
3、统计app最活跃时间段及每个时间段使用情况。
4、分析app最活跃地区及该地区范围使用量情况。
5、将使用量最高的app统计显示其类别。
6、建立性别年龄预测模型并检验其精确率。
该实验用python编写在pycharm平台编译，运行于x86/64Windows平台。
内含项目完整代码配套报告以及演示视频。
2022/10/11 22:13:04
469.25MB
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本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。
分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。
代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。
发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，登时高大上了#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.py
分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。
代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。
发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，登时高大上了#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.py
2022/10/9 15:44:35
79KB
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优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2022/10/9 15:27:37
184KB
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本人写的一个爬虫的小demo,可以成功爬取数据存储到本地，使用的话，改一下路径就可以了，爬取数据后，数据清洗，然后进行了简单的数据分析
2016/2/17 1:29:36
338KB
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xcms：这是与Bioconductor软件包婚配的git存储库xcms：LCMS和GCMS数据分析
2015/9/12 14:36:34
894KB
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SQLServer2008AnalysisServices多维数据分析，包括项目建立、定义和部署多维数据集。
2017/6/16 21:17:19
2.57MB
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《统计学元全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。
本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。
本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。
本书中含有大量的实例以协助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。
本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。
本书中含有大量的实例以协助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
2019/2/10 15:16:36
29.31MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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