¿Cuáles son los buenos métodos y software para el análisis de datos 3D?
SPSS es el primer software estadístico del mundo que utiliza una interfaz gráfica basada en menús. Muestra casi todas las funciones en una interfaz unificada y estandarizada. SPSS utiliza tablas similares a EXCEL para ingresar y administrar datos, y su interfaz de datos es universal, por lo que los datos se pueden leer fácilmente desde otras bases de datos. Sus procesos estadísticos incluyen procesos estadísticos maduros y de uso común, que pueden satisfacer plenamente la mayoría de las necesidades laborales.
MATLAB es un software matemático comercial producido por American MathWorks Company. Se utiliza para el desarrollo de algoritmos, visualización de datos, análisis de datos y cálculos numéricos en un lenguaje informático técnico de alto nivel y un entorno interactivo.
Las ventajas son las siguientes:
1. Las funciones eficientes de cálculo numérico y cálculo simbólico pueden liberar a los usuarios del complejo análisis de operaciones matemáticas;
2. Tiene gráficos completos. funciones de procesamiento para realizar la visualización de resultados de cálculo y el diseño de programas;
3. Interfaz de usuario amigable y lenguaje natural cercano a las expresiones matemáticas, lo que facilita que los académicos aprendan y dominen;
4. La caja de herramientas de aplicaciones funcionales (como la caja de herramientas de procesamiento de señales, la caja de herramientas de comunicación) proporciona a los usuarios una gran cantidad de herramientas de procesamiento convenientes y prácticas.
Sin embargo, este software no es fácil de usar y no es recomendado por personas no profesionales.
SAS combina orgánicamente el acceso, la gestión, el análisis y la visualización de datos. Sus funciones son muy potentes y sus métodos estadísticos son claros, completos y novedosos. Consta de docenas de módulos especiales cuyas funciones incluyen acceso a datos, almacenamiento y gestión de datos, desarrollo de aplicaciones, procesamiento de gráficos, análisis de datos, preparación de informes, métodos de investigación operativa, econometría y previsión. El sistema SAS se puede dividir básicamente en cuatro partes: parte de la base de datos SAS; núcleo de análisis SAS; herramientas de demostración de desarrollo SAS para el modo de procesamiento distribuido y su diseño de almacén de datos. Sin embargo, el uso de este software requiere ciertos conocimientos profesionales y no se recomienda para no profesionales.
Modo de diseño EXCEL similar a Finereport, el formulario EXCEL+filas de datos vinculantes contiene múltiples tablas y cálculos entre tablas, y es perfectamente compatible con fórmulas EXCEL. Los usuarios pueden usar WYSIWYG para diseñar cualquier tabla compleja e implementarla fácilmente Son informes complejos al estilo chino. Sus funciones también son muy ricas, como soporte e integración de datos, informes resumidos, mapas de datos, impresión Flash, análisis interactivo, etc.
¿Cuál es la diferencia entre Python y R? en análisis de datos? He estado usando Python durante tres años y estoy profundamente impresionado por su biblioteca simple, fácil de leer y poderosa. Me he enamorado de Python y sus características de lenguaje pitónico son extremadamente fáciles de usar. Para las personas que no conocen lenguajes de programación, no es difícil entender el lenguaje Python.
¿Cuáles son algunos buenos libros de texto o tutoriales para usar Python para el análisis de datos? Aprender el lenguaje de programación Python es la mejor opción. Para que todos ingresen al mundo de la programación, es muy importante aprender conocimientos básicos o habilidades básicas en cualquier idioma. Encontrar un profesor o un senior con amplia experiencia en programación le ahorrará muchos desvíos y progresará mucho más rápido, sin importar el tema. El propósito de nuestro aprendizaje es. Debo decir que Python es realmente un excelente lenguaje de programación que vale la pena aprender. Al elegir la capacitación, debe elegir con cuidado en muchos aspectos, como la enseñanza, los profesores y el empleo. Análisis de datos: ¿Qué software es adecuado para este tipo de análisis? Lingjiu Software cree que el análisis de big data implica varios requisitos:
1 Almacenamiento e informática de big data, el software en esta área es Hadoop + HBase de código abierto. Con este sistema, podemos construir un sistema informático y de almacenamiento descentralizado que va desde decenas de TB hasta PB. El hardware utiliza servidores blade y discos duros integrados para almacenar datos.
2 Las consultas de datos principales son frecuentes. En algunos registros, el almacenamiento tradicional utiliza costosos sistemas de bases de datos comerciales, por lo que la información de registro de las grandes empresas, como los registros de clientes bancarios, se almacena fuera de línea y es muy difícil de consultar.
Con Hadoop/HBase, se puede crear un sistema de consulta de clúster de nivel Pb y se puede obtener una mejor experiencia de consulta a través del sistema de índice secundario.
Para la minería de datos, puede utilizar la biblioteca de algoritmos de minería Mahout. Si hay un algoritmo de minería, el Sr. también puede escribirlo directamente. Todos estos programas de minería se implementan en el sistema Hadoop mencionado anteriormente para lograrlo. análisis distribuido.
4 Si hay demanda, es posible que deba considerar el análisis en tiempo real, que requiere un marco informático en memoria como Spark.
¿Qué cursos hay disponibles para la formación en análisis de datos? Los cursos de capacitación son los siguientes:
1. Conocimiento de vanguardia de big data e introducción a hadoop
Comience sin conceptos básicos, comprenda los antecedentes históricos y la dirección de desarrollo de big data. y dominar las dos configuraciones de instalación de hadoop.
Segundo, implementación avanzada de Hadoop
Competente en la construcción de clústeres de Hadoop; análisis en profundidad de HDFS, un sistema de archivos distribuido basado en la arquitectura Hadoop.
En tercer lugar, Fundación Java
Comprenda las ideas básicas de la programación Java, domine el uso de eclipse para una programación Java simple, domine el uso de archivos jar y comprenda los principios de la gestión de bases de datos. Sistemas como MySQL. Comprender el proceso de desarrollo de programas basados en web.
Cuarto, teoría y práctica de MapReduce
Estar familiarizado con los principios de funcionamiento y las aplicaciones de mapreduce, familiarizado con la programación básica de MapReduce y dominar el diseño y la redacción de proyectos basados en MapReduce basados en Los objetivos del análisis de big data.
Verbo (abreviatura de verbo) análisis de big data hadoop+Mahout
Domine los escenarios de uso de los métodos de análisis de big data basados en hadoop+mahout y domine el uso de los algoritmos maduros de mahout en escenarios específicos Analizar big data.
6. Teoría y práctica de Hbase
Domine el almacenamiento de datos y la práctica de proyectos de hbase, y domine los escenarios de instalación, configuración y uso de Spark y Hive.
7. Análisis de Big Data de Spark
Instalación, configuración y escenarios de uso de Spark y Hive, utilizando de manera competente los algoritmos maduros de Spark para analizar big data en escenarios específicos.
8. Reserva integral de conocimientos para el aprendizaje de big data
Estadística: análisis estadístico multivariado, regresión aplicada
Computadora: R, python, SQL, análisis de datos, máquina estudiar.
También es necesario dominar Matlab y Mathematica. El primero tiene grandes ventajas en aplicaciones prácticas de ingeniería y análisis de simulación, mientras que el segundo es excelente en funciones informáticas y análisis de modelos matemáticos. Los subsidios mutuos pueden complementarse entre sí.
¿Cuáles son las aplicaciones del análisis de datos empresariales? Donde hay información, hay información y donde hay demanda, se necesita análisis de datos. De esta forma, es muy utilizado. Por ejemplo, he visto a un banco utilizar FineBI para centrarse en encontrar clientes objetivo y mantener y volver a desarrollar los clientes existentes. Adopta principalmente estrategias de ventas diferenciadas para varios grupos de clientes de alta calidad y ofrece productos y servicios financieros personalizados. Existen muchas aplicaciones de este tipo, puede buscar casos relacionados.
¿Cuáles son los métodos comúnmente utilizados para analizar datos de investigación de mercado online? spss se utiliza generalmente para análisis de frecuencia, análisis de correlación, análisis factorial, análisis de conglomerados, etc.
¿Cuáles son los métodos y teorías comunes del análisis de big data? La teoría del análisis PEST se utiliza principalmente para el análisis de la industria. Utilice el método de análisis PEST para analizar el entorno macro. El entorno macro, también conocido como entorno general, se refiere a diversas fuerzas macro que afectan a todas las industrias y empresas.
Al analizar los factores macroambientales, dado que diferentes industrias y empresas tienen sus propias características y necesidades comerciales, el contenido específico del análisis será diferente, pero en general, es necesario analizar los cuatro factores principales. que afectan a la empresa. Factores ambientales externos: políticos, económicos, tecnológicos y sociales.
2. Método de análisis del árbol lógico
El curso de teoría del análisis del árbol lógico se utiliza para el análisis especial de problemas empresariales. Los árboles lógicos también se denominan árboles de problemas, árboles de deducción o árboles de descomposición. El árbol lógico es una de las herramientas más utilizadas para analizar problemas. Enumera todos los subproblemas de un problema jerárquicamente, comenzando desde el nivel superior y expandiendo gradualmente el conjunto hacia abajo.
Piense en un problema conocido como el tronco de un árbol y luego comience a pensar con qué problemas relacionados está relacionado este problema.
(Desventaja: se pueden omitir los problemas relacionados relacionados con el análisis del árbol lógico).
Para los principiantes, pueden considerar los dos puntos anteriores.
¿Cuáles son las bases y métodos del análisis de datos en estadística? Al utilizar la teoría de la probabilidad para establecer modelos matemáticos, recopilar datos del sistema observado, realizar análisis y resúmenes cuantitativos y luego hacer inferencias y predicciones. La investigación teórica estadística básica proporciona bases y referencias para la toma de decisiones relevantes, incluyendo: teoría del límite de probabilidad y su aplicación en estadística, probabilidad de árbol, probabilidad del espacio de Banach, ecuaciones diferenciales parciales estocásticas, aproximación de Poisson, red estocástica, proceso de Markov y teoría de campo, Markov. velocidad de convergencia, movimiento browniano y ecuaciones diferenciales parciales, límites de poblaciones espacialmente ramificadas, grandes desviaciones y medias estocásticas, problemas transfronterizos en análisis de secuencia y análisis de series de tiempo, procesos de Markov y tablas de Dirichlet uno por uno Correspondiente al teorema del límite central en función estimación, teorema de estabilidad del límite, causalidad e inferencia estadística, inferencia predictiva, inferencia de red, verosimilitud, estimador M y estimación de máxima verosimilitud, aproximación exacta en modelo de variable independiente, métodos adaptativos en estimación de variable no independiente, nuevo contenido en análisis multivariado, Teoría y aplicaciones de series temporales, series temporales no lineales, modelos deterministas y estocasticidad en series temporales.
¿Cómo analizar los datos de operación y mantenimiento de TI? La denominada gestión de operación y mantenimiento de TI se refiere a la gestión integral de TI, como el entorno de ejecución dura (entorno de software, entorno de red, etc.). ), los sistemas comerciales de TI y el personal de operación y mantenimiento de TI son responsables del departamento de TI de la unidad.
La gestión de operación y mantenimiento de TI incluye principalmente ocho aspectos:
1 Gestión de equipos.
Monitorear y gestionar el estado de ejecución de dispositivos de red, dispositivos de servidor y sistemas operativos.
2 Servicios de aplicaciones.
Monitorear y gestionar diversos software de soporte de aplicaciones, como bases de datos, middleware, groupware y diversos servicios generales o especializados, como sistemas de correo electrónico, DNS, Web, etc.
3 Almacenamiento de datos.
Almacenamiento unificado, copia de seguridad y recuperación de datos del sistema y del negocio.
4Negocios.
Incluyendo el seguimiento y gestión de los sistemas core business propios de la empresa. Para la gestión empresarial, la atención se centra principalmente en los CSF (factores críticos de éxito) y KPI (indicadores clave de rendimiento) del sistema empresarial.
5 Contenidos del directorio.
Esta parte trata principalmente sobre la gestión de contenidos y la gestión de información pública que las empresas necesitan para publicar de manera uniforme o personalizar para las personas.
6 Activos de recursos.
Gestionar los activos de recursos del sistema informático de la empresa, que pueden ser físicos o lógicos, y pueden interactuar con el departamento financiero de la empresa.
7 Seguridad de la información.
El estándar internacional para la gestión de la seguridad de la información es ISO17799, que cubre la seguridad de la información, como la organización de la seguridad empresarial, la clasificación y el control de activos, la seguridad del personal, la seguridad física y ambiental, la seguridad operativa y de las comunicaciones, el control de acceso y la continuidad del negocio. gestión, etc. Diez aspectos de control de la gestión, 36 objetivos de control y 127 métodos de control.
8 Trabajo diario.
Esta parte se utiliza principalmente para estandarizar y aclarar las responsabilidades laborales y los arreglos laborales del personal de operación y mantenimiento, proporcionar una base cuantitativa para la evaluación del desempeño y proporcionar un medio para acumular y disfrutar de experiencia y conocimiento.