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南方GNSS数据处理软件使用手册

南方GNSS数据处理软件使用手册
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大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。,高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ,高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动 态平衡,因此处理速度非常快。 ,高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications(高性能计?算与通信)的缩写° 1993年,山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U:高性能计算与通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划,该计划的实施将耗资百亿 美元,其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络 传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

最常用生物软件大全介绍讲解

一、基因芯片: 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件,不仅可以进行图像分析,还可以进行数据处理,方便protocol的管理功能强大,商业版正式版:6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品,该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者,相信arraypro也不会差。 phoretix™ Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综 合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写,是一个用JAVA语言写的应用程序,界面清晰漂亮,用来分析微矩阵(microarray)实验获得的基因表达数据,需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后,才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ,斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件,进行微矩阵荧光图像分析,包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式,可很容易地转化为任何数据库。

3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇(Cluster)分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写,微矩阵显著性分析软件,EXCEL软件的插件,由Stanford大学编制。4.基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件,接收Cluster生成的数据,比Treeview增强了某些功能。 5.基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵(microarray)软件,批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure 3.5 RNA Sturcture 根据最小自由能原理,将Zuker的根据RNA

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据,多采用网络爬虫方式进行收集,这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置,灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容,可以大大提高大数据的总体质量,是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面,有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成,从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等,这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模,使之简化,包括维归约、数据归约、数据抽样等技术,这一过程有利于提高大数据的价值密度,即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术,可通过转换实现数据统一,这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之,数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量,而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时,它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是,EXCEL毕竟只是办公软件,它的作用大多局限在对数据本身进行的操作,而非复杂的统计和计量分析,而且,当样本量达到“万”以上级别时,EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先,它是专业的统计软件,对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次,它是统计软件而非专业的计量软件,因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现),对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三,SPSS主要用于分析截面数据,在时序和面板数据处理方面功能了了;最后,SPSS兼容菜单化和编程化操作,是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作,后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计,但是较之 SPSS差了许多;STATA与EVIEWS都是计量软件,高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;STATA的扩展性较好,我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件),不断扩展其应用,但EVIEWS 就只能等着软件升级了;另外,对于时序数据的处理,EVIEWS较强。 综上,各款软件有自己的强项和弱项,用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据,SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本;EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作,而STATA、EVIEWS在这方面较差;制图制表用EXCEL;对截面数据进行统计分析用SPSS,简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现,高级的计量分析用 STATA、EVIEWS,时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量,我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据,你怎么知道哪个变量是因(自变量),哪个变量是果(因变量)? 早期,人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论,比如恒常会合、时间顺序。但是,人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系,也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说,如果在有A的情形下出现B,没有A的情形下就没有B,那么A很可能是B的原因,但也可能是其他未能预料到的因素在起作用,所以,在进行因果判断时应对大量的事例进行比较,以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案:统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析,比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是,利用截面数据进行统计分析,不论是进行均值比较、频数分析,还是方差分析、相关分析,其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的,利用截面数据进行计量回归,所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量,完全出于分析者根据其他考虑进行的预设,与计量分析结果没有关系。总之,回归并不意味着因果关系的成立,因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强,但如果研究者掌握了时间序列数据,因果判断仍有可为,其

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院:国土资源工程学院 班级:测绘121 姓名:王易豪 学号:201210102179 任课教师:李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述,分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据;数据处理技术;数据分析 引言 大数据时代已经到来,而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年,全球数据增量就达到了1.8ZB (即1.8 万亿GB)[1],相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据,这些数据每天还在不断地产生。 而在中国,2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年所产生的数据总量的2倍,相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍,即超过8ZB,而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[3],对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来,大数据的关注度与日俱增。

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件,以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲,SAS已被广泛应用于政府行政管理,科研,教育,生产和金融等不同领域,并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群,直接用户超过300万人。在我国,国家信息中心,国家统计局,卫生部,中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”,但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包,在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作,输出漂亮,功能齐全,价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户,它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件,但作为数据表格软件,必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机,基本上都装有Excel。但要注意,有时在装 Office时没有装数据分析的功能,那就必须装了才行。当然,画图功能是都具备的。对于简单分析,Excel 还算方便,但随着问题的深入,Excel就不那么“傻瓜”,需要使用函数,甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全,而且由于其强大的编程功能,使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件,也已经“傻瓜化”,在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

数据处理软件介绍.

Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures Chapter T able of Contents 52Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures SAS OnlineDoc?:Version8 Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures 54Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures The following section presents an overview of some of the fundamental features of analysis of variance.Subsequent sections describe how this analysis is performed with procedures in SAS/STAT software.For more detail,see the chapters for the individual procedures.Additional sources are described in the“References”section on page61. De?nitions Analysis of variance(ANOV Ais a technique for analyzing experimental data in which one or more response(or dependent or simply Yvariables are measured un-der various conditions identi?ed by one or more classi?cation variables.The com-binations of levels for the classi?cation variables form the cells of the experimental design for the data.For example,an experiment may measure weight change(the dependent variablefor men and women who participated in three different weight-loss programs.The six cells of the design are formed by the six combinations of sex (men,womenand program(A,B,C.

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能, 促进民生的发展。

常用分子生物学软件简介

常用分子生物学软件 一、基因芯片: 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件,不仅可以进行图像分析,还可以进行数据处理,方便protocol的管理功能强大,商业版正式版:6900美元。 Arraypro Media Cybernetics公司的产品,该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者,相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写,是一个用JAVA语言写的应用程序,界面清晰漂亮,用来分析微矩阵(microarray)实验获得的基因表达数据,需要下载安装JAVA运行环境后后,才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze ,斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件,进行微矩阵荧光图像分析,包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式,可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇(Cluster)分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写,微矩阵显著性分析软件,EXCEL软件的插件,由Stanford大学编制。 4.基因芯片聚类图形显示 TreeView 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件,接收Cluster生成的数据,比Treeview增强了某些功能。 5.基因芯片引物设计 Array Designer DNA微矩阵(microarray)软件,批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure RNA Sturcture 根据最小自由能原理,将Zuker的根据RNA一级序列预测RNA二级结构的算法在软件上实现。预测所用的热力学数据是最近由Turner实验室获得。提供了一些模块以扩展Zuker算法的能力,使之为一个界面友好的RNA折叠程序。允许你同时打开多个数据处理窗口。主窗口的工具条提供一些基本功能:打开文件、导入文件、关闭文件、设置程序参数、重排窗口、以及即时帮助和退出程序。RNAdraw中一个非常非常重要的特征是鼠标右键菜单打开的菜单显示对鼠标当前所指向的对象/窗口可以使用的功能列表。RNA文库(RNA

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。

到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,

会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。 在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图

2020大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 二、第一种工具:Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点: ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。 三、第二种工具:HPCC HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与通信”的报告,

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

2019大数据分析软件介绍

大数据分析是什么?大数据分析软件有哪些?这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经 营参与者都需要了解的。今天,小编就来针对性地总结一下,什么是大数据分析,以及2019 年主流的商业大数据分析软件。 一、大数据分析是什么 从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器……我们每天能接触到数据海洋。 大数据分析的特点有以下几点:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视 频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后 这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力,从而在数据驱动的业务环境中提供重要 的竞争优势。 二、 2019年大数据分析软件 1.Apache Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。它处理速度非常快,并能够自动保存数据的多个副本。另外,带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生 产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。 2.Storm Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理 庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单,支持许多种编程语言,使用 起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。应用于许多领域:实时分析、在线机器学习、不停 顿的计算、分布式RPC、 ETL等。 3.Pentaho BI

大数据处理培训:大数据处理流程

大数据处理培训:大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代,普通人在喊着如何保护自己的隐私数据,黑心人在策划着如何出售个人信息,而有心人则在思考如何处理大数据,数据的处理分几个步骤,全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路: 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据,数据的收集有两个方式: 第一个方式是拿,专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的:它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心,然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候,结果会是一个列表,这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了,但是你一点链接,点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻,你拿百度搜出来,你不点的时候,那一页在百度数据中心,一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送,有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环,可以

将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒,这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索,所谓外事不决问Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。 另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL 的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足

常用数据分析方法分类介绍(注明来源)

常用数据分析方法有那些 文章来源:ECP数据分析时间:2013/6/2813:35:06发布者:常用数据分析(关注:554) 标签: 本文包括: 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析; 问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

大数据处理:技术与流程

大数据处理:技术与流程 文章来源:ECP大数据时间:2013/5/22 11:28:34发布者:ECP大数据(关注:848) 标签: “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是:数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的,叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多,在大数据情况下,如何保障业务的顺畅,有效的管理分析数据,能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在,已经超越了传统数据库的管理能力,大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构,它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的技术、产品将不断涌现,将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据,其关键的技术依然逃不脱:1)大数据存储和管理;2)大数据检索使用(包括数据挖掘和智能分析)。围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为企业业务经营的好助手,甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1)大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式,正在改变着这个世界:它能处理几乎各种类型的海量数据,无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频,还是其它形态的数据;它工作的速度非常快速:实际上几乎实时;它具有普及性:因为它所用的都是最普通低成本的硬件,而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力,云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维,更加经济和实用,使得大数据处理和利用成为可能。

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件,以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲,SAS已被广泛应用于政府行政管理,科研,教育,生产和金融等不同领域,并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群,直接用户超过300万人。在我国,国家信息中心,国家统计局,卫生部,中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”,但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包,在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作,输出漂亮,功能齐全,价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户,它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件,但作为数据表格软件,必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机,基本上都装有Excel。但要注意,有时在装 Office时没有装数据分析的功能,那就必须装了才行。当然,画图功能是都具备的。对于简单分析,Excel 还算方便,但随着问题的深入,Excel就不那么“傻瓜”,需要使用函数,甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全,而且由于其强大的编程功能,使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件,也已经“傻瓜化”,在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

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