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NCS分析工具介绍

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目录

1、NCS简介 (2)

2、NCS的主要设置参数和频点定义方式 (4)

2.1 主要设置参数介绍 (4)

2.2 NCS的统计内容 (5)

3、NCS的工作界面介绍 (6)

3、NCS在网络规划, 优化中的应用 (8)

4、NCS应用实例 (9)

4.1 NTBSC31/6519C频率干扰及越区覆盖问题 (9)

4.2新站WE560的NCS分析 (10)

NCS分析工具介绍

1、NCS简介

NCS全称:Neighbor Cell Support

主要功能:NCS利用用户的手机去测量定义的测量频点的信号强度,而定义的测量频点可以是非相邻小区的频点,这样可以帮助用户去为网络中的每一小区定义基于准确测量报告的邻小区。经过NCS优化,可以增加更多更为准确和值得信赖的切换请求,也可删除不必要的邻小区关系,从而达到提高切换的性能、改善通话质量、减少掉话的目的。

切换请求是基于下行手机的测量报告和BTS上行测量报告的,因此测量报告的准确与否直接影响到切换的性能,如过邻区太多会使测量报告的准确性大打折扣,然而如果太少的话会使得掉话的增多。

NCS通过周期性地改变小区的BA-LIST(临时的测量频点,可以由用户定义),以便获得对大量测量频点的测量报告,给优化工程师提供了非常有价值的原始测量报告数据,

图1:NCS与OSS的关系

图2:NCS邻小区

图3:NCS与网络的连接

NCS的功能特点

●小区相邻关系的规划和优化

●以手机的测量报告和切换统计数据为基础(参数设置及统计报告只涉及通话

状态)

●每小区最多记录 64 对BCCH/BSIC组合

●有效BCCH/BSIC组合:

◆SS(f,BSIC) > -100dBm or SS(f,BSIC) > SS(serv) -10dBm

2、NCS的主要设置参数和频点定义方式

2.1 主要设置参数介绍

●Relative Signal Strength:高于服务小区信号强度门限

SS(f,BSIC) > SS(serv) + Threshold_Rel

●Absolute Signal Strength:高于定义的绝对场强值

SS(f,BSIC) > Threshold_Abs

●Number of Test Frequency to Add:每个测量周期后增加的测量频点

●Change Interval for BA List :每组测量频点的测量周期

●Cell Set (For Translating Undefined BCCH/BSIC to Cell Name):通过

cell name增加测量频点

●Test Frequencies (All BCCH Frequencies):定义所有的BCCH为测量频点

●BS LIST Ferquencies+Neighbours’ Neighbours Fren:定义邻小区的邻小

区为测量频点

●BS LIST Ferquencies+Free selection:定义邻小区的测量频点以及任意选

定的测量频点

2.2 NCS的统计内容

针对小区和BCCH/BSIC组合的统计主要有以下几类:

●统计时长 --- BA List Time

●测量报告的数量 --- No.of Measurement reports,

●平均电平强度 --- Average SS

●满足相对电平强度门限的测量报告数目及百分数 --- No. of Reports Above

Rel. SS threshold, etc

●满足绝对电平强度门限的测量报告数目及百分数 --- No. of Reports Above

Abs. SS threshold, etc

附件是NCS的格式文件

3、NCS的工作界面介绍

NCS的多种报告类型

●NCS Overview Report --- 以Cell 为统计单元

?No. of Reports Best Test Freq. Above Rel. SS Threshold;

?No.of Reports Worst Conf. Freq. Above Rel. SS Threshold

●NCS Cell Report --- 以BCCH/BSIC组合为统计单元

?No. of Reports Above Rel. SS Threshold;

?No. of Reports Ranked as NO.1

●NCS Detailed Cell Report

?No. of Reports Ranked as NO.1, 2, 3, 4, 5, 6 ...

●NCS Cell Report Chart

NCS Overview Report

NCS Cell Report

3、NCS 在网络规划, 优化中的应用

● 紧急扩容中的相邻小区规划

● 优化相邻小区关系及参数设置, 检查切换是否正常进行

◆ 利用不同的 Relative, Absolute Signal Strength Threshold

NCS Cell Report Chart

NCS Detailed Cell Report

●网络优化中辅助分析切换失败和掉话原因

●话务热点探测和微蜂窝规划

4、NCS应用实例

4.1 NTBSC31/6519C频率干扰及越区覆盖问题

问题描述:S334省道,如皋城郊上图红圈位置,话音质量很差。

原因分析: 6519C(公安局) 与 651C(跃进路)同BCCH:74,651C有越区覆盖现象,造成对6519C(公安局)严重干扰。在修改了651C(跃进路)的BCCH:74→76后,对6519C做NCS,从测量报告可以看出在6519C的服务区内能多次测量到651C的信号,如下表所示:

解决方案:修改651C的BCCH频点,此外建议调整651C俯仰角7 9度。

4.2新站WE560的NCS分析

新站SITE560开启候邻小区数据是根据规划得的,但是在实际网络中存在很多反射和折射信号,因此实际的邻小区数据应该通过NCS收集用户的测量报告获得能得到比较准确的数据,下表为NCS的实际测量结果

从上表中中我们可以发现,深色背景色的是WE560A收集的测试报告中测量报告数量很多同时信号场强较好但没有定义为邻小区的小区,比如BCCH/BSIC为84/67的信号在一个小时内作为WE560A小区的邻小区被测量次数为44348次,测量的平均场强为-87dbm,信号高于主小区的次数为1690次,很明显应该定义为邻小区。经过分析,WE405B小区需要增加WE536A、WE016C、WE742C的邻小区关系,在增加邻小区关系后2月20号忙时STS统计的切换数据如下:

同时我们对WE560B/C小区也进行了NCS分析,限于篇幅就不具体说明。经过分析后WE560B需要增加WE039A;WE560C需要增加WE724B的邻小区关系。

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。

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

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为: 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述:IBM的Exterprise Miner简单易用,是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘,功能一般,可能仅满足要求.没有数据探索功能。与其他软件接口差,只能用DB2,连接DB2以外的数据库时,如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观,但同样不好理解。 二、基本内容:一个挖掘项目可有多个发掘库组成;每个发掘库包含多个对象和函数对象: 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数: 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法:单变量曲线,双变量统计,线性回归,因子分析,主变量分析,分类,分群,关联,相似序列,序列模式,预测等。 处理的数据类型:结构化数据(如:数据库表,数据库视图,平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如:顾客信件,在线服务,传真,电子邮件,网页等) 。 架构:它采取客户/服务器(C/S)架构,并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术,例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现,可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要,对结果数据集还可以重复这一过程,直至得到满意结果为止。 三、现状:现在,IBM的Intelligent Miner已形成系列,它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ,帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

数据分析过程中各个步骤中使用的工具

数据分析过程中各个步骤使用的工具 数据分析也好,也好,也好、商业智能也好,都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能,特别是要掌握分析软件工具!学习数据分析,一般是先学软件开始,再去应用,再学会理论和原理!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。 下图是一个顶级的分析工具场, 依次从X和Y轴看: 第一维度:数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层

第二维度:用户级——>部门级——>企业级——>BI级 我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。 1第一步:设计方案 可以考虑的软件工具:mind manager。 Mind manager(又叫),是表达发射性思维的有效的图形思维工具,它简单却又极其有效,是一种革命性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧,把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来,把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能,利用记忆、阅读、思维的规律,协助人们在与、与想象之间平衡发展,从而开启人类的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。 是一种将思考具体化的方法。我们知道思考是人类大脑的自然思考方式,每一种进入大脑的资料,不论是感觉、或是想法——包括、、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、、音符等,都可以成为一个中心,并由此中心向外发散出成千上万的关节点,每一个关节点代表与中心的一个连结,而每一个连结又可以成为另一个中心主题,再向外发散出成千上万的关节点,呈现出放射性立体结构,而这些关节的连结可以视为您的,也就是您的个人。

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.

数据分析必备|你不得不知道的11款数据分析工具

数据分析必备|你不得不知道的11款数据分析工具 毋庸置疑,大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长,将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见,用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员,也能够为用户进行画像。 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具,应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO,自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化,。为了更好地帮助读者选择分析工具,本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品,排名不分先后! 功能列表

详细介绍 数说立方 数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库,同时支持全网公开数据实时抓取,从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台,实现数据处理“探索式 分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一,并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。 优点: 即便是个人免费版,体验和功能仍然非常好; 与自家产品“数说聚合”的无缝接入,支持定向抓取微信、微博等数据; 功能完善,集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台; 可视化视图展现、友好的客户感知页面; 支持SAAS,私有化部署,有权限管理; 缺点: 产品新上市,操作指导页不太完善; 体验过程中有一些小bug;

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。

大数据处理分析的六大最好工具Word版

大数据处理分析的六大最好工具 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。 【编者按】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。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐:欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验,生态圈发展趋势。 以下为原文: 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。 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。

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 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。

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

几种常用大数据分析工具

几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V,数据量大,速度快,类型多,价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库,数据安全,数据分析,数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop 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。了解详情 1、HPCC HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。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,其主要目标要达到: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。点击咨询

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,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有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍,更多大数据学习详情,大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下: 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下: SAS分析案例如下:

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型(神经网络,关联分析,聚类分析、因子分析等)。 Clementine软件特点如下: 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力,使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控,及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数,便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下:

Clementine分析案例如下: 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件,是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件,它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本,均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:

SPSS概览数据分析实例详解

第一章SPSS概览--数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下:

1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下: 请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、

高精度GPS数据处理软件介绍

GPS数据处理是GPS研究的一个重要内容。目前,国际上广泛使用的GPS相对定位软件有:美国麻省理工学院(MIT)和加州大学圣地亚哥分校Scripps海洋研究所(SIO)研制的GAMIT/GLOBK,美国喷气推进实验室(JPL)研制的GIPSY/OASIS软件和瑞士BERNE大学研制的Bernese软件。选用一种好的数据处理方法和软件对GPS数据结果影响很大。在GPS静态定位领域中,几十公里以下的定位应用已经比较成熟,接收机的随机附带软件已经能够满足大多数的应用需要。但是在GPS卫星定轨以及长距离、大面积的定位应用中,如洲际板块运动监测及会战联测中,这些随机附带软件就远远不能达到要求。 Technorati 标签: GAMIT/GLOBK,GISPY/OASIS,BERNESE 近年来,GPS定位理论和软件科学的发展促进了GPS定位软件的研发,一批满足不同应用需求的GPS定位软件亦已面世。尽管不同软件在数据处理方法上各有其特点,但它们的总体结构基本上是一致的,即由数据准备、轨道计算、模型改正、数据编辑和参数估计5部分组成。 数据准备:RINREX格式的数据转换为软件特有的数据格式;剔除一些不正常的观测值(如缺伪距或某个相位数据);根据测站的先验坐标、星历和伪距数据确定站钟偏差的先验值或站钟偏差多项式拟合系数的先验值。 轨道计算:将广播星历或精密星历改成标准轨道;如果需要改进轨道,则进行轨道积分,将卫星坐标及坐标对初始条件和其他待估参数的偏导写成列表形式。 模型改正:对观测值进行各种误差模型改正(对流层折射、潮汐、自转等)得到理论值及一阶偏导,从观测值中扣除这些理论值得到相应的验前观测残差。 数据编辑:修正相位观测值的周跳,剔除粗差。 参数估计:采用最小二乘或卡尔曼滤波估计,由编辑干净的非差观测值或双差观测值求解测站坐标、相位模糊度、(如果采用定轨或轨道松弛)卫星轨道改正值、地球自转和对流层湿分量天顶延迟等参数。 GAMIT/GLOBK GAMIT/GLOBK 软件是MIT和SIO研制的GPS综合分析软件包,可以估计卫星轨道和地面测站的三维相对位置。软件设计基于支持X-Windows的UNIX系统,现在的版本适用于Sun(OS/4,Solaris 2)、HP、IBM/RISC、DEC和基于、Intel工作站的LINUX操作系统。作为科研软件,GAMIT/GLOBK供研究和教育部门无偿使用,只需通过正式途径得到使用许可证。完全的开放性使用户可以对软件的工作原理、数据处理流程及技巧有全面的了解,这也在一定程度上促进了GAMIT/GLOBK的不断更新。 GAMIT软件处理双差观测量,采用最小二乘算法进行参数估计。采用双差观测量的优点是可以完全消除卫星钟差和接收机钟差的影响,同时也可以明显减弱诸如轨道误差、大气折射误差等系统性误差的影响。GAMIT软件主要功能和特点如下: (1)卫星轨道和地球自转参数估计;

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,

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。

软件需求及数据分析

体育舞蹈考试考生信息管理系统软件需求说明书 开发团队:智硕工作室 项目经理:武文俊 开发设计:王春磊、戴薪国 陈兆强、陈湘文 王长尧、丁廷飞

目录 1.1编写目的 (1) 1.2背景 (1) 1.3参考资料 (1) 2项目概述 (2) 2.1目标 (2) 2.2用户特点 (2) 2.3假定与约束 (2) 3 具体需求 (3) 3.1对功能的规定 (3) 3.2对性能的规定 (3) 3.2.1精度 (3) 3.2.2时间特性要求 (3) 3.2.3灵活性 (3) 4、输入输出要求 (4) 5、数据管理能力要求 (5) 6、故障处理要求 (6) 4 支持信息 (7) 4.1、软、硬件环境 (7) 4.2、接口 (7) 4.2.1、对功能的规定 (7) 4.2.2、对性能的规定 (7) 4.2.3、输入输出要求 (8) 4.3、数据管理能力要求 (10) 4.4、故障处理要求 (10)

1.1编写目的 编写“体育舞蹈考试考生信息管理系统”软件需求说明书,目的是在进行其他软件开发阶段之前完成如下的工作: ●明确用户的需求,了解用户的特点并以此设定软件开发的目标; ●明确软件的功能要求、性能要求、输入输出要求、数据管理能力要求、故障管理要求和其他专门要求。对可能涉及到的问题和用户进行充分的沟通,并在其他阶段开始之前和用户达成初步的一致,为下面将要进行的软件开发过程提供一个依据。 ●明确软件系统运行环境。 “体育舞蹈考试考生信息管理系统”软件需求说明书的预期读者是用户、开发人员和后期维护人员。 1.2背景 本项目所开发的软件系统全称为“体育舞蹈考试考生信息管理系统”。 本项目为《软件工程》课程设计大作业,同时也是为昆明学院招生就业处2014年舞蹈学专业,体育舞蹈方向招生考试而队组织开发,本项目开发主要目的为学习并熟悉软件工程项目开发流程,本项目的预期用户是昆明学院招就处工作人员。 本项目所开发游戏软件拟在Windowsxp、Windows7及以上版本操作系统下运行,拟基于C/S架构提供考生信息实时更新模式在小型局域网运行。 1.3参考资料 [1] 数据库原理与技术(SQL Server 2005)清华大学出版社 [2] Visual Basic 基础教程机械工业出版社

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