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搜索资源列表

  1. Origin 8.0实用教程-科技作图与数据分析

  2. Origin是国际认可的标准作图工具之一，既可用于一般的作图需求，也能满足复杂的数据分析和图形处理。 本书系统地介绍了Orgin的使用方法，适合科研人员、工程技术人员、理工科院校的教师、研究生及本科生工作和学习之用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hechenfon

  1. 基于Excel的地理数据分析方法

  2. 基于Excel的地理数据分析方法，讲述了以Excel进行各种复杂聚类算法的方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-04-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：cjfspider

  1. 大数据分析的案例、方法与挑战

  2. 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈 用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高 使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升 传统技能无法应对大数据：R、SAS、SQL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：mack415858775

  1. 斯坦福大学SNAP复杂网络分析

  2. 美国斯坦福大学提供的复杂网络分析平台，并提供多种数据集，对于大型的复杂网络分析十分有用http://snap.stanford.edu/data/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：fnyz17

  1. 内部排序算法复杂度分析

  2. 各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶，或大概执行时间。试通过随机的数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，以取得直观感受。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-12-31
    • 文件大小：15360
    • 提供者：u013175225

  1. 复杂数据分析 基于R的应用

  2. 中国人民大学统计学院吴喜之教授最新力作《复杂数据统计方法基于 R 的应用》 不可多得的处理复杂数据的R应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-04
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：mlhhdu

  1. excel数据分析教程

  2. 数据分析不一定要复杂高端的软件，excel也能实现

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-03-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sinat_28369139

  1. 复杂数据统计方法-基于R的应用（带标签）

  2. 中国人民大学统计学院吴喜之教授最新力作《复杂数据统计方法基于 R 的应用》 不可多得的处理复杂数据的R应用

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2018-07-29
    • 文件大小：83886080
    • 提供者：day_12

  1. 吴喜之 复杂数据分析 基于R 的应用 课件及书中所用数据

  2. 吴喜之的《复杂数据分析基于R的应用》的配套课件和书中所用数据

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-03-02
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：vviisme

  1. 用于统计数据分析的HistFitter软件框架

  2. 我们提供了一个称为HistFitter的统计数据分析软件框架，ATLAS协作组织已广泛使用该软件框架来分析源自CERN大型强子对撞机质子-质子碰撞的大型数据集。 自2012年以来，HistFitter一直是ATLAS搜索超对称粒子的标准统计工具。 HistFitter是一个可编程，灵活的框架，用于构建，保留，拟合，解释和呈现几乎任意复杂度的数据模型结果。 该框架从用户定义的面向对象的配置开始，构建概率密度函数，该函数自动适合数据并通过统计测试进行解释。 在内部，HistFitter使用统计数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722348

  1. 代谢组学数据分析中贝叶斯网络的应用进展

  2. 代谢组学数据分析中贝叶斯网络的应用进展，李贞子，王丽萍，代谢组学是近年发展快速的一门学科，已在医学等诸多领域广泛应用。代谢组学数据具有高维、小样本、高噪声等复杂特征，为其数据分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-04
    • 文件大小：210944
    • 提供者：weixin_38597533

  1. 全球科技领军人才跨国流动网络研究——基于文献信息计量的复杂网络大数据分析

  2. 基于文献信息计量所获得的全球高被引科学家和高强度专利发明人信息,运用复杂网络大数据分析方法,构建全球科技领军人才流动网络模型,测度并分析全球主要国家(地区)及全球整体的科技领军人才流动特性。通过该模型的分析,可以发现美国等西方经济发达国家吸引了大量科技领军人才的流入,而发展中国家科技领军人才的流失较为严重,并且发达国家之间的领军人才流动非常频繁。从全球整体上看,人才流动网络并存在"中心节点",即整个人才流动网络抗干扰性较强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：814080
    • 提供者：weixin_38575118

  1. 基于工作流的科学数据分析系统

  2. 随着科技的发展，科学领域的研究人员在观察和实验中产生的数据规模越来越大，科学分析任务也愈加复杂。新型的阵列数据库和工作流技术逐渐被应用到大规模科学数据的管理和分析中。结合阵列数据库系统SciDB，研究并实现了一种基于工作流的科学数据分析系统，用于满足基于大规模数据的复杂科学数据分析需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：107520
    • 提供者：weixin_38589774

  1. 基于工作流的科学数据分析系统

  2. 随着科技的发展，科学领域的研究人员在观察和实验中产生的数据规模越来越大，科学分析任务也愈加复杂。新型的阵列数据库和工作流技术逐渐被应用到大规模科学数据的管理和分析中。结合阵列数据库系统SciDB，研究并实现了一种基于工作流的科学数据分析系统，用于满足基于大规模数据的复杂科学数据分析需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_38710781

  1. Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程

  2. 大家都知道，Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖，也是Python最常用的标准可视化库，其功能非常强大，同时也非常复杂，想要搞明白并非易事。但自从Python进入3.0时代以后，pandas的使用变得更加普及，它的身影经常见于市场分析、爬虫、金融分析以及科学计算中。 作为数据分析工具的集大成者，pandas作者曾说，pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大。实际上，如果是对图表细节有极高要求，那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码。当然，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_38720050

  1. python实现数据分析与建模

  2. 前言 首先我们做数据分析，想要得出最科学，最真实的结论，必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂，多变的数据，所以必须要有强大的数据处理能力，接下来，我从我们面临的最真实的情况，一步一步教会大家怎么做。 1.数据的读取 （1）读取模块 Import pandas as pd Import numpy as np （2）读取表格的全部数据 df = pd.read_csv(.data/HR.csv) （3）读取你所需要的数据 sl_s=df[sactisfaction_l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38666230

  1. 什么是数据分析?【点开 文末 惊喜：留言评论送书/送课程】

  2. 什么是数据分析 之前看了一篇文章提到一些问题： 我们企业其实不需要数据分析的。 我们公司的业务情况，我很清楚，分布分析都一样。 公司的数据很简单，就那点，不需要分析。 公司里面很多数据都是造假的，没什么分析的价值。     在以上问题中,除了数据质量,其他问题都与企业数据的可分析度有关。数据质量是需要企业有严格的制度决定的。那么,什么是数据的可分析度呢? 这个问题实际上包含如下两层意思: 1)这个企业的数据是比较复杂的,一眼是看不到结论的,需要使用一些工具、模型、方法进行分析。 2)关于数据的分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38648037

  1. Mesos上的复杂数据分析

  2. 本文将介绍多个在Mesos上进行复杂数据分析的框架。我们会介绍如何在Mesos上搭建Storm和SparkStreaming来处理实时数据流，以及如何在Mesos上运行NoSQL数据库Canssandra。大数据的爆炸式增长不仅体现在生产的数据量上，也体现在要求处理海量数据得到有意义结果的速度和多样性上。因此，数据和计算的速度推动开发人员开发实时流处理框架，同时，数据天然的多样性和松散性也促进了NoSQL的演进。随着物联网（InternetofThings，IoT）的兴起，传感器、社交媒体、机器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_38502183

  1. Mesos上的复杂数据分析

  2. 本文将介绍多个在Mesos上进行复杂数据分析的框架。我们会介绍如何在Mesos上搭建Storm和SparkStreaming来处理实时数据流，以及如何在Mesos上运行NoSQL数据库Canssandra。大数据的爆炸式增长不仅体现在生产的数据量上，也体现在要求处理海量数据得到有意义结果的速度和多样性上。因此，数据和计算的速度推动开发人员开发实时流处理框架，同时，数据天然的多样性和松散性也促进了NoSQL的演进。随着物联网（InternetofThings，IoT）的兴起，传感器、社交媒体、机器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_38628920

  1. Mesos上的复杂数据分析

  2. 本文将介绍多个在Mesos上进行复杂数据分析的框架。我们会介绍如何在 Mesos上搭建Storm和SparkStreaming来处理实时数据流，以及如何在Mesos 上运行NoSQL数据库Canssandra。大数据的爆炸式增长不仅体现在生产的数据量上，也体现在要求处理海量数据得到有意义结果的速度和多样性上。因此，数据和计算的速度推动开发人员开发实时流处理框架，同时，数据天然的多样性和松散性也促进了NoSQL的演进。随着物联网（InternetofThin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38729607
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