最新实例
grafana企业版11.0.0.windows-amd64.msi
Grafana是一个开放源代码的数据可视化工具,专注于大规模指标数据的视觉呈现。其主要特点包括使用Go语言编写,采用商业友好的Apache License 2.0开源协议。Grafana具备跨平台能力,支持数据采集、查询和实时通知功能。它与多种数据源集成,包括Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Elasticsearch和CloudWatch等,提供丰富的面板和仪表盘插件。用户可通过灵活的图表和多样化的可视化方式展示数据,使复杂数据呈现简洁美观。警报功能让用户可以基于规则设置实时警报。
2000年美国总统全国选举数据分析资源
2000年美国总统全国选举数据提供了丰富的分析素材,可帮助研究人员深入探讨选举趋势和政治分析。
使用MySQL支持的PHP蜘蛛数据统计插件
昨天开始认真开发了一个功能丰富的插件,能够对各种搜索引擎进行数据统计和分析,支持多个时间段查看。代码设计简洁高效,整体压缩到6k,分为6个文件。安装过程简单,只需运行spilder_install.php。代码示例如下:
汇编语言实现学生成绩统计分析
详细介绍了如何使用汇编语言实现学生成绩的统计分析。程序基于提供的汇编语言代码,实现了输入学生成绩、成绩从高到低排序、显示排序后的成绩列表以及统计各分数段的成绩数量。代码分为数据段、堆栈段、代码段和数据段结束标记,通过冒泡排序算法进行成绩排序,并逐个显示每个成绩。此外,程序还会统计并显示不同分数段的成绩数量。
某中学学生身体测量数据的多元统计分析
某中学22名学生的身体测量数据进行了多元统计分析。数据包括身高、体重、胸围等多个指标。
构建正态云模型-《云模型》课件95页
2、构建正态云模型t定义模糊集: t根据实际问题的需求,利用前述特征因子定义归属类型模糊集,并建立相应的隶属云模型。对企业而言,可定义以下五个模糊集:1) A1:企业市场占有率相对较高;2) A2:企业价格波动较大;3) A3:企业具备强大的新产品开发能力;4) A4:企业具备强大的分销渠道与实体分配能力;5) A5:企业整体促销能力突出。 t确定了上述五个模糊集的隶属云,即确定了这些模糊集的三个数字特征值(Ex, En, He)。根据统计分析和计算结果,可以确认这些模糊集的隶属云的具体数字特征为:A1(5, 2/3, 1/2)、A2(9, 1, 1/2)、A3(9, 1, 1/2)、A4(9, 1, 1/2)、A5(9, 1, 1/2)。
多元统计分析的深入探讨与应用
多元统计分析作为统计学的重要分支,涉及多个变量间复杂关系的探索与模式识别。北师大(北京师范大学)提供了深入的理论讲解和实际操作,包括多元线性回归、主成分分析、判别分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、方差分析、多元逻辑回归等方法,帮助学生掌握数据分析的关键技能。通过课程学习,学生能够提升对复杂数据的理解与处理能力,为科研和实践工作奠定坚实基础。
小白学习《R语言实战》第五章读书笔记
在《R语言实战》的第五章中,作者详细探讨了R语言在数据分析和可视化中的应用。这对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。主要涵盖了数据导入、数据结构、数据操作、数据筛选与排序、统计分析、数据可视化、自定义函数和控制流程等关键知识点。这些内容将帮助小白更好地理解和运用R语言进行数据处理。
《大数据数学基础》(R语言描述)资源优化版下载
本资源为《大数据数学基础》(R语言描述)的优化版,包含完整的源数据和代码。本书详细介绍了在科学研究中广泛应用的数据微积分、统计学、线性代数、数值计算以及应用多元统计分析等基础知识。全书分6章:第1章探讨了大数据与数学、数学与R的关系;第2章介绍了微积分的基础,包括极限、导数、微分、不定积分和定积分的应用;第3章涵盖了线性代数的基础,包括行列式、矩阵运算、特征分解和奇异值分解;第4章介绍了统计学的基础,包括数据分布特性、概率论、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验;第5章讨论了数值计算的基础,包括插值方法、函数逼近与拟合以及非线性方程(组)求根;第6章介绍了常用的多元统计分析方法,包括回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。所有例子均使用R语言进行分析求解,并配有章节习题。
印尼中小企业电子商务实施现状研究
本研究探讨印度尼西亚中小型企业在电子商务领域的具体实施情况。印度尼西亚目前共有4.89亿家中小企业,然而并无统一的电子商务实施数据库。研究通过向受访者发送电子问卷,并将信息自动链接至数据库,分析了227个SME网站的数据。使用SPSS 20版本对数据进行了描述性统计分析。研究结果显示,雅加达的中小企业中,约53.1%已实施电子商务,西爪哇达到94%,中爪哇和日惹地区为12.5%,巴厘岛同样为12.5%,其他城市的情况不一。这表明尽管受限于昂贵和不稳定的网络环境,印度尼西亚仍在积极推动电子商务的实施。