分析中古女排技战术的发展趋势（1999年）

通过对2007年中国足球超级联赛长沙金德队全年比赛数据的统计分析，结合运动员的个人特点和金德队的技战术传统，揭示了他们在赛季中的战术特点。

手工化处理(2004前) 旅游与互联网融合，多元参与(2005-2009) 电商平台介入，景区智慧化(2010-2014) 互联网+旅游，数字旅游(2015至今)

Gartner 2019 魔力象限报告对 BI 平台进行了全新定义，并深度解析了该领域的最新发展趋势。这份报告还对行业标杆企业进行了排名，为企业了解 BI 平台发展方向提供了权威参考。

数据挖掘技术是一种综合运用技术，基于数据库、统计分析及人工智能等领域，已在零售、保险、电信、电力等行业展示了巨大的商业价值，并逐步向其他领域渗透。它是一种新型的商业分析处理技术，通过从大型数据仓库中发现和提取隐藏信息，帮助决策者发现数据间的潜在关联和被忽视的因素。数据挖掘不仅仅是简单的数据库查询，而是要求对数据进行微观、中观和宏观的统计分析、综合和推理，以指导实际问题的解决，甚至预测未来活动。这些信息和因素对趋势预测和决策行为至关重要。随着信息化进程的推进，企业信息化工作迅速发展，各行业对数据挖掘技术的需求不断增加。

随着科技进步，我国的互联网金融行业正在经历快速发展。新技术的引入不仅改变了传统金融服务的模式，还提升了金融服务的普及率和效率。互联网金融已经成为我国经济发展中不可或缺的一部分。

该存储库包含使用MOPLA的MATLAB代码，用于处理特定的地质问题。MOPLA是模拟地球延性岩石圈非均质变形的多尺度数值模型，已经成功应用于评估岩石圈内部和周围的压力分布，研究结晶织物对流动分配的影响，并模拟了韧性剪切带中的3D侧翼结构。此外，存储库还增加了新代码开发，特别是在不同地质问题中的应用。代码格式将很快重组以提升其可读性和实用性。

近六年来，《应用数学》的年发文量、基金论文数及基金论文比、基金论文获基金资助数量分布及基金项目类型等统计分析显示，技术进步带动下，该期刊在学术界的地位日益显著。探讨了基金论文的合著情况，并从基金论文的产出特点和规律出发，分析了该领域的发展前景和挑战，提出了加大重大科研项目研究人员约稿力度的建议，以促进国际合作与学术交流。

空间数据挖掘技术不断发展，在大数据、云计算和物联网等新兴技术的推动下，正呈现出新的趋势。探索空间数据挖掘的算法、技术和应用，分析其在各个领域的应用前景，推动空间数据挖掘领域的持续发展。

数据可视化是信息技术领域不可或缺的部分，通过图形方式呈现数据，使复杂的统计数据更易理解。2018年，数据可视化的几个关键趋势揭示了这一领域的发展方向。数据可视化已不再局限于专业数据科学家，企业越来越重视全体员工的数据素养，推动了更多易用工具和资源的发展，如Ferdio的DataVizProject.com提供了100多种可视化模板，Google’s DataStudio等平台让非技术人员也能创建数据仪表盘。开放数据和私有数据的结合丰富了数据可视化的内容，像Data.gov提供了大量公共资源，而新型数据市场和交换网站如Salesforce Data Studio和CARTO’s Data Observatory，则进一步拓宽了数据获取渠道。人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用使数据专家的工作更智能，Salesforce的Einstein AI和微软Excel中的“Insights”更新利用机器学习模型增强了数据处理能力。互动地图成为数据可视化的主要媒介，更好地讲述地理信息数据背后的故事。数据故事的概念得到重视，企业开始通过一系列定制化的数据可视化传达更复杂的信息。设计师开始使用专为数据可视化设计的色板如CARTO色彩方案，考虑到视觉缺陷群体的色盲解决方案如ColorBrewer。社交媒体上围绕社会热点的数据可视化占据主导地位，互动式地图可视化尤其适合作为社交分享的内容，以简洁有效的方式呈现复杂信息，吸引用户关注和讨论。这些趋势显示了数据可视化如何朝着大众化、智能化和更具影响力的方向发展。