matlabcusum代码-数据驱动分析

这个repo包含了我们两篇论文的MATLAB代码：1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提出的基于矩阵zonotope的数据驱动可达性分析，发表于第三届年度动态和控制学习会议；2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提交给IEEE Transactions on Automatic Control 的基于噪声数据的数据驱动可达性分析。考虑到系统模型未知，我们专注于从噪声数据进行可达性分析，这是先进可达性分析方法的重要应用。我们引入了矩阵zonotope和约束矩阵zonotope两种集合表示方法，以应对系统复杂性和数据获取的挑战。详细内容请参见examples-basic文件夹和examples-cmz文件夹。下图概述了我们研究的主要思路。

MATLAB 数据探索分析代码，用于识别和分析数据趋势、模式和异常值，是研究人员和数据科学家宝贵的工具。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

获取官方源代码，用于学习社交网站数据挖掘分析，并跟随课程实践。

使用于实验的完整代码文件。

mysql-connector-java-5.1.18.tar.gz 是 Java 应用程序连接到 MySQL 数据库的 JDBC 驱动程序。

《基于Spark离线统计的移动端数据分析》 在大数据领域，Spark作为一款强大的分布式计算框架，因其高效、易用和灵活性而备受青睐。本项目“基于Spark离线统计移动端数据分析”利用Spark的强大功能，对移动端数据进行深度分析，挖掘用户行为模式，提升业务洞察力。 1. Apache Spark Spark是Apache软件基金会的开源项目，设计用于大规模数据处理。Spark通过内存计算来提升处理速度，其核心特性包括弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame和Dataset API，以及SQL支持，使其成为数据分析的理想选择。 2. Spark架构 Spark采用分布式集群架构，使用Master-Worker模式，其中Driver负责调度，Executor执行具体任务。其模型强调数据缓存，通过内存存储数据，实现快速迭代计算，从而显著提高处理效率。 3. 离线数据分析 离线数据分析主要针对批量历史数据，适用于非实时场景。Spark的批处理能力在离线分析中表现出色，利用DAG（有向无环图）任务调度可以高效处理复杂的数据分析任务。 4. 移动端数据分析 移动端数据包含用户行为、设备信息、地理位置等信息，分析这些数据有助于理解用户习惯、优化用户体验、提升应用性能，甚至预测用户需求。Spark能高效处理结构化和非结构化数据，适合移动端数据的清洗、转换与挖掘。 5. 数据预处理 数据分析前需对原始数据进行预处理，包括数据清洗（去除异常值、空值处理）、数据转换（标准化、归一化）、数据整合等。Spark的DataFrame和Dataset API提供了丰富的操作函数，方便进行预处理操作。 6. 统计分析 Spark SQL模块支持标准SQL查询，可进行各种统计分析，如计数、平均值、中位数、标准差等。此外，Spark MLlib库提供机器学习算法，如分类、回归、聚类，用于发现数据潜在规律。 7. 特征工程 在移动端数据分析中，特征工程至关重要，涉及从原始数据中提取有意义的特征，如用户活跃时间、点击率等。Spark支持特征选择、转换和组合，为模型训练提供高质量输入。 8. 机器学习模型 Spark MLlib库中的模型功能强大，可在移动端数据分析中使用分类、回归、聚类等算法，提供更深度的数据洞察。

Python语言编写的金融大数据挖掘和分析案例配套代码。