社区数据分析工具CDAT介绍与应用技术

犯罪分析引擎（CMPE 272项目）帮助用户了解特定地区的安全情况。它提供犯罪数据的分析、可视化和信息，让用户能够查看犯罪热点、按类型筛选犯罪，并了解犯罪发生的日期和时间。该引擎覆盖多个城市，包括旧金山、亚特兰大、芝加哥等，通过教育和数据提升社区安全意识。

课程内容包括pandas及其用途、numpy的矩阵运算功能、matplotlib数据可视化工具。通过pandas进行结构化数据分析和数据挖掘，例如学生成绩和股票数据分析。区分python和ipython命令行的数据显示优势，展示Shell命令的便捷补全。

大数据的应用与处理技术，详细演示ppt。助您全面掌握大数据时代的核心要点。

通信基站数据在现代通信行业中扮演着重要角色。利用Hadoop技术可以有效处理和分析这些数据，提升通信网络的效率和性能。

基础知识就不要抱有幻想了，对仿真足够用了，还欠缺高级仿真的部分。适合于自学和复习。具体内容包括模型转换、Simulink、系统校正及其各种形式实现、各种控制系统图的绘制，主要介绍了用到的各种函数的使用方法。

ASP（Active Server Pages）是一种由微软开发的服务器端脚本环境，用于动态网页和Web应用程序的开发。它允许开发者在HTML中嵌入VBScript或JScript等脚本语言，通过服务器端处理生成内容。ACCESS是微软的数据库管理系统，基于关系型数据库模型，使用SQL进行数据操作。ACCESS提供了图形化界面，简化了数据库的创建和管理。结合标题“ASP+ACCESS”，这意味着使用ASP技术开发Web应用，数据存储通过ACCESS数据库实现。在学生学籍系统中，它管理学生信息、班级分配、成绩录入与查询，并实施安全控制。

hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化数据文件映射为数据库表，并支持简单的SQL查询功能，可以将SQL转换为MapReduce任务执行。它的优势在于低学习成本，通过类SQL语句即可快速实现简单的MapReduce统计，避免专门开发MapReduce应用，非常适合数据仓库的统计分析。

数据分析和数据挖掘是从数据中提取有价值信息的关键技术，尽管二者有相似之处，但在方法和应用上存在显著差异。数据挖掘通常需要编程技能来实现，而数据分析则更多依赖于现有分析工具。在行业知识方面，数据分析需要深入理解特定行业并将数据与业务结合，而数据挖掘则注重技术和数学计算。尽管如此，它们都涉及从大数据中提取信息，以支持决策和创新。

《数据挖掘概念与技术》，这是一本学习数据挖掘相当不错的教材。