持续改善工作

数据特点：- 真实可靠- 涵盖预算数据和实际数据- 多个组织的数据整合和共享- 支持多版本预算的创建和对比- 强大的历史数据库- 数据不仅限于会计领域

研究目的：对我国授权发明专利类改善睡眠保健食品进行分析，为保健食品研发提供参考数据。研究方法：利用专利数据库检索相关专利数据，统计分析专利数量、申请人、技术领域等指标。研究结果：截至2023年，我国共授权改善睡眠保健食品发明专利103件，主要申请人为高校和企业，技术领域集中在食品营养和中药领域。研究结论：我国改善睡眠保健食品专利技术发展迅速，存在一定创新潜力。

这是一个专门设计用来改善音频质量的工具。它通过使用多种滤波器电路来实现这一目的，这些电路能够在特定频率范围内增强或减弱音频信号的增益。

在本大数据实战系列中，我们将深入探讨大数据处理的核心概念和关键技术，这些技术在当今信息化社会中具有重要意义。大数据不仅仅是海量数据的处理，更是如何高效地从中获得有价值的见解。参与者将有机会亲自实践，深入体验大数据的魅力。基础架构通常基于Hadoop生态系统，包括开源的HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，将数据集分块存储在多台服务器上，提供高容错性和可扩展性。MapReduce是一种并行处理模型，用于生成和处理大规模数据。搭建大数据平台需要下载Hadoop发行版，配置环境变量，并正确设置核心配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。此外，还需安装YARN来管理资源调度。此外，学习NoSQL数据库如HBase，建立在HDFS上，适合实时读写操作，并提供强大的索引和查询功能。数据清洗和预处理通常使用Apache Pig或Apache Hive，分别提供高级数据处理语言和基于SQL的接口，简化大数据分析。另外，Spark作为一种快速、通用且可扩展的大数据处理框架，支持多种工作负载，包括批处理、交互式查询和流处理。学习Spark核心模块如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib将极大地增强实战项目的能力。

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当今企业战略核心聚焦于客户和股东价值。然而，分析技术往往过度关注复杂的技术和统计数据，而忽视了长期价值创造。Verbeke、Bravo 和 Baesens 合著的《Profit-Driven Business Analytics》一书恰逢其时地提出了一种亟需的转变：将分析技术发展为成熟的、增值的工具。该书建立在作者团队丰富的研究和行业经验之上，对于任何希望利用分析技术创造价值并获得可持续战略优势的人来说都是必读之作。尤其在当今这个可持续价值创造的新时代，追求长期价值必须由可持续发展的强大组织来推动。随着公民参与和社会贡献逐渐成为关键的战略支柱，企业雇主的角色也在不断演变。

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此函数使用F检验来确定观察到的数据拟合改进是否保证使用附加参数的可能性。用法： >> [ p, Fstat, df1, df2 ] = ftest(n, np1, np2, chi1, chi2)。该函数需要五个输入： n：要拟合的数据数。 np1 & np2：两个模型中使用的自由参数的数量。 chi1和chi2：两个模型的数据失配的平方和。 主要输出是p，表示拟合改进是偶然的概率（在0和1之间）。因此，较小的p值意味着对附加参数有保证的高置信度。可以参考文献：Anderson, KB和Conder, JA，2011，讨论多循环Hubbert建模作为预测未来石油产量的方法，能源和燃料，dx.doi.org/10.1021/ef1012648。

数据库镜像的延续指数据库管理系统自动复制整个数据库或其关键数据到另一个磁盘。镜像技术确保主数据与复制数据的一致性。（见图7.5a）