分析能力

基于 PGConf.CN 2019 大会刘澎演讲的培训 PPT，对中国开源生态系统的现状和能力进行了深入分析。

知识，如同开启智慧之门的钥匙，赋予人类强大的分析能力，让人明辨是非。 勤奋读书，广泛涉猎，正是获取知识的有效途径。正如古人所言：“书中自有黄金屋”。 阅读科技书籍，可以丰富知识储备，提升逻辑思维能力；沉浸于文学作品，则能提高文学鉴赏水平，培养优雅的文学情趣； 而阅读报刊，则可以拓宽视野，增长见识，扩大知识面。许多书籍更能陶冶情操，赋予我们强大的精神力量，激励我们不断前进。

数据挖掘技术正为企业财务分析带来变革。它能从海量数据中快速获取有价值的信息，为决策者提供重要参考，提升财务管理效率和企业的市场竞争力。

制程能力分析是评估制程能力指数Cp与制程不良率P（ppm）对照表（平均值不偏移）的过程。

零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。

提出了一种集成量纲分析的多元测量系统能力评价方法，结合了物理和统计分析，利用量纲分析建立变量间的物理关系，转化为一元测量问题进行评价。验证了该方法在纸飞机测量系统分析中的有效性。

支持向量机（SVM）是一种重要的分类模型，评估其分类能力的指标之一是最小化风险泛函。针对SVM在小样本情况下的特点，提出了评估分类能力的新指标：最优超平面可靠度β。详细探讨了β的下界和置信区间的估算方法，以及如何根据样本数据有效估计这些指标。实验结果验证了β的下界估计和置信区间的合理性。

NFIP 数据挖掘项目：影响家庭风险感知和自我提升抗灾能力的因素分析 研究目标： 探究影响家庭对洪水风险形成现实/合理感知，以及提升自主抗灾能力的关键因素。 数据来源： FEMA 洪水地图服务中心 NFIP 资格社区名单 美国人口普查数据 底格里斯 shapefile NFIP 理赔和保单数据 研究方法： 将上述数据集进行交叉比对分析，并运用图表展示初步研究成果。

Storm与Hadoop在实时数据处理方面的差异 尽管Storm和Hadoop都是大数据生态系统中的重要组件，但它们在数据处理方式、应用场景和架构设计上存在显著差异，尤其在实时数据处理方面。 Hadoop 批处理导向: Hadoop的设计初衷是处理海量离线数据，其基于MapReduce的计算模型更适合处理大规模静态数据集。 高延迟: Hadoop的数据处理流程通常涉及磁盘读写，导致其处理延迟较高，难以满足实时性要求。 成熟生态: Hadoop拥有庞大的生态系统和丰富的工具库，能够支持多种数据存储、处理和分析需求。 Storm 实时流处理: Storm专为实时流数据处理而设计，能够以极低的延迟处理连续不断的数据流。 容错性强: Storm采用分布式架构，具备高可用性和容错能力，即使节点故障也能保证数据处理的连续性。 轻量级框架: 与Hadoop相比，Storm更加轻量级，部署和维护成本更低。 总结 Hadoop适用于处理大规模离线数据集，而Storm则更适合处理实时数据流。 选择合适的工具取决于具体的业务需求和数据处理场景。

设备能力调查涵盖了至少50件普通情况和至少20件特殊情况下的数量调查，每组选择3至5只样本，总共选取25组，确保总数量达到125个。特殊情况下，至少6组样本，总量不少于30个。调查方法采用连续加工并按加工次序编号，定期间隔分组抽样，每组样本数量一致。在设备操作上，不更换刀具且无刀具调整，不计算设备自动补偿；在热机状态和批量生产条件下，至少进行一次刀具更换和设备参数调整。操作人员为同一操作工，班次和操作工每次更换3次。原料选择单一批次毛坯，至少更换一次批次以确保数据的多样性。