情报学

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大数据环境下情报学的新挑战与机遇
随着技术进步,大数据在情报学领域的应用正在改变传统方法。面对复杂的数据网络和多样化的分析方法,情报学面临着精准化需求和结果呈现的挑战。探讨了大数据在知识领域中的发展现状,分析了情报学在大数据环境下的机遇与挑战,提出了情报学变革的新框架,包括信息资源构成、组织方式、分析方法和服务功能的拓展。
国际情报学领域核心期刊与研究热点的视觉分析
文章利用可视化工具对检索的数据进行分析,展示了国际情报学领域的核心期刊分布情况。同时,通过词频统计揭示了情报学领域的研究热点,为选择研究重点提供了详细参考。
开源情报方法与工具
《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报(OSINT)技术、方法和工具,从公开可获取的在线来源获取信息,支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景,如金融、犯罪和恐怖主义调查,以及更常规的任务,如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示,情报服务获取的有用信息中,90%来自公开来源(即OSINT来源)。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如,您可以从一个地方获取大量个人信息。
角色情报专家,创意社群互动活动
参与者可以通过制作个性化身份卡成为“神秘人”,或者作为“解密人”根据线索揭示神秘人身份。成功解密后,“解密人”将获得神秘人的联系方式。
企业财务竞争情报的网络数据挖掘技术应用
企业竞争和发展中,财务竞争情报至关重要,企业应重视竞争对手财务情报的收集与利用。在信息技术广泛应用的今天,企业可通过网络、数据库和数据挖掘技术获取财务情报,建立自己的竞争情报体系。这些技术不仅帮助企业积极获取和分析竞争对手的财务数据,还为战略决策提供了宝贵信息,助力企业在竞争中占据主动地位和获得竞争优势。
统计学入门
抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验
学霸查询系统
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信息学简介
信息学是研究信息的收集、存储、处理和传输的学科。它涵盖了计算机科学、电子学、数学及其它相关学科的内容。信息学在现代社会中扮演着至关重要的角色,支撑着大数据时代的发展和信息技术的应用。
统计学与数据收集-SAS大学统计学教程
第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录
统计学课程项目
杜克大学统计学课程项目包括: 手写数字识别:基于 SVM 的机器学习项目 La Quinta 和 Denny's:从网站抓取信息 人口统计分析 停车大战:处理 1.7GB 的曼哈顿数据,包含 910 万个观测值的 43 个变量。进行地理编码并使用 SVM 重建纽约市的警区。