你一定听说过或者拥有一套决策信息系统（ executive information system ：EIS）。EIS是高级管理人员梦寐以求的东西。在高级管理人员最需要的时候，它能提供决策支持的精华 ――决策支持的关键数据信息资源。典型的EIS可以满足高级主管的两个基本需求：一是系统能够提供做好工作所需的精确信息；二是根据需要，可以随时从系统中调用有关信息。 EIS是一个绝顶聪明的想法。它是高级管理
1M-10M带宽的测速可采用HTTP下载、FTP下载以及iperf测速，对10M以上的带宽使用iperf测速。下面介绍如何使用iperf2进行测速：步骤一：下载iperf保存到本地C盘根目录下，并解压缩在当前目录下；步骤二：点击“开始”->“运行”->输入“cmd”，回车进入命令行模式；步骤三：在命令行模式下输入“cd\”，进入c盘根目录；步骤四：命令行模式输入“dir”，查看iper
# iperf 测试带宽数据分析入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用iperf工具进行带宽测试并分析结果感到困惑。本文将为你提供一个简单的入门指南，帮助你理解iperf测试的流程，以及如何分析测试结果。
## iperf测试流程
首先，让我们通过一个表格来了解iperf测试的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 操作 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 安装
概述
前段时间学习Linux网络编程的有关知识，希望看一看这些网络编程的技术在实际的代码中是如何运用的。正巧实验室的项目中使用了开源网络性能测试软件Iperf，于是便初步分析了Iperf的源代码。现将分析代码的点滴收获写在我的Blog上，希望各位高人多多指教。 Iperf 是美国伊利诺斯大学（University of Illinois）开发的一种网络性能测试工具。可以用来测试网络节点间
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
数据分析认知课（四）：数据分析——缺失值处理详解（理论篇）我的学习心得数据处理是数据分析最为重要的一部分，需要花费大量时间在这上面。完全变量：指数据集不含缺失值的变量 不完全变量:指数据集中含有缺失值的变量缺失数据的类型 1.随机丢失 2.完全随机丢失 3.非随机丢失数据缺失的原因 1.信息暂时无法获取。 2.数据因人为因素没有被记录、遗漏或丢失，这个是数据缺失的主要原因。 3.数据采集设备的故障
键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。
今日，市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告，数据显示，2017年第四季度，全球平板电脑总出货量仅有4960万台，比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。
第四季度，苹果平板电脑出货量位居全球第一，与同期基本持平。IDC方面表示，
文章目录前言一、主成分分析思想二、主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的区别三、总体主成分理论推导结论标准化数据四、样本主成分五、主成分个数的选择六、R实例（结果解读）注意七、应用 前言 在数据分析的过程中，大部分情况我们会遇到很多变量，例如在分析英雄联盟的取胜之道以及各种因素对于游戏胜负的影响时，将会有g
首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
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2023-07-06 12:30:26
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一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
风控模型进入到最后一步构建模型的过程，往往只剩下100个筛选后的变量。此时用逻辑回归的Stepwise筛选模型结果，往往会得到系数正负不一致的变量入模，且还有VIF>10的变量会入模。我们知道这两种情形的变量都不该入模，但为什么逻辑回归没有剔除这两类变量？这两类变量如果入模会产生什么风险？如果我们开发一套自动化迭代的代码，应该遵循怎样的变量挑选程序？这篇文章收集了不少资料，同时结合了自己的思
运用SPSS进行PCA主成分分析（因子分析）一、 SPSS数据标准化二、 SPSS主成分分析三、 EXCEL权重计算四、 思考1. 数据标准化的方法：“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”；2. 关于KMO检验标准; 写在前面：很抱歉，因课题转换，已经不做这方面的研究了，各位的评论就不再回复了，欢迎自行在评论里讨论！PCA主成分分析是以降维方式提取主成分，提取出的主成分是原始变量的综合考
一、定义执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述，注意，是查询语句。二、查看执行计划1)打开PL/SQL数据库管理工具；2)在SQL窗口选中一条 SELECT 语句后，或者选中Tools > Explain Plan，或者按 F5 即可查看刚刚执行的这条查询语句的执行计划；3)打开执行计划后，可以点击配置按钮进行显示配置。如图三、执行计
一、探索Chipotle快餐数据导入库
import pandas as pd1. 将数据集存入一个名为chipo的数据框内chipo = pd.read_csv('./data/chipotle.csv')
chipo2. 查看前10行内容chipo.iloc[0:11,:]3. 数据集中有多少个列(columns)？chipo.shape[1]
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引 随着网络零售业被消费者认同的程度逐渐加大，规模不断扩张，一个零售网站上面的商品种类也越来越丰富，这时顾客所需要处理的信息量就会急剧增加。 Phillips（2005）的研究表明，当顾客面对种类繁多的商品时，并不会因为可选择的丰富多样性而得到更多的满足，但是他们能够因为卖家对其商品选择的引导而感到满意。对于零售购物网站来说，引导顾客的一个有效的办法就是合理的网页布局，就是说，哪些商品应该放置在一
随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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