# BusHound数据分析：揭开总线传输的神秘面纱
## 引言
在计算机系统中，总线是各个计算机组件之间进行通信和数据传输的核心枢纽。为了有效地分析和调试总线传输过程中的问题，我们需要一种强大的工具来捕获和分析总线上的数据。BusHound就是这样一款强大的总线数据分析工具，为开发人员提供了深入理解总线传输的途径。本文将介绍BusHound的基本原理，并提供一些代码示例来演示如何使用BusH
原创
2024-01-12 07:35:46
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分布分析用来解释数据的分布特征和分布类型，显示其分布情况。分布分析主要分为两种：对定量数据的分布分析和对定性数据的分布分析。
对定量数据的分布分析按照以下步骤执行：
1：求极差
2：决定组距与组数。
3：决定分点。
4：得到频率分布表。
5：绘制频率分布直方图
遵循的原则有：
1：所有分组必须将所有数据包含在内。
2：各组的组宽最好相等。
3：各组相斥。
对定性数据的分布分析
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2023-09-08 18:44:01
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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
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2023-10-03 08:52:17
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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
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2024-01-13 20:01:43
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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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Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“疫情给企业组织带来颠覆的速度，迫使数据和分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势
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2023-08-27 23:38:23
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目录标靶图甘特图瀑布图示例示例1：标靶图制作示例2：瀑布图制作 标靶图标靶图就是在基本条形图的基础上添加一些参考线、参考区间，可以帮助分析人员更加清晰的分析出两个度量之间的关系，通常用来比较计划值和实际值。 先绘制条形图，然后在下方轴的位置右键添加参考线 参考线的形式有四种，分别是线、区间、分布、和盒须图，范围有整个表、每区以及每单元格，可以在值处计算想要
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2024-05-05 06:57:22
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入行数据分析可行吗？适不适合学习？近几年数据分析很火很多人都涌入数据分析看似热火朝天的行业，学习数据分析的出发点很多，有的为了让自己不落伍紧跟时代步伐，有的为了一份高薪体面的工作，还有的为了公司的发展逼着自己要去了解数据分析，还有一些啥都想学的学霸。入行数据分析怎么样？1、数据分析不是技术很多人学习数据分析不知道学什么?开始就是python、模型，硬生生把数据分析当成了一门技术，到企业中工作傻眼了
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2023-09-14 21:32:27
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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
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2024-01-11 22:55:33
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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
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2024-01-08 17:49:48
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九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
数据分析准备介绍章节内容数据分析前关于数据的收集、存储以及预处理等准备工作考试内容数据收集 （1） ⼆⼿资料数据的收集 （2） 样本数据的收集 （3） ⼤数据的收集数据存储 （1） 数据规模的度量 （2） 数据存储系统 （3） 数据存储与管理 （4） ⼤数据存储数据预处理 （1） 数据预处理的含义 （2） 数据预处理的基本原则 （3） 数据预处理的基本流程 （4） 数据预处理的⽅法 （5） 常⽤的
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2023-08-13 10:47:30
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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
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2023-12-12 14:11:52
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intraclass correlation coefficient (ICC)中文叫做同类相关系数。为什么要做icc呢。比如在标注的过程中，我们要衡量这个人标注的怎么样，我们可以这样做： 1.从总体样本中选择N个样本。每一个样本都由两个人标注，然后检查两个人标注的差别有多大。 2.还是N个样本，一个人标注完了，第二天再让他标注一次，检查两次标注的差别有多大。 上面1过程就是组间差异性，2就是组内
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2023-09-17 22:18:58
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Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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一、什么是数据分析 专业的解释：有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术。 从行业的角度：数据分析是基于某种行业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。 数据
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2023-09-18 15:55:23
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Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task 2 数据分析EDA分析EDA步骤其他工作 EDA分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是党我们对面对大数据时代到来的时候，各种杂乱的“脏
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2024-06-16 12:10:48
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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
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2024-01-14 16:27:13
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