摘要：数据挖掘（英语：Data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data。...数据挖掘（英语：Data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data。
图数据库。 图数据库与图计算引擎不同。图数据库是转换关系OLTP数据库的技术。而图计算引擎在OLAP中用于批量分析。由于主要技术公司在使用专有图数据库方面的成功以及开源图数据库的引入， 图数据库在2000年代引起了相当大的关注。 以下是值得关注的图形数据库列表： Nikolaos。
tu shu ju ku 。 tu shu ju ku yu tu ji suan yin qing bu tong 。 tu shu ju ku shi zhuan huan guan xi O L T P shu ju ku de ji shu 。 er tu ji suan yin qing zai O L A P zhong yong yu pi liang fen xi 。 you yu zhu yao ji shu gong si zai shi yong zhuan you tu shu ju ku fang mian de cheng gong yi ji kai yuan tu shu ju ku de yin ru ， tu shu ju ku zai 2 0 0 0 nian dai yin qi le xiang dang da de guan zhu 。 yi xia shi zhi de guan zhu de tu xing shu ju ku lie biao ： N i k o l a o s 。
在多变量分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，缩写：PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal。
根据AT&T贝尔实验室的研究，使用角度来进行比较没有使用长度精确。右图给出了相同数据绘制的三个饼图，而下文则是对应的条形图。在饼图中很难根据大小对比较对象进行排序，但条形图却很容易做到这一点。同样，用条形图更容易进行数据集之间的比较。但是，如果目的是在单一图表中对一个对象（饼图中的扇区）和整体（整个饼图。
输入敏感性能分析器（input-sensitive profiler）将性能度量与输入工作负载特征（例如输入大小或输入值）相关联，相比于一般性能分析器或调用图分析器增加了一个维度。它会生成图表描述应用程序性能随其输入的变化情况。 性能分析器本身也是程式，可以在被分析程式执行时收集相关资讯，来分析。
法的发展。大数据並没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间內处理的能力。由於近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。 截至2012年 (2012-Missing required。
＋ω＋
在计算机科学中，图（英语：graph）是一种抽象数据类型，用于实现数学中图论的无向图和有向图的概念。 图的数据结构包含一个有限（可能是可变的）的集合作为节点集合，以及一个无序对（对应无向图）或有序对（对应有向图）的集合作为边（有向图中也称作弧）的集合。节点可以是图结构的一部分，也可以是用整数下标或引用表示的外部实体。。
ˇ０ˇ
LDA也与主成分分析（PCA）和因素分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。 LDA明确地尝试在不同数据类之间建立模型，而PCA则不考虑类别上的不同（只是在保留大部分讯息的前提下降低维度数），因素分析则是根据相异处而非相同处来建立特征组合。判别分析跟因素分析。
分析。技术分析师使用经由经验所得到的判断依据来决定特定的工具在一定时间內所显示的图样，以及图样的解译为何。技术分析师可能会不同意他们之间对一特定图样的解译。 技术分析经常会和「基本分析」（研究一些分析师说能影响金融市场价格的经济因素的理论）相冲突。纯粹的技术分析。
analysis）涉及视觉解释功率曲线或随时间变化的电气活动图。差分能量分析（Differential power analysis）是更高级的功耗分析形式，它可以让攻击者通过对从多个加密操作收集的数据进行统计分析来计算加密计算中的中间值。简单能量分析和差分能量分析于1998年由Paul Kocher（英语：Paul。
数据分析是一种统计学常用方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。 资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据。
条形图（英语：bar chart），或 条图（英语：bar graph），台湾常称为 长条图，又称为 柱状图、棒形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。。
统计图形，又称为统计图、统计学图形、图解方法、图解技术、图解分析方法或图解分析技术，是指统计学领域当中用于可视化定量数据的信息图形。有时，人们也把统计图形与各种统计学表格统称为统计图表或统计学图表。 统计学与数据分析过程可大致分为两个组成部分：定量分析方法（Quantitative。
数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 数据分析的类型包括： 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析。
分析工具可以得到数据集内部或数据集之间新的或未曾明确的关系，归纳出地里现象当中的空间邻近性、分布型態、关联性、时间演变等供间资讯，从而解决用户要解决的特定问题。常用的分析方法包括： 邻近性分析 环域分析 近邻分析 路网分析 路径分析 地势分析 叠图分析 吴信才等. 地理信息系统原理与方法。
聚类分析（英语：Cluster analysis）亦称为集群分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的。
∪０∪
数据科学（英语：data science）又称资料科学，是一门利用数据（资料）学习知识的学科，其目标是透过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，学科范围涵盖了：数据取得、数据处理、数据分析等过程，举凡与数据有关的科学均属数据科学。 数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识。
Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marqua。
＞▽＜
数据流分析 是一种用于收集计算机程序在不同点计算的值的信息的技术。一个程序的控制流图（control flow graph, CFG）被用来确定对变量的一次赋值可能传播到程序中的哪些部分。这些信息通常被编译器用来优化程序。数据流分析的一个典型的例子就是可到达定义的计算。 进行数据流分析。
分析，可用隨机效果模型（英语：Random effects model）分析数据。 薈萃分析的结果，除了整合的效果量数值，也常用森林图（英语：forest plot）表现。 元分析的统计方法並不在乎收集到研究的品质；若以品质差的研究进行元分析，只会合计出差劲的结果，即所谓「垃圾进，垃圾出（garbage。
发表评论