Graphpad Prism是一款集数据分析和作图于一体的数据处理软件，它可以直接输入原始数据，自动进行基本的生物统计，如计算标准差、标准误和P值等，同时产生高质量的科学图表。
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。作为一个数据分析入门工具，Excel具有十分突出的优势，就算是初学者，通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。
可视化BI软件经过几十年的不断发展，已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI软件问世之前，由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高，企业一直处于忽视的状态。可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。
在数据可视化的时候，对于两个分类或者多个数据集来进行交集和并集可视化经常要用到韦恩图(Venn)来进行展示。对于韦恩图可视化，网上还是有很多相关的工具的。但是韦恩图绘制工具的，图形调整度没那么自由，进而就导致绘制的图形比较难看。所以今天就来推荐一个在线绘制韦恩图的工具。
做过课程设计以及论文的兄弟都知道，流程图以及思维导图等各种图对于整个设计来说至关重要，我们可以直接从各种图中直观的了解到我们文案的框架。
软件需求主要是从从现实中分离功能，描述软件要“做什么”，在软件需求说明书中，主要的功能和联系如下：
活着绕不过修行，越简单越复杂，然后有可能是越复杂，越简单。DBA 做久了，貌似两个路径，运维DBA， 开发DBA，实际上还有另一条路，就是将其合二为一，让你自身升华一次，成为一个数据库架构师。那在软件项目中，除了去给硬件层次，或数据库层次做一个架构的规划以外， 从软件的开发角度，作为DB的层次也可以梳理和参与甚至是贴合软件来做一些事。
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
S7-1500 与 S7-1500 之间的以太网通信可以通过 TCP 或 ISO on TCP 协议来实现，使用的通信指令是在双方 CPU 调用 T-block (TSEND_C, TRCV_C, TCON, TDISCON, TSEN, TRCV) 指令来实现。通信方式为双边通信，因此 TSEND 和 TRCV 必须成对出现。
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
Tableau简介：Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。其他详细的信息，自己可以百度！ 下面首先展示下用Tableau软件绘制的图形：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 流程管理软件可以分成四种类型：流程梳理软件、流程建模软件、流程分析软件、流程中间件。 01 流程梳理软件 顾名思义，流程梳理软件就是用于支持流程梳理工作的软件。 在《老包讲流程》一书的11.1.1节中介绍过，流程表达语言从逻辑流程图、泳道流程图、全息流程图演化到仿真流程图。 流程表达语言和流程管理软件的应用是息息相关的。流程梳理软件采用的比较典型的语言就是全息流程图。它是在流程梳理过程中，管理人员和业务人员用来呈现业务现实的工具。正因为它的用户是管理人员
今天要分享的是think-cell chart系列的第五篇——堆积不等宽柱形图。 其实要问我为什么对think-cell chart这么情有独钟，现在给出答案—— 那就是有些用excel要用巨大工作量
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
梳理关键逻辑从三个点去梳理分别是： 1、角色：都有什么人参与到功能里？ 2、事项：角色都做什么事情？ 3、信息流向：要完成任务，流程是如何的？ 如下图
大家应该在从事软件开发领域工作时间有一段时间之后，就开始有画图的意识，不管是懵懂的学别人还是想更好的让其它人理解自己的一个观点。所谓“一图胜千言”，我们身处于软件开发这个水很深且要求精确的复杂领域里，要想把事情做好，最基本的是要把事情想明白，其次还要让相关的人能够明白你要说的东西，进行协作。
数据的重要性在当今已经无需在多言，所有的企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务的发展。
当摩尔定律开始走下神坛，基于 AI 算法的算力需求却喷涌而出，供不应求，于是越来越多的团队尝试踏入「无人区」，以「芯片+算法」组合拳打造更牢固的护城河。
做文献调研是一件相当痛苦的事情，因为既要做到“准”，同时又要做到“全”。在常用的文献数据库中逐个去进行检索显然是一件费力不讨好的事情。google scholar 搜索完美的解决了这个问题。
1、以下数据流图摘自上世纪80年代的一本建模书籍。从图形猜测，以下说法正确的是（）
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这个是百科上对“数据可视化”的定义，有点晦涩
每个需求产生到以产品的形态呈现大致要走上图的几个步骤，需求的获取、需求的分析前面的文章已经写过怎么做了，这篇主要分享业务流程怎么做，有经验的小伙伴应该都组织或参加过需求评审的会议，与会的人员就是这个项目的相关人员（如 领导、研发、测试、设计等），身为产品我们要提供业务流程图和低保真原型图，并对其进行解释说明并给与会的成员答疑。
清华大数据产业联合会授权转载 摘自：数据派（ID: datapi） 数据派是清华大数据产业联合会官方微信公众账号，定期发布清华大数据系列讲座信息，分享讲座实录。 如需转载，请联系christinaf
“很多网友留言想看网络图，今天他来了，你看他一身华彩，绚丽多姿，别问落地价，因为paper无价！”。
荀子在《劝学篇》中讲到，”君子性非异也，善假于物也“。在生活中，善用各种工具能够极大的提高我们的效率，在科研工作中亦是如此。今天给大家介绍在科学研究和论文写作自己常用到的“七种武器”，有了它们，高质量的论文的写作将不再是一个难题。
近期腾讯反病毒实验室捕获了一批针对性攻击的高级木马，该木马使用近期热门的时事话题做诱饵，对特殊人群做持续针对性攻击，目前腾讯电脑管家已经能够准确拦截和查杀该木马。 图 1. 腾讯反病毒实验室拦截到的部
虽然乍一看以为只是一本21天教你学画 UML 图的工具书，实际看下来，却是扎扎实实地在教你如何分析你的业务，找到组织的竞争优势。
值此中秋佳节到来之际，“科研猫”祝大家节日快乐，还精心给大家备了一份送来圆圆的月饼。
现场的模拟量信号跳动有点大，我想做个平均滤波程序处理一下，如何实现？ 用户需要在PLC内记录一些历史数据，方便在触摸屏或SCADA上展示最近一定次数的操作数据，如何做比较简单？ 。。。。。。 本文将从FIFO队列聊起，给出笔者在处理上述问题时的方法。其中涉及的算法未必是最简洁的，欢迎大家在评论里互动讨论。本文约1900字，预计阅读时间10分钟。 1. 什么是FIFO队列 FIFO（First Input First Output）队列，即先入先出队列。这种数据处理方式就类似于我们去检测点排队做核酸检测：队伍里第一个到达护士小姐姐那里的居民会是第一个从集中检测点走出来的人，小姐姐每检测完一位，整个队伍里所有的居民就向前挪动一个位置。（一般解释这个都用的是超市排队结账模型） 如果我们规定这个队列最多有N个人，并且有很多的居民正在广场上等着进入这个检测队列，每检测完一人则队伍出去一人并进来一人，则FIFO队列有以下特点： (1) 队列中始终保持着N个数据元素； (2) 队列中的数据元素包含最新的数据以及N-1个较老的数据； 利用以上两个特点，我们似乎可以搞点事情。 2. 利用FIFO队列做平均值滤波 回到开篇的第一个问题，我们经常会遇到现场的模拟量输入信号跳动的问题，在做完现场所有的屏蔽、接地、电源滤波、隔离之后，模拟量还是像看了一眼白云的隔壁吴老二一样发抖。
最近一直在忙RGBD，发现一个东西叫D2C，你如果单纯的搜索就发现没什么结果。但是功夫不负有心人，我在奥比的论坛找到啦！
Origin是一款非常强大的绘图软件，可以来做各种科研用图。但是如果你想计算曲线下面积怎么办？怎么使用Origin来做呢？下图就是一条简单的直线，我们通过Origin的积分工具，就可以计算出其曲线下面积。
来源：ToBeSaaS｜作者：戴珂 ---- 前几天跟一个朋友聊天，从软件聊到SaaS，最后又从SaaS聊回了软件。这位朋友原本在某软件公司做销售，被我忽悠做了SaaS销售。最后他对我说，今年想回归软件销售老本行。原因很简单，他认为SaaS销售比软件更难做，收入也少了一大截；问题是公司也没赚到钱，整体陷入了迷茫。 其实去年我们就聊过这个话题：在SaaS公司做软件，究竟有没有出路？我的答案是：这基本是一条死胡同。理由也很简单，如用友、金蝶等穷经皓首几十年，才做到今天这个程度；一家初创SaaS公司靠做软件
转自：公众号Kesci数据实践，如需转载请申请授权 号外号外号外 EMC杯智慧校园开放数据大赛的终极作品，来自盈虚有数团队的《我们可能比你更了解你自己》，终于要发布啦！ 到底是什么样的作品，让在场的多名评委给出了满分的肯定！让现场的观众叹为观止！今天终于要揭开面纱啦！ 盈虚有数 李昊 岑凯 田原（执笔） 盈虚有数作品说明 摘要 本次比赛中的Wifi数据是一批从交大不同地点不同时间采集到的数据集，其中甚为详细，我们使用这一批数据，通过分级分析与建模，得到了一些有意思的结果。另外通过建模，我们测试了两种推荐
S7-1200 的 PROFINET 通信口可以做 S7 通信的服务器端或客户端。S7-1200 仅支持 S7 单边通信，仅需在客户端单边组态连接和编程，而服务器端只准备好通信的数据就行。
相关人员需要以此了理解产品的需求,提出质疑:这是什么功能,怎么做,为啥这么做,大概包含如下几个方面：
不过，好在我有一千多学员，一百多个学徒，给他们安排的作业就是写这些简单软件操作指南，这样就弥补了我写不来太基础教程的弱点。
在写文章的迢迢征途中，你有没有 惊叹于别人文章中数据处理的行云流水！ 艳羡于别人作图的高端大气！ 惊讶于别人插参考文献的整齐快捷！ 工欲善其事必先利其器！ 今天，一篇推文，
近期再给一个用户更换服务器硬盘时发现，一是RAID配置错误，使用300GB的硬盘给600GB的磁盘做热备，另外是更换的硬盘型号不对导致数据没有同步。新近入职的管理员如果接手的有旧的服务器，有时间应重点检查一下硬盘及RAID信息，看是否有离线的硬盘或配置不合适的地方好及时纠正。
Revit软件是一款专门面向BIM建筑信息模型设计的软件，它不仅仅是一种CAD软件，在建筑设计和文件管理方面的支持也是非常出色的。作为一名建筑设计师或者工程师，掌握Revit软件的独特功能将有助于提高自己的工作效率，下面我将通过案例来介绍Revit软件的几个独特功能。
继续上一篇”ZigBee On Windows Mobile--1.背景和结构”，今天来讲讲硬件和软件设计。硬件设计主要是做ZigBee模块，输出文件一般包括原理图和PCB图。PCB图是最终给制板厂商的文件，制板厂商将PCB文件转化为Gerb文件进行PCB板加工。软件设计包括两部分，即ZigBee模块中的嵌入式程序和Windows Mobile端的应用程序，这两个软件模块运行在不同的平台之上，硬件上通过UART口进行通信。 硬件设计使用了比较传统的Protel99se，采用了MC1319
首先我们要知道RNA-seq的数据为什么要标准化，RNA-seq要解决的一个关键问题就在于定量，像qPCR一样，这样不同样本才能比较，而这些标准化的方法主要想解决两个问题：
Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法，用于确定是否存在这样一个“基因集”，能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多，我们需要对基因进行功能注释，看哪些基因是属于同一通路，以及该通路的上调、下调情况，这就是富集分析了。
本来定在二月份参加美赛，因为A题是连续型的比较适合我们队，但是今年放的三道题都是数据题，做到第二天其实就觉得，怎么说，感觉之前准备的不是很充分，赛前没有很认真做画图的这一部分工作，现在想来还是很亏的，因为在比赛的时候其实大家思路都差不多，不会说大家都是本科阶段，你做这题能搞个神经网络我只能搞个层次分析，不存在的，甚至很多时候讲道理还是站在巨人的肩膀上做事的，查查别人之前在这一方面的论文，其实还是看你论文里面的插图精致不精致，很正常，因为在评审过程中评委也是人，他们看数学式子可能也没有去深究，甚至只是看个大概，更不用说你去熬夜辛辛苦苦写的那些英文了，最多是你写的式子看不懂and你的插图他没看懂可能会看看你写的文字部分。
熟悉BI可视化的同学都知道，现在企业届常用的BI工具主要是Power BI、FineBI、Tableau等，其中以Tableau可视化功能最为突出，做出来的图表非常好看。
这里的产品经理，我定义为需求人员。程序员，我定义为设计人员。关于需求和设计，我在《软件方法》第1章中专门阐述（http://www.umlchina.com/book/softmeth_01.htm）。其中有一道自测题是这样的：
DT君前阵子写了一篇《公司楼下竟然没有星巴克，你想过为什么吗？》，里面有一张玫瑰图引来了数据可视化技术大牛们的推演还原，比如之前数据侠杜雨的《DT君的星巴克门店分布玫瑰图，被数据侠“破解”了！》，以及来自数据侠刘万祥的《半圈式玫瑰图》。
数据库客户端软件是一种用于连接、管理和操作数据库的软件。它通常与数据库管理系统（DBMS）配合使用，允许用户在其上执行SQL 语句、浏览数据库中的数据、执行备份和恢复操作以及执行其他管理任务。常见的数据库客户端软件包括 MySQL Workbench、SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer 和 PostgreSQL pgAdmin。这些软件通常提供图形用户界面（GUI），使用户可以直接在其中输入SQL 语句并执行查询、执行数据库管理任务等。可以大大提高数据库管理的效率。
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