相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过，随着大数据时代的到来，这种趋势越来越明显，我们需要做的不仅是搜集数据，而且需要更好的分析数据
De Novo Software自1998年以来一直在开发流式细胞仪数据分析解决方案。在过去的20多年中，FCS Express已成为世界知名的强大且易于使用的数据分析应用程序。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它可以用来处理和分析各种类型的数据，包括数字数据、文本数据、图像数据等等。它主要用于社会科学研究，如心理学、教育学、经济学等领域。
SPSS是SPSS总部于1984年推出的统计分析软件。其意义是开拓SPSS微型计算机系列产品的发展方向，极大地扩展其应用范围，并使其能够迅速应用于自然科学，技术科学和社会科学等领域。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，英文名称在2000年正式更改为“统计产品和服务解决方案”。
在信息时代，数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展，数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言，一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件，被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手，详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
大数据文摘作品，转载需授权 翻译：张远园 Nancyzxll 小丛 校对&编辑：Aileen *棒球记者Tyler Kepner的笔记本，写满了美国职业棒球大联盟每一个先发投手的统计数据 ◆
2012年2月，美国《纽约时报》发表了一篇主题为“大数据时代”的文章，称大数据时代已经来临，数据分析大师们正在获得更多发展机遇。 大数据是全球新型工业化进程的必然产物，与计算机科学技术的发展息息相关。所谓大数据，一般是指规模巨大的数据集，这些数据由于存储量和结构规模庞大，无法用现有的软件系统和统计模型进行分析和处理，无法完成数据的撷取、分类、关联和趋势等方面的分析，更难以达到数据分析运用于经营和管理等方面的目的。从统计学的角度来看，大数据包含四个基本特点：一是数据的体量庞大，从TB级别跃升到PB级别；
本文主要介绍了SPSS软件的基本概念、功能和使用方法，并以实例进行说明。首先阐述了SPSS软件在数据分析和统计分析方面的优势和特点，然后介绍了如何使用SPSS软件进行数据导入、处理和分析，并探讨了其在学术研究和实验数据处理中的应用。最后，总结了SPSS软件在数据分析和统计分析中的重要作用。
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料，进行整理、分组，编制次数分配表，绘制次数分配曲线，计算各种特征指标，以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。推断统计是在描述统计的基础上，根据样本资料归纳出的规律性，对总体进行推断和预测。
Minitab是一款广泛应用于数据分析领域的软件，它在数据处理、统计分析、图表制作等方面都有着独特的功能，下面就让我们通过实际案例来了解Minitab的独特之处。
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
“交通行业是一个基础性产业，我们面对的是点多、线长、面广的现状。”交通运输部科学研究院交通信息中心副主任黄莉莉用这样一句话概括了交通行业特点。 交通运输部科学研究院信息中心肩负着交通行业统计数据生产和交通运输部综合交通运输大数据应用中心的工作任务，多年来专门从事交通运输相关数据的采集、处理、分析应用等工作。这样一个部门，面对管理上条块结合的交通运输行业，如何才能协调各业务领域，从质量参差不齐的数据中挖掘价值？ 12月7日，清数大数据产业联盟与清华校友总会AI大数据专委会（筹）共同主办的交通大数据思享会上，黄
论坛君：你很可能已经听说过 R，或许你知道 R 是一种编程语言，而且知道它与统计学有关，但它是否适合您呢？本文作者将试图向大家讲解他对R的看法，分享他认为试用开源数据分析平台的4个不错的理由。 R 是
市面上的出入库软件众多，解决方式和适用场景也都不一样。本文仅以草料二维码平台为例，扫特定品类二维码，记录该品类的出入库信息，进而统计出各品类的库存数。目前草料的方案仅适用于一品一码管理模式，涵盖配件库存管理、原料库存管理等。
“大数据”（Big data），实际上意译作“高频复杂数据”更贴切一些，也更便于非从业者直观了解这个词的含义。 由于“大数据”的大并非指单纯的数据量庞大，即便是 1DB 大的数据库，如果仅仅是一张简单的二维表，里面填满唯一主键构成的简单数据，也没什么难以处理的，只要硬件设备能跟上，基本上中学生学过 C 也就足以处理这份数据了。并不需要整个社会这么大张旗鼓的研究和鼓吹。 IBM 定义“大数据”有 4 个 V 的标准（量级 Volume，多样性 Variety，价值 Value，速度Velocity），这点
可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。在地图、科学与工程制图、统计图表中，可视化理念与技术己经应用和发展了数百年。
工程计算是一项重要的技术活动，通常需要进行大量的数值计算和数据处理。然而，常规的计算方法往往过于繁琐，难以处理大规模的复杂数据。Maple软件作为一款专业的数学计算软件，提供了丰富的计算功能和高效的数据处理能力，可以有效提高工程计算效率，使计算结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍Maple在工程计算中的应用。
作为正在探索如何写作并发表到各大博客平台的新人,目前虽然已基本弄清写作和发表的基本流程,但是离打造个人知名度还差很大很大一段距离.
R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®，以及 Mathematica。 本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。 为什么选择 R？ R 可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手
随着互联网的普及和信息技术的发展，人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长，企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此，基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业，而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
今天梳理了下统计方向一些不错的数据网站，如果我们后续要做一些相关的数据分析，可以参考这些数据。
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？
R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®，以及 Mathematica。
R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领
关于哪种语言更适合数据科学的问题有一个非常热门的争论：R还是Python。答案是两个。人们经常比较R和Python的特性而感到困惑，但我们需要明白，单靠功能本身并不能定义任何语言的适用性。R和Python都有适合数据科学和分析应用程序的特定功能。在某些情况下，一种语言比另一种更优先，但这并不意味着其他语言是无用的。 数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国
在内部使用多年之后，CSAS推出了其感官测试软件。CSAS感官软件是一种感官评估软件，可以在任何位置的任何Internet设备上进行管理。CSAS的在线调查软件可以管理您的感官和消费者研究的各个方面，从客户满意度调查到提供在线调查工具来计算您的净推荐值（也可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数，是流行的顾客忠诚度分析指标）；立即与我们联系以演示我们的消费者测试软件！
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
对于本次修改的数据统计分析程序的埋点，只是为了统计数据中出现的一些不易发现的错误，全部让程序主动跑出来。但是只要是主动抛出统计数据，都属于埋点。
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
GraphPad Prism 9 for Mac是一款优秀的医学绘图软件，为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。加入世界顶尖科学家的行列，探索如何使用Prism节省时间，做出更合适的分析选择，以及优雅地绘制和展示您的科学研究成果。
我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。
编译 | secretplanet 来源 | blogs.hbr.org 为一个受过专业培训的数据工作者，我是早先加入贝尔实验室网络性能组的人员之一。此后的一两年左右，我开始了数据汇报。我的第一次大型数据汇报是在AT&T(美国电话电报公司)总部。在提前做了充分的准备和细致的演练的情况下，我前去赴会。 我的展示糟糕至极，没有给人留下任何好印象。那时的我年轻气盛，将责任归咎于他人，甚至包括听取汇报的观众。我说：“这里的部门经理甚至看不懂一张饼图。” 一位听取过众多类似汇报的资深人士对我的表现大跌眼镜，他对我
谈到数据分析，有些行业一直遥遥领先。博彩业就是其中之一。不过，大数据技术也正在使博彩业的“预测”能力大众化，这对于博彩公司而言是一个坏消息。利用大数据帮助投注者“击败庄家”的分析公司正不断涌现。 多年以来，数据处理和智能预测手段为网络及街边的投注站提供了便利的条件，从足总杯决赛到皇室宝宝(关于威廉王子和凯特王妃之子的投注)，博彩项目可谓花样繁多。数据能让他们按各种模糊变量开出赔率，这些变量可能是足球比赛中的首个角球，也可能是某场板球比赛结束时攻方的得分数。 此类数据的规模持续快速地发展壮大。现今，对于每支球
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
BestSDK开发者工具2016年度盘点：服务类API调用，依旧雄踞榜首;趣拍云全新上线视频MV服务，助力全民导演梦;Udesk智能客服助力海信科技，一键统计数据方便汇报;中金数据语音大数据分析云，助
Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
前几天围观了一个挺高端的数据分析和挖掘培训课程，学习的人有来自华为、腾讯、亚马逊、阿里巴巴的同学，真的觉得优秀的人才不仅仅聪明，最关键的是真的很好学，特别期待在福建也能有这样的氛围。这是闲话。 记得一位同学在会上曾经提高过一位知乎大神写的关于汽车安全性的数据分析和可视化文章，对此文大加赞赏，于是趁着休息时间，我就找了出来，并且做了一些内容的整理，使之更加具有可读性。 一、分析目的 1、研究汽车的安全性和价格之间的关系，可以理解为车越贵越安全吗？ 2、suv更安全吗？ 3、豪华轿车比普通轿车更安全吗？ 4、三
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
为一个受过专业培训的数据工作者，我是早先加入贝尔实验室网络性能组的人员之一。此后的一两年左右，我开始了数据汇报。我的第一次大型数据汇报是在AT&T(美国电话电报公司)总部。在提前做了充分的准备和细致的演练的情况下，我前去赴会。 我的展示糟糕至极，没有给人留下任何好印象。那时的我年轻气盛，将责任归咎于他人，甚至包括听取汇报的观众。我说：“这里的部门经理甚至看不懂一张饼图。” 一位听取过众多类似汇报的资深人士对我的表现大跌眼镜，他对我如是说，“当然看不懂，汤姆，他们不需要看懂，让他们明白数据的含义是你的工作。”
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后，需要统计流量的的均值、区间，以及给出该专
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
数据透视表是一种可以快速汇总大量数据的交互式报表，总结信息的分析工具，快速比较统计数据，综合了Excel中数据排序、筛选、分类汇总数据分析的优点，可以方便的调整布局、分类汇总方式，灵活地以多种不同的形
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。
过去的IT时代我们只是简单的使用数据，很少为了解决问题而提炼过数据。为什么我要强调提炼过的数据？因为如果我们要让数据产生价值，让更贴身的数据分析框架去解决用户的实际问题， 就需要将数据嵌入到产品或者生产流程中，在数据提炼的最后一公里，让数据在产品中“说话”。 上个月，我乘坐晚上七点的飞机从杭州到北京，结果七点整的时候，“飞常准”告诉我航班延误了，一个小时后，它再次告诉我延误继续，一直到晚上十一点。 这个 APP一直在给我提供信息，但是这些信息并不能给我更多的决策判断。如果当时这个A
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