这一篇应该是比较容易引起争议的，大家现在乐于说看见（visibility ）的力量，如何看到却是一个尚在探索中的问题。数据是看到的基础条件，但是和真正的看见还有巨大的差距。我们需要看到什么？什么样的方法使我们真正看到？

1. 海量数据处理分析 （作者 北京迈思奇科技有限公司 戴子良） 原文地址： http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx

数据库需求分析的简单案例：小型自选商场进销存管理系统需求分析的基本过程 一 应用领域的调查分析 通过可行性分析，原采用手工管理的某小型自选商场决定开发进销存管理系统。经过详细调查、收集了各种单据、帐

线性表（Linear List）的定义和特点 定义：n（ ³ 0）个数据元素的有限序列，记作 （a1, a2, …, an） ai 是表中数据元素，n 是表长度。 遍历 逐项访问： 从前向后 从后向前 Section

是一个开源客户端的分析框架，用于创建数据分析表。它允许你随时调整数据视图，以便高亮或者是标记问题和观察数据的相关性。你也可以使用 Kratu 分析这些方面的数据，如：队列优先级、性能分析、产品比较等等。

1. 数据分析经验分享 2. Content数据分析前的思考案例分享深层次数据分析 3. 数据分析前，我们需要思考3 > 《孙子兵法·谋攻篇》：故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法为不得

(1)在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为_______。 A)动态结构和静态结构 B)紧凑结构和非紧凑结构 C)线性结构和非线性结构 D)内部结构和外部结构 答案：C 评析：逻辑结构反映数据元素之

1、数据跟踪员 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师， 这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

1. 数据分析经验分享 2. Content数据分析前的思考案例分享深层次数据分析 3. 数据分析前，我们需要思考3 > 《孙子兵法·谋攻篇》：故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法为不得

先声明一下，按照传统的定义，我还真不是数据分析高手，各种关联算法，只会最简单的一种（话说不少场合还算管用）；各种挖掘技术，基本上一窍不通；各种牛逼的数据分析工具，除了最简单的几个免费统计平台之外，基本上一个都不会用。所以，各种高手高高手请随意

0e056736ea134a89def6095bb354073b.doc SAS系统和数据分析 第一课 SAS系统简介 一. SAS系统 1 什么是SAS系统 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。

1. QQ数据库分析与设计 2. 系统设计任务与设计目标系统设计任务与设计目标 本系统主要以当前流行的QQ聊天软件为模板，使用C#、WinForm、SQLServer等工具来模拟其中的部分功能、用来锻

1. MapReduce数据分析实战–李立松 2. 单机测试与程序执行一、单机测试 head test.log | python map.py | python red.py 一、将文件上传到集群 /bin/hadoop

Druid 是一个针对在线分析处理（OLAP）事件数据而设计的开源数据存储分析工具。它提供了低延迟（实时）数据摄取、灵活的数据探索及快速的数据聚合功能。现存 的已实施的Druid项目已经能处理数万亿的

Edition （社区版）提供一个可伸缩的分析型数据库引擎，主要为数据仓库、商业智能、以及对实时性要求不严格的应用而开发。基于 MySQL 搭建。包括对查询、事务处理以及大数据量加载的支持。 项目主页：

互联网+，大数据，云，这些字眼无疑一次次登上热搜榜单，各行各业好像已与这些字眼捆绑起来，仿佛脱离了这些，你将寸步难行。 面对行业的发展趋势，同样大数据对于各行各业也是至关重要的。日趋白热化的竞争，

导读： pingdom 网站收集各种资料汇总了一篇 2011 年的数据，涉及到 Email、网站、浏览器、服务器、移动、社交网络和互联网用户等方面。内容也颇为丰富，并且有少量配图。以下是文章内容：

 大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 I

概览 Apache Geode (incubating) 是一个数据管理平台，提供实时的、一致的、贯穿整个云架构地访问数据关键型应用. Geode 池化了服务器上的内存, CPU, 网络资源,