P21 数据流图(DFD)分析参考 文档
1. 2.1.2 需求工程过程 问题识别分析与综合编写文档分析评审2.1.2 需求分析过程可行性研究需求导出 和分析需求描述需求有效性 验证可行性报告系统模型用户需求和 系统需求需求文挡 2. 结构化开发方法（Structured
combox
netloser JavaScript数据类型分析及其转换 经验
虽然JavaScript是一种解释型编程语言，数据类型也并不多，但是作为Web开发者，一些基本的JavaScript数据类型还是需要掌握的。本文就主要介绍了JavaScript中所有的数据类型以及它们之间的互相转换。
jopen 移动基站数据分析：SnoopSnitch 经验
应用，它会收集和分析移动基站数据，让你可以充分意识移动网络安全，并给你提供一些伪基站、用户跟踪和 OTA 更新的警告信息。你可使用来自 gsmmap.org 上收集的 GSM 安全地图数据，同时也可以给该网站贡献数据。
基于MongoDB的数据分析工具：Cube 经验
Cube 是一个开源的基于 MongoDB 的数据分析工具 Cube 的收集器接收事件并将这些事件保持在 MongoDB 中。你可通过 UDP、HTTP POST 或者 WebSockets 来发送事件。同时
Python并行数据分析：Pyrallel 经验
Pyrallel(Parallel Data Analytics in Python)基于分布式计算模式的机器学习和半交互式的试验项目，可在小型集群上运行。
Twitter的大数据实时分析系统：Heron 经验
Twitter发布了新开发的数据实时分析平台Heron，以下为官方文档摘译： 我们每天在Twitter上处理着数十亿的事件。正如你猜测的那样，实时分析这些事件是一个巨大的挑战。目前，我们主要的分析平台是 开源 的分布式流计算系统
Python 数据分析框架：Ibis 经验
Ibis 是一个新的 Python 数据分析框架，目标是让数据科学家和数据工程师们处理大型数据时，能够像处理小中型数据一样的高效。为了实现这个目标，我们将启用 Python 来作为 Apache Hadoop
基于ELK的简单数据分析 经验
ElasticSearch是有名的开源搜索引擎，现在很多公司使用ELK技术栈做日志分析，比如新浪使用ELK处理每天32亿条记录，详细的介绍可以查看 这里 我们的数据量没有新浪那么大，一天正常水平在 6千万 条左右，多的时候有
iOS 端数据库解决方案分析 经验
很早之前就想写一篇iOS端数据库相关的总结文章，梳理下使用移动端数据库的一些重要知识点，再综合对比下sqlite和CoreData的优缺点，希望能帮助一些这方面经历较少的同学少走一些弯路。 为什么要用数据库 iO
6个用于大数据分析的最好工具 资讯
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志
P10 大数据平台技术框架选型分析 文档
大数据平台框架选型分析 一、 需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就
P38 淘宝数据化运营 -- 案例分析 文档
数据化运营案例分析 淘宝商业智能部 万里（张振宇） 2010年11月 2. 数据化运营案例分享—目录统计学思想——前车之鉴 理想与现实——遇到问题 数据化运营——案例分析 分析方法论 案例分析 数据可视化——数据之美
MySQL数据库的高可用性分析 经验
MySQL数据库是目前开源应用最大的关系型数据库，有海量的应用将数据存储在MySQL数据库中。存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点。本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案。 MySQL
LinkedIn开源Cubert，着眼于大数据分析 资讯
Analytics 近日， LinkedIn 开源了一款用于复杂大数据分析的高性能计算引擎 Cubert 。这是为分析师和数据科学家编写的一个框架，提供“手动编写 Java 程序的所有效率优势，并
数据分析师的择业指南 资讯
处 创见干货：数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。它们分别是： 第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司；
大数据分析查询引擎Impala 资讯
Dremel是Google的交互式数据分析系统，它构建于Google的GFS（Google File System）等系统之上，支撑了Google的数据分析服务BigQuery等诸多服务。Drem
商业活动中必备的数据分析工具 资讯
虽然收集和分析“大数据”存在一些分析和技术方面的挑战，但事实上大部分公司已经能够应对这种挑战。这是因为有一些非常强大的分析工具都是免费、开源的，可以充分利用这些工具来提升自己的能力。 1、Tableau
Python数据分析工具包：Pandas 经验
SciPy 和 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Comma-separated values
最夯的大数据分析工具-Apache Spark 经验
化地将所需要的资料以矩阵的方式切割」，当我们程式需要这些资料时，再每次从资料库取一部分的资料供程式分析使用。 由于LIBSVM并没有实作虚拟矩阵，以致于没办法解决资料过于庞大时，会遇到记忆体不够的