摘要：构建不良的数据湖又称为数据沼泽。用户或是无法访问这样的数据湖，或是数据湖内的数据没什么价值。 据称此术语由James Dixon为了与数据集市对比而提出，当时他是Pentaho的首席技术官。 数据集市相对较小，包含从原始数据提取出来的有价值的属性。 在推广数据湖的时候，他认为，数据集市有几个固有的问题，例如。...构建不良的数据湖又称为数据沼泽。用户或是无法访问这样的数据湖，或是数据湖内的数据没什么价值。 据称此术语由James Dixon为了与数据集市对比而提出，当时他是Pentaho的首席技术官。 数据集市相对较小，包含从原始数据提取出来的有价值的属性。 在推广数据湖的时候，他认为，数据集市有几个固有的问题，例如。
数据存储的内部存储器。部分数据记录器具有连接个人计算机的接口，使用特定软件可以激活记录器和查看与分析收集到的数据，还有一些记录器具有本地接口（如键盘、LCD屏幕），可以作为独立设备使用。 数据记录器有着许多种类型，从通用目的的范围内环境数据。
shu ju cun chu de nei bu cun chu qi 。 bu fen shu ju ji lu qi ju you lian jie ge ren ji suan ji de jie kou ， shi yong te ding ruan jian ke yi ji huo ji lu qi he zha kan yu fen xi shou ji dao de shu ju ， hai you yi xie ji lu qi ju you ben di jie kou （ ru jian pan 、 L C D ping mu ） ， ke yi zuo wei du li she bei shi yong 。 shu ju ji lu qi you zhe xu duo zhong lei xing ， cong tong yong mu de de fan wei nei huan jing shu ju 。
error）的机会增高，因此比较多组平均数是否有差异则是变异数分析的主要命题。 在统计学中，方差分析（ANOVA）是一系列统计模型及其相关的过程总称，其中某一变量的方差可以分解为归属于不同变量来源的部分。其中最简单的方式中，方差分析的统计测试能够说明几组数据的平均值是否相等，因此得到两组的T检定。在做多组双变。
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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。
向量分析研究定义在标量场或向量场定义的不同微分算子，通常用的向量算子（∇）来表示，也被称为“Nabla算子”。向量分析的五个最重要的微分运算： 同样，也有几个与这几个相关的重要定理，将微积分基本定理拓展到了更高维度： 线性近似用几乎相同的线性函数代替复杂函数。给定实值可微函数 f ( x 。
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加权相关网络分析也称为加权基因共表达网络分析，是一种广泛使用的数据挖掘方法，它用两两变量间相关系数研究生物网络。它适用于高维度数据集，在基因组学领域应用的最为广泛。 此分析假定基因网络服从无尺度分布，定义基因共表达相关矩阵，计算生成邻接矩阵，然后计算各个节点的相异系数，建立分层聚类树。此树不同分支代。
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揭示市场空白 评价产品设计和市场营销中的广告 相同：通过归因于少数几个不相关的特征来减少数据 不同：多维标度仅仅需要相似性或者距离，而不需要相关性（因子分析需要相关性） 如果仅仅对因子值感兴趣，可以用作因子分析的替代方法 相同：把对象分组 不同：聚类分析把观测到的特征当作分组标准，而多维标度仅仅取用感知到的差异。
SAS/STAT 为全面性统计分析方法的工具。提供如回归分析、变异数分析、类別分析、多重变量分析、群集分析、存活分析、PSYCHOMETRICANALYSIS和无母数分析，並有正规化、线型化与非线型化等变数转换的功能。 SAS/LAB 以导引方式的进行资料分析的工具。提供统计的假设分析。
特征提取可以看作变量选择方法的一般化：变量选择假设在原始数据中，变量数目浩繁，但只有少数几个真正起作用；而特征提取则认为在所有变量可能的函数(比如这些变量各种可能的线性组合)中，只有少数几个真正起作用。有代表性的方法包括： 主成分分析(PCA) 因子分析 核方法(教科书中称为“Kernel method”或“Kernel。
Data一书中提到许多解决缺失数据问题的方案，而它们各有利弊。 介绍缺失数据的解决方案前须明白几个相关的统计概念： 假设一个特殊变量Y有缺失数据。如果Y缺失数据的概率与Y本身的值或在该数据组中任何其他变量的值都无关的话，那么Y的数据就是完全随机缺失的（MCAR）。 如果在分析中控制了其他变量后，Y缺失数据。
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网站分析 (Web Analytics) 是种网站访客行为的研究。於商务应用背景来说，网站分析特別指的是来自某网站蒐集来的资料之使用，以决定网站布局是否符合商业目標；例如，哪个登陆页面比较容易刺激顾客购买慾。 这些蒐集来的资料几乎总是包括网站流量报告，也可能包括电子邮件回应率、直接邮件活动资料、销。
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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。
德沃夏克分析法（英语：Dvorak Technique）是由维农·德沃夏克（Vernon Dvorak）根据多年经验及统计概括后所创下的一项利用地球同步卫星的可见光及红外线卫星云图来评估热带气旋强度的方法。 德沃夏克分析法是现时国际通行的分析法。这套分析法在1984年发表，1987年正式由世界气象组织通过使用。。
力的重力和暗能量排斥力之间交互作用所影响。因此，研究星系的形状可以得到关於暗物质和暗能量的资讯。 重子声学振盪，也被称为星系群聚分析，则是针对暗能量的另一个独立观测。欧几里得卫星对数千万的星系距离的精准量测可以绘制宇宙扩张图，並获得更多暗能量促使宇宙扩张的知识。观测星系如何群聚也是对暗物质的更进一步探索。。
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用傅立叶变换来观察一个讯号的频谱。然而，这样的方法不適合用来分析一个频率会隨著时间而改变的讯号，由於傅立叶变换只分析了一维的讯号分布，而时频分析却能分析二维(时域跟频域)的讯号分布，因此在讯号处理中更常被运用。 时频分析也可以说是傅立叶分析的一般化，通常用於频率特性会隨时间而变化的讯号上，而在日常生。
数据集成用于最低粒度的、一天内发生频率最高的实时的或者近乎实时的查询应用。通常ODS不会被设计成用来做历史数据分析或者趋势分析工作，那是数据仓库的功能。ODS通常会被用来当做数据仓库的数据来源。ODS保存的数据窗口较小，即时间跨度不大，抽取数据的频率可以是几分钟、几小时；数据。
分析的利用和发展。现代技术分析认为道氏理论是其始祖。 在近几个世纪里，比之前更多的工具和理论被发展了出来，且越来越重视电脑技术的应用。 技术分析师认为市场价格会反应出所有的相关资讯，所以其分析比起在如新闻事件等「外部」，更偏向於在「內部」分析。
缓冲区分析（英语：buffer analysis，台湾称环域分析）在地理信息系统（GIS）和空间分析中的用途是界定地理要素周围一定距离范围内的区域，即缓冲区（buffer zone）。缓冲区可能是邻近分析方法中最常用的工具。 自1970年代末和1980年代初的原始集成GIS软件包（如ARC/INF。
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。
曲线擬合是在已知一些数据的条件下，找到一条曲线完全符合现有的数据，数据可能是一些特定位置及其对应的值，也可能是其他资料，例如角度或曲率等。 回归分析类似曲线擬合，也是根据一些特定位置及其对应的值，要找到对应曲线。但回归分析考虑到数据可能有误差，因此所得的的曲线不需要和数据完全符合。一般会使用最小方差法来进行回归分析。。
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