因子分析方法是现在比较先进的数据分析方法

企业信息化投资分析方法

聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。 基本概念 聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。 聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。 数据之间的相似性是通过定义一个距离或者相似性系数来判别的。图 1 显示了一个按照数据对象之间的距离进行聚类的示例，距离相近的数据对象被划分为一个簇。 图 1  聚类分析示意 聚类分析可以应用在数据预处理过程中，对于复杂结构的

摘要:本发明公开了一种分布式人工智能分析方法及装置，由客户端发起人工智能分析请求，DR路由器在接收到人工智能分析请求后，发送人工智能分析任务安排消息，所述人工智能分析任务安排消息的目的IP地址为组播组IP地址，源IP地址为视频源IP地址，所述人工智能分析任务安排消息携带客户端对应的网关路由器IP地址或客户端IP地址，客户端对应的网关路由器在接收到人工智能分析任务安排消息后，承担对应的人工智能分析任务。本发明由尽可能接近客户端的路由器执行人工智能分析工作。当多个客户端发起请求时，执行分析的路由器进行合并。本发明尽可能地避免了重复分析，尽量避免重复的分析工作，充分发挥路由节点的处理潜力。

BI实施常用分析方法

课程分享—商业分析全攻略——用数据分析方法解决商业问题视频教程下载，课程分为5个部分讲解。 一、前言 1、商业分析、数据分析、数据挖掘、人工智能的关联与区别 2、数据分析从业者，如何走上商业分析之路 3、产品、运营、销售、营销、风控、供应链管理人员，需掌握多少商业分析的技能 二、概念篇——数据分析是这样帮助企业解决商业问题的 三、思维篇——如何找到分析商业问题的思路 四、工具篇——分析商业问题的六种工具 五、套路篇——常用商业分析指标与分析套路

为了及时并准确地对新能源监控数据进行采集、存储以及分析,研究了基于云平台的分布式新能源监控数据分析设计,设计了一种基于云平台的Hadoop的新能源系统监控数据并行采集和分布式存储的计算构架,分析了云平台的体系构成,完成了基于HBase数据库的并行数据采集系统的模块设计、基于SCAD系统的结构化数据存储模块设计、基于MapReduce方法的分布式数据处理方案设计,解决了数据量剧增导致的存储空间不足问题以及各级单位数据交互难的问题,实现了电网检测数据的并行写入,提高了数据采集效率以及异构数据的统一存储,研究为实现高效、统一、安全的新能源监控数据的处理系统提供一定借鉴意义。

马尔科夫决策过程分析方法的基本概念详解.docx

多重分形是定义在分形上的由多个标度指数的奇异测度所组成的集合。它刻划的是分形测度在支集上的分布情况，即用一个谱函数来描述分形不同层次的特征。因此，多重分形奇异谱函数被大量用于纹理分析和分类

1 Hardy-Littlewood极大函数 2 A_p-权函数，Hardy-Littlewood极大 3 BMO函数空间 4 H^p空间 5 Calderon-Zygmund奇异积分理论 6 Lipschitz区域上的变值问题