CentOS中实现基于Docker部署BI数据分析.doc

https://blog.csdn.net/qq_53810245/article/details/118518939博主博客中提到的数据集，可供大家使用，数据集中包含了红酒和白酒两种酒类的数据集合，可以供大家直接拿来导入数据集使用。数据集中有有两个数据集，红葡萄酒winequality-red.csv数据集和白葡萄酒winequality-white.csv数据集，在本数据集提供了有关红葡萄酒和白葡萄酒的样本信息。每种样本都由专家做了质量评级，并进行了理化指标检验，包含有如下12个特征，最后一列表示质量特征： fixed acidity 固定酸度 volatile acidity 挥发性酸度 citric acid 柠檬酸 residual sugar 残糖 chlorides 氯化物 free sulfur dioxide 游离二氧化硫 total sulfur dioxide 总二氧化硫 density 密度 pH pH值 sulphates 硫酸盐 alcohol 酒精度 quality 质量

蓝牙温度计与手机APP通信的系统设计.pdf

ims-ms-analyse 质量/电荷/迁移率/强度（“ m / z”，“ Z”，“ DT”，“ cts”）色谱峰选择。 包括用于离子淌度质谱分析管道的工具，包括数据清除，自动化，绘图等。 当前支持使用Waters TWIMS（.raw）文件进行峰采集和数据提取。 指示 将DriftScope 2.9安装到默认目录：“ C：\ DriftScope” 请注意，如果未安装此程序，则该程序将不会运行基于色谱的IMS峰采集，因为需要专有DLL文件。 通过运行./setup.py安装Python 3.9和依赖项。 为了提取数据，将Waters IMS-MS文件（.RAW）复制到所需目录，然后复制完整的数据目录路径。 apex3D_extraction出现提示时，输入包含任意数量的Waters（.raw）实验数据文件的目录，然后按Enter。 默认情况下，每个实验的数据都会作为原始数据（

内含智慧物流、智慧医院、智慧社区、物联网、车联网、运维分析、大数据分析等众多数据可视化驾驶舱

本系统提出基于 HTTP 协议数据的分析系统，从 HTTP 协议的流量信息、 报文信息、正文信息三个方面分析当前的网络状况，描述了从 IP 地址到终端设 备再到用户个人的网络模型。统计了 HTTP 协议中的 IP 流量信息，设计了应用 于 IP 地址依据应用服务划分的朴素贝叶斯分类模型，在 IP 地址层面描绘了网 络状况。参考了 HTTP 协议中 User_Agent 字段的变动历史，提出了从 User_Agent 字段中提取浏览器信息、设备名称和操作系统的方法，实现了终端设备层面的 分析。对于用户层面，解析了 HTTP 协议正文，包括 JSON 格式和 HTML 格式 的数据，提取了 B/S 架构的软件和用户交互时包含的个人数据，设计了基于 HTML 格式数据的知识学习方法以扩充提取数据所依赖的知识库信息。在数据 分析的基础上，设计了信息展示平台，以 Web 的形式提供服务，通过 jQuery 和 Bootstrap 等前端框架，实现了简洁易用友好的界面，采用 Tomcat 服务器， Mysql 作为数据库，使用 MyISAM 存储引擎提高读写效率。

新媒体数据分析 "授课教师 " "专业（学科） "新媒体 " "教学课题 "新媒体数据分析指标 " "学时安排 "2学时（90分钟）"教学年级 " " "所选教材 "《新媒体数据分析》 " "一、学习目标描述 " "1、知识目标 " "1）新媒体数据指标体系 " "2）新媒体运营四大维度 " "3）用户增长数据 " "4）用户属性数据 " "5）图文数据 " "6）用户互动数据 " "2、能力目标 " "1）自学能力：能按照老师的指导，积极做好事先预习，事后复习。 " "2）应用能力：能够按照老师的指导，上课积极参与讨论，尝试做一些简单的数据" "分析工作。 " "3）总结能力：能总结每次课程所学的要点。 " "德育目标： " "1）提高学生的创新意识和创业精神； " "2）增强学生学习自信和主动性； " "二、学习重点及难点 " "学习重点：新媒体数据指标体系 " "学习难点： 新媒体运营四大维度 " "三、教学问题预测 " "1、学生在制作过程中容易失去耐心、恒心和毅力，会比较急躁； " "2、课程后半段会出现学习倦怠； " "四、教学问题解决方案 " "1、适当采用讨论、展示、投

新媒体数据分析 "授课教师 " "专业（学科） "新媒体 " "教学课题 "微博数据分析（1） " "学时安排 "2学时（90分钟）"教学年级 " " "所选教材 "《新媒体数据分析》人民邮电出版社 " "一、学习目标描述 " "1、知识目标 " "1）微博数据分析方法 " "2）微博内容数据分析 " "3）微博粉丝数据分析 " "4）微博账号对比分析 " "5）微博推广数据分析 " "6）知微数据分析平台的使用 " "2、能力目标 " "1）自学能力：能按照老师的指导，积极做好事先预习，事后复习。 " "2）应用能力：能够按照老师的指导，上课积极参与讨论，尝试对自己的微博号做" "数据分析工作。 " "3）总结能力：能总结每次课程所学的要点。 " "德育目标： " "1）提高学生的创新意识和创业精神； " "2）增强学生学习自信和主动性； " "二、学习重点及难点 " "学习重点：微博数据分析方法及内容分析 " "学习难点： 微博粉丝数据、账号对比、推广数据分析 " "三、教学问题预测 " "1、学生在制作过程中容易失去耐心、恒心和毅力，会比较急躁； " "2、课程后半段会出现学习倦

1 新媒体数据分析 授课教师 专业（学科） 新媒体 教学课题 新媒体数据分析报告 学时安排 2 学时（90 分钟） 教学年级 所选教材 《新媒体数据分析》人民邮电出版社 一、学习目标描述 1、知识目标 1）数据分析报告的作用 2）数据分析报告的类别 3）日常运营报告的制作方法 4）专项研究报告的撰写方法 5）行业分析报告的撰写方法 2、能力目标 1）自学能力：能按照老师的指导，积极做好事先预习，事后复习。 2）应用能力：能够按照老师的指导，上课积极参与讨论。 3）总结能力：能总结每次课程所学的要点。 德育目标： 1）提高学生的创新意识和创业精神； 2）增强学生学习自信和主动性； 二、学习重点及难点 学习重点：日常运营报告的制作方法 学习难点： 专项研究报告的撰写、行业分析报告的撰写 三、教学问题预测 1、学生在制作过程中容易失去耐心、恒心和毅力，会比较急躁； 2、课程后半段会出现学习倦怠； 四、教学问题解决方案 1、适当采用讨论、展示、投票等方式提升学生兴趣； 2、将作业成果和平时考核制度相结合； 五、学习者特征分析（教师填写） 学习特点： 学习习惯： 交往特点： 六、教学资源 2 1

新媒体数据分析 新媒体数据的范畴 新媒体数据分析：新媒体数据的范畴全文共8页，当前为第1页。 案例引入 近年来，@浙江发布 作为省级政务微博运维有序，粉丝覆盖度广，为浙江省内各政务新媒体运营起到了带头示范效应。2019年6月16日是@浙江发布 上线5周年，其发布微博与粉丝共庆生日，回馈粉丝。 @浙江发布 参与的微博话题共289个，以民生视角、会议要闻、实用信息、热点事件、宣传推广类话题居多，以微博话题为引领的栏目化发布方式更吸引用户关注，也让传播效力更显著。从参与次数来看，@浙江微博 参与次数超过1000次的微博话题共9个，其中以微博话题#民生视角#参与次数最多，为9083次。 新媒体数据分析：新媒体数据的范畴全文共8页，当前为第2页。 数值型数据 图文型数据 01 02 新媒体数据分析：新媒体数据的范畴全文共8页，当前为第3页。 数值型数据主要由数字组成。通过对大量数字进行统计与分析，可以总结并评估营销效果。 数值型数据 概念 新媒体数据分析：新媒体数据的范畴全文共8页，当前为第4页。 常见的数值型数据 阅读数据 粉丝数据 网店销售数据 网店浏览数据 活动参与数据 新媒体数据分析：新