其優(yōu)點(diǎn)如下:1 .高效的數(shù)值計(jì)算和符號(hào)計(jì)算功能，可以將用戶從復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算分析中解放出來(lái)；2.具有完整的圖形處理功能，實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果和編程的可視化；3.友好的用戶界面和接近數(shù)學(xué)表達(dá)式的自然化語(yǔ)言，便于學(xué)者學(xué)習(xí)和掌握；4.功能應(yīng)用工具箱(如信號(hào)處理工具箱、通信工具箱)為用戶提供了大量方便實(shí)用的處理工具。但是這個(gè)軟件不好用，非專業(yè)人士不推薦。

你真的懂大數(shù)據(jù)分析嗎_數(shù)據(jù)分析師考試本文將介紹大數(shù)據(jù)分析的主要步驟和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析包括以下步驟:數(shù)據(jù)采集從各種常規(guī)和非常規(guī)來(lái)源收集非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括機(jī)器傳感器。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在穩(wěn)定、分布式和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)中，這些存儲(chǔ)位于帶有副本的消費(fèi)類硬件中。描述性分析總結(jié)數(shù)據(jù)并開發(fā)數(shù)據(jù)可視化。預(yù)測(cè)分析通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法使用可用數(shù)據(jù)來(lái)開發(fā)模型。

我們?nèi)晕从|及幫助我們優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析步驟的挑戰(zhàn)。我將介紹在探索大數(shù)據(jù)真正價(jià)值的過(guò)程中遇到的一些挑戰(zhàn)。以下是一些問(wèn)題和解決方法。缺失或隱藏的數(shù)據(jù)源標(biāo)識(shí):在數(shù)據(jù)收集步驟中可能沒有隱藏的數(shù)據(jù)源。大數(shù)據(jù)不限制數(shù)據(jù)源的數(shù)量，鼓勵(lì)從所有可用的數(shù)據(jù)源收集所有數(shù)據(jù)。一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則是收集所有用于解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的數(shù)據(jù)。在這種情況下，我們需要確保收集所有數(shù)據(jù)的方法足夠安全。

數(shù)據(jù)分析模式可分為三種，即探索性數(shù)據(jù)分析、描述性數(shù)據(jù)分析和推斷性數(shù)據(jù)分析。這個(gè)難度依次遞增。下面我給大家詳細(xì)講一下。第一，探索性數(shù)據(jù)分析。首先，當(dāng)你拿到一個(gè)項(xiàng)目，這個(gè)時(shí)候你沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)，你不知道你要找的是什么數(shù)據(jù)。你只能通過(guò)觀察其他人是如何做的，以及他們通過(guò)之前與你的項(xiàng)目相關(guān)的研究使用了什么數(shù)據(jù)，來(lái)開始你的項(xiàng)目。

二、描述性數(shù)據(jù)分析，這是對(duì)你留下的數(shù)據(jù)做一個(gè)簡(jiǎn)單的分析，通常用數(shù)據(jù)畫一個(gè)圖表，這樣你就可以很容易的看到數(shù)據(jù)的一些特征，比如這個(gè)數(shù)據(jù)的最大值、最小值、中值、分位數(shù)，這也是一個(gè)比較基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析。第三，推斷數(shù)據(jù)分析，屬于更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析。

列出一大堆沒用的東西。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有兩種理解:一是大數(shù)據(jù)處理涉及技術(shù)，二是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，一是數(shù)據(jù)處理流程:即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可視化展示技術(shù)。目前，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域每年都有大量新技術(shù)涌現(xiàn)，成為獲取、存儲(chǔ)、處理、分析或可視化大數(shù)據(jù)的有效手段。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以挖掘出隱藏在大規(guī)模數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)，為人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，乃至整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度。

底層是基礎(chǔ)設(shè)施，涵蓋計(jì)算資源、內(nèi)存存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，具體體現(xiàn)在計(jì)算節(jié)點(diǎn)、集群、機(jī)柜、數(shù)據(jù)中心。在此之上是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，包括文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)和類似YARN的資源管理系統(tǒng)。然后是計(jì)算層，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各種計(jì)算范式，比如批處理、流處理、圖計(jì)算，包括派生編程模型的計(jì)算模型，比如BSP、GAS。

供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析，越來(lái)越多的企業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來(lái)應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈中斷，加強(qiáng)供應(yīng)鏈管理(SCM)。目前，幾個(gè)主要的中斷正在影響供應(yīng)鏈。下面分享一下供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析，看看吧。供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析1。全面分析大數(shù)據(jù)給供應(yīng)鏈帶來(lái)的好處。如今，大數(shù)據(jù)已經(jīng)完全跨越了概念炒作，成為很多行業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的重要武器。而在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用行業(yè)發(fā)展處于起步階段，但我相信隨著大數(shù)據(jù)在其他行業(yè)的快速發(fā)展，供應(yīng)鏈管理的大數(shù)據(jù)也會(huì)快速趕上，所以人們必然會(huì)問(wèn)大數(shù)據(jù)能給供應(yīng)鏈帶來(lái)什么好處。讓我們和甘一起來(lái)了解一下吧。

比如SAS獨(dú)有的強(qiáng)大庫(kù)存優(yōu)化模型，可以在保持高客戶滿意度的同時(shí)，最大限度地降低供應(yīng)成本，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度。其庫(kù)存成本在第一年將下降15% ~ 30%，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率將提高20%，從而帶來(lái)其整體收入增長(zhǎng)7% ~ 10%。當(dāng)然，還有一些其他潛在的好處，比如增加市場(chǎng)份額。

1。r語(yǔ)言比較好用，SAS語(yǔ)言比較晦澀，2.行與行之間的r比SAS更容易計(jì)算。3.SAS比R更成熟，很多分析不用寫函數(shù)就可以直接用，4.SAS在處理大數(shù)據(jù)方面有優(yōu)勢(shì)?？梢愿鶕?jù)自己的情況選擇，r語(yǔ)言是開源軟件，有很多分析包，適合各行各業(yè)，但是需要編程基礎(chǔ)。Sas是一個(gè)封閉的軟件，按照軟件設(shè)定的流程完成工作，兩者都適用于制造數(shù)據(jù)分析，但了解統(tǒng)計(jì)分析的局限性，在分析前在軟件中設(shè)置各種參數(shù)是有意義的。