云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用

可视化分析工具

近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：

(1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;

(2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;

(3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;

(4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧!

1.Excel

Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

2.Google Chart API

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

3.D3

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

4.R

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOc tave甚至商业软件MATLAB。

5.Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

6. Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

7.Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

8.Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

9.PolyMaps

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

10.Charting Fonts

Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体)，创建出漂亮的矢量化图标。

11.Gephi

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

12.CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

13.Weka

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

14.NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python 程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。

15.Kartograph

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python librar y以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG 资料转变成互动性地图。

16.Modest Maps

Modest Maps是一个很小的地图库，在一些扩展库的配合下，例如Wax、Mo dest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。

17.Tangle

Tangle是一个用来探索，Play和可以立即查看文档更新的交互工具。

18.Crossfilter

Crossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变

19.Raphael

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML. https://www.360docs.net/doc/551718186.html,/

20.jsDraw2DX

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。http://jsdraw2dx. https://www.360docs.net/doc/551718186.html,/

21.BPizza Pie Charts

BPizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。

22.Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。

23.iCharts

iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iChar ts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

24.Modest Maps

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

25.Raw

Raw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。

26.Springy

Springy设计清凉并且简答。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。

27.Bonsai

Bonsai使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果，拥有非常完整的图形处理API，可以使得你更加方便的处理图形效果。它还支持渐变和过滤器(灰度、模糊、不透明度)等效果。

28.Cube

Cube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、N odeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。

29.Gantti

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantt i创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出(SASS样式表)。

30.Smoothie Charts

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSo cket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。

31.Flot

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

32.Tableau Public

Tableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。

33.Many Eyes

Many Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

34.Anychart

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。

35.Dundas Chart

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

36.TimeFlow

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有a lpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

37.Protovis

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

38.Choosel

Choosel是可扩展的模块化Google网络工具框架，可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。

39.Zoho Reports

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持S QL查询、类四暗自表格界面等。

40.Quantum GIS(QDIS)

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

41.NodeXL

NodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。

42.OpenStreetMap

OpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。

43.OpenHeatMap

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据(如Google Spreadsheet的表单)转化为交互式的地图应用，并在网上分享。

44.Circos

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

45.Impure

Impure是一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。

46.Polymaps

Polymaps是一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。

47.Rickshaw

Rickshaw是一个基于D3.JS来创建序交互式的时间序列图表库。

48.Sigma.js

Sigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。

49.Timeline

Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

50.BirdEye

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

51.Arbor.Js

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

52.Highchart.js

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

53.Paper.js

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

54.Visualize Free

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

55.GeoCommons

GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。

云计算的发展热点与未来趋势

班级：仪器11402 姓名：李学智学号：201406277 当前云计算的发展热点与未来趋势目前，云计算被认为是未来的IT发展趋势。云计算的应用形式各种各样，但是，有关于云计算的应用却并不是很容易被用户接受的，虽然很多企业组织正在积极的探寻关于云计算的发展战略，可预测未来云计算的发展趋势，将其作为是未来云计算的突破口参考。一、目前云计算的发展现状云计算的发展趋势在行业中已经取得共识。它的影响已经逐渐渗透到整个产业以及用户的应用中。云计算将赋予互联网更大的内涵，在某种程度上，它改变互联网企业的运营模式，通过云计算，更多的应用能够以互联网服务的方式交付与运行。云计算将扩大IT软，硬件产品应用的外延，并且改变了软硬件产品的应用模式。IT产品的开发方向也会发生改变来适应上述云计算带来的变化。很多业界领先代表，微软，谷歌，亚马逊等等业界领先代表都推出了自己的云计算产品和方案。如：谷歌推出GDrive服务；AOL的Xdrive服务；亚马逊云计算；HDS，EMC，NetApp先后将云计算和云存储的落地作为今后整体渠道策略调整的关键点；EMC宣布发展目标直指虚拟化和私有云建设；NetApp致力于拓展系统集成商和云存储业务。除此之外，HDS、EMC、NetApp在云存储等方面也取得较好效果。二、未来云计算的发展趋势云计算作为一种应用模式，它的出现和应用范围的日益扩大，必将对产业链的上下游产生重要影响，它在不断的适应着企业的需求。未来根据需求进行着不断增多，云计算将要如何发展？经过调查分析有以下几个方向：（一）混合云的发展方向虽然现在很多企业都已经采用了云服务，但是对于大部分的企业来说，基本上采用的都是多个云服务供应商，包括公共云与私有云，以满足不同的需求。公有云与私有云的组合被大家称之混合云，混合云的优势是能够适应不同的平台需求，它既能提供私有云的安全性，也可以提供公有云的开放性。所以在未来混合云的发展是云服务的主流模式。（二）大数据分析大数据如是高科技的热门话题，大数据分析使云计算和大数据能够很好结合。云计算是可以扩展，可以覆盖到大数据领域的，这些云服务能够为云计算提供平台，开源的云平台为大数据提供更好的开发与分析。（三）SMB应用程序保护现在，大多数的中小企业还是无法承受整个应用程序的测试层序与昂贵的工具进行内部检查安全和数据保护等应用的，期待新的云计算技能够帮助企业利用Web应用程序来进行源代码的扫描，协助企业及时发现潜在的一些网络攻击，从而来按需求提供帮助，降低企业的费用。（四）强调性能

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。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il?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、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

云计算系统概述及前景分析

职业素质教育课程报告—云计算系统概述及前景分析

引言云，这个平淡无奇的词到了互联网领域就是另一片天空，云计算、云存储、云阅读等等。近日与所有人息息相关的快递业发生的菜鸟快递与顺丰之争背后隐藏着阿里云与腾讯云对数据的你争我夺。事实上，云是指你作为接受服务的对象，是云端，不管你在何时何地，都能享受云计算提供的服务。云是网络、互联网的一种比喻说法。本文将要讨论的云计算也是云的应用之一。本文将要简要的探讨云计算的定义，并对云计算的系统架构及相关技术做一个简要的归纳梳理，最后就云计算在当下的典型应用分析其行业发展前景。一云计算定义云计算到底是什么呢？云计算到目前为止还没有一个统一的定义。云计算的一些领先者如Google、IBM等IT厂商又或者其他一些研究机构，依据各自的利益和各自不同的研究视角都给出了各自对云计算的定义和理解。首先参考维基百科的定义，“云计算是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业用户提供按需即取的计算”；咨询机构Gartner将云计算定义为“云计算是利用互联网技术来将庞大且可伸缩的IT能力集合起来作为服务提供给多个客户的技术”；而IBM 则认为“云计算是一种新兴的IT服务交付方式，应用、数据和计算资源能够通过网络作为标准服务在灵活的价格下快速地提供最终用户。”

图1 云计算示意图狭义层次的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。广义层面而言云计算则指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其它的服务。具体而言，由于在后端有规模庞大、非常自动化和高可靠性的云计算中心的存在，人们只要接入互联网，就能非常方便地访问各种基于云的应用和信息，并免去了安装和维护硬件等繁琐操作，同时，企业和个人也能以低廉的价格来使用这些由云计算中心提供的服务或者在云中直接搭建其所需的信息服务。二云计算体系架构云计算可以按需提供弹性的服务资源，故而它的表现形式是一系列服务的集合。结合当前云计算的应用与研究，其体系架构可大致分为核心服务、服务管理、用户访问接口这三层构架。核心服务层将硬件基础设施、软件运行环境、应用程序抽象成服务，这些服务具有可靠性强、可用性高、规模可伸缩等特点，满足多样化的应用需求。服务

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践项目经理：李雪莉组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思班级：大数据&数字新媒体一、项目背景随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统

资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。二、项目简介目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

云计算及大数据未来发展的优点

互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。

为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到? 等待入局者必须考虑几个重要因素: 一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开:

一是数据从哪里来;二是数据如何进行分析;三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

数据可视化和分析工具有哪些

数据可视化和分析工具有哪些当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

基于Google的云计算实例分析

Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第5卷第25期(2009年9月) 基于Google的云计算实例分析蔡键1，王树梅2 （1.徐州师范大学现代教育技术中心，江苏徐州221116；2.徐州师范大学计算机科学与技术学院，江苏徐州221116）摘要：首先介绍了云计算产生的背景、概念、基本原理和体系结构，然后以Google系统为例详细阐述了云计算的实现机制。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现。Google拥有自己云计算平台，提供了云计算的实现机制和基础构架模式。该文阐述了Google云计算平台：GFS分布式文件、分布式数据库BigTable及Map/Reduce编程模式。最后分析了云计算发展所面临的挑战。关键词：云计算；集群；谷歌文件系统；大表；映射/化简中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)25-7093-03 Cloud Computing System Instances Based on Google CAI Jian1,WANG Shu-mei2 (1.Xuzhou Normal University Modern Educational Technology Center,Xuzhou221116,China;2.Xuzhou Normal University,School of Computer Science&Technology,Xuzhou221116,China) Abstract:This paper introduces the backgrounds,concept,basic principle and infrastructure of cloud computing firstly.Then it surveys im-plementation mechanism of clouding computing based on the instances of Google.Cloud computing is the system in enterprises based on the concepts of computer science.These concepts include parallel computing,distributed computing and grid computing.Google has his own platform of cloud computing.It provides implementation mechanism and infrastructure of cloud computing.This paper surveys the platform of cloud computing:Google File System,Distributed database-BigTable and Map/Reduce.Finally the paper analyse the challenge of cloud computing. Key words:cloud computing;cluster;GFS;bigtable;map/reduce 自2007年第4季度开始，“云计算”变成了IT领域新的热点。而2008年被称为云计算的元年，Google、Amazon、IBM、微软等IT 巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及。本文介绍一些关于云计算的一些基本概念及Google提出的云计算模型及实现机制。 1云计算综述云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 1.1云计算的概念云计算现在还没有统一标准的定义，一些大公司在自己的技术文档里给出了自己的定义。例如云计算在IBM的文档中对云计算的定义是：云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态的部署、配置、重新配置以及撤销服务等。而对云计算更加通用的的定义是：云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。从这个定义上讲可把云计算看成是“存储云”与“计算云”的有机结合。存储云对第三方用户公开存储接口，用户通过这个接口可以把数据存储到“云”。计算云通过并行计算和虚拟化技术给用户提供计算力，它的商业模式是给用户提供计算力。 1.2云计算实现机制图1简单的描述了云计算的实现机制。用户通过用户交互接口 (User interaction interface)来请求服务云。一个用户能够请求的所有服务目录存放在服务目录（Services catalog）里。系统管理（System manage- ment）是用户管理计算机资源是否可用。服务提供工具（Provisioning tool）用来处理请求的服务，需要部署服务配置。监控统计（Monitoring 收稿日期：2009-05-07 作者简介：蔡键，硕士，讲师，主研领域为图形图像处理，网格技术。图1云计算实现机制 ISSN1009-3044 Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.5,No.25,September2009,pp.7093-7095，7107 E-mail:info@https://www.360docs.net/doc/551718186.html, https://www.360docs.net/doc/551718186.html, Tel:+86-551-56909635690964

可视化工具

第一部分：入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel 生成的热力地图作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。第二部分：在线数据可视化工具 3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

云计算的概念和特点

云计算的概念和特点 “云计算”面世以来，在IT产业界和学术界掀起了巨大的波澜，不少企业及专家都将云计算看作是未来IT产业的发展方向，并开始全力投入其中。从政策层面来看，云计算己经进入我国中央政府的中长期发展规划，国务院发布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，确定我国现阶段将重点培育和发展节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车这七大战略性新型产业，作为新一代信息技术的重点发展领域，云计算将成为新一代信息技术产业中的支柱领域之一。可以说，良好的政策环境将保证云计算技术能够获得持续的政策利好和充足、稳定的资本投入，具有诱人的发展前景。通俗的来讲，云计算就是让计算变成像水、电、煤气一样的基础设施，人们可以像购买水、电、煤气一样购买计算服务，因此可以说云计算重新定义了IT软硬件资源的设计和购买的方式，从而可能引发IT产业的大规模变革。云计算主要分为四类：公共云、私有云、社区云及混合云。公共云是利用互联网，面向公众提供云计算服务;私有云是利用企业内网和专网，面向单一企业或组织提供云计算服务，这些服务是不提供于公众使用的;社区云是利用内网、专网及VPN，为多家关联部门提供云计算服务;混合云是上述两种或三种云的组合

云计算的服务模式有三种：(1)软件即是服务(Soft as a Service，简称SaaS)，对应的用户主要是直接使用应用软件的终端用户，提供的服务是终端用户所需要的应用软件，终端用户不用购买和部署这些应用软件，而是通过向SaaS提供商支付软件使用或租赁费的方式来使用部署在云端的应用软件。(2)平台即是服务(Platform as a Service，简称PaaS)，对应的用户主要是使用开发工具的应用软件开发商，提供的服务是开发商所需要的部署在云端的开发平台及针对该平台的技术支持服务。(3)基础设施即是服务(Infrastructure as a Service简称IaaS)，对应的用户主要是使用需要虚拟机或存储资源的应用开发商或IT系统管理部门;提供的服务是开发商或IT系统管理部门能直接使用的云基础设施，包括计算资源、存储资源等部署在云端的虚拟化硬件资源。云计算的特点和好处主要有以下几点： 1.低成本云计算将建设成本转化为运营成本，用户不需要为峰值业务购置设施，不需要大量的软硬件购置和维运成本就可以享用各种IT应用和服务。 2.灵活性云计算可以快速灵活的构建基础信息设施，并可以根据需求灵活的扩容IT资源。云计算提供给用户短期使用IT资源的灵活性(例如：

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

云计算专业调研报告精编版

云计算专业调研报告精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

呼和浩特民族学院计算机系专业调研报告题目：云计算专业调研报告调研单位：呼和浩特民族学院专业：云计算班级：学号：学生姓名：指导教师： 2015年 06 月 05日目录

云计算专业调研报告一.调研信息 1. 调研目的对云计算行业进行初步的了解 2. 调研时间 2015年6月3日 3. 调研对象云计算行业 4. 调研方法上网查找相关资料二. 当前应用情况 1. 应用领域云计算有着广泛的应用前景。协作工具：个人、家庭、组织、社会通过“云”进行协同工作，实现同步处理或接续。例如：科研：地震监测、海洋信息监控、天文信息计算处理等；医学：DNA信息分析、海量病历存储分析、医疗影像处理等；网络安全：病毒库存储、垃圾邮件屏蔽等；图形和图像处理：动画素材存储分析、高仿真动画制作、图片检索等；互联网：Email服务、在线实时翻译、网络检索服务等；服务平台：为需要大规模计算或存储时的各种应用或开发提供虚拟化的资源服务，不同的使用者可以实现资源的共享；创新基地：为用户提供API，鼓励用户进行创新尝试，不断涌现新的应用或服务。 2. 产业现状自亚马逊EC2产品和Google-IBM并行计算项目提出云计算以来，从技术供应商到软件服务提供商纷纷推出披着“云计算”外衣的各式产品与服务，其中不乏炒作概念、混水摸鱼之辈。总的来看，云计算还处于一个起步的阶段，业务种类还比较单一。目前，提供云计算产品和服务的公司主要来自北美特别是美国。 Amazon：最早提供远程云计算平台服务的公司，云计算平台称为弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2）。用户租用的是虚拟的计算能力，简化了计费方式。在弹性计算云中，提供了三种不同能力的虚拟机实例，

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.360docs.net/doc/551718186.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine

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云计算典型应用案例

云计算典型应用案例
郑萌

云计算已成为业界趋势
l 云计算是一种新兴的计算模式，通过网络将应用、数据及IT资源通过服务的方式来提供。
l 云计算的推动力
l 商业需求：降低IT成本、简化IT管理和快速响应市场变化 l 运营的需求：规范流程、降低成本、节约能源
2010
l 计算的需求：更大的数据量、更多的用户
l 技术的进步：虚拟化、多核、自动化、Web技术
云计算
随需应变的计算
1990
网格计算
? 用并行计算解决大的计算问题
效用计算
? 把计算资源作为一种可计量的服务提供出来
软件即是服务
? 基于网络的应用订购
? 整合的端到端业务，能够快速响应任何客户需求、市场机会或者外部威胁
? 在任何时间、任何地点访问动态提供的 IT 资源
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云计算的理想
} 开放标准
} 一个云 vs. 多个云 } 基于开放标准的云的交互性 } 开放云标准组织 (DMTF)
} Open Cloud Standards Incubator (OCSI) } IBM、惠普、VMware、Citrix 等多家国际厂商参与
} 安全管理、高可用性、性能管理及服务管理能力 } 着重于业务价值的实现 } 企业架构的平滑过渡，保护既有投资
https://www.360docs.net/doc/551718186.html,

数据处理软件介绍.

Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures Chapter T able of Contents 52Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures SAS OnlineDoc?:Version8 Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures 54Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures The following section presents an overview of some of the fundamental features of analysis of variance.Subsequent sections describe how this analysis is performed with procedures in SAS/STAT software.For more detail,see the chapters for the individual procedures.Additional sources are described in the“References”section on page61. De?nitions Analysis of variance(ANOV Ais a technique for analyzing experimental data in which one or more response(or dependent or simply Yvariables are measured un-der various conditions identi?ed by one or more classi?cation variables.The com-binations of levels for the classi?cation variables form the cells of the experimental design for the data.For example,an experiment may measure weight change(the dependent variablefor men and women who participated in three different weight-loss programs.The six cells of the design are formed by the six combinations of sex (men,womenand program(A,B,C.