几种常见数据分析软件优缺点
数据分析软件学习建议：
1、研究不应为工具所累，纯熟一种，熟悉两种，知道三种即可，灵活运用，相互补充；
2、以研究问题选择工具，而不是工具或方法导向式进行研究；
3、建议不要耗费过多时间专门学习工具，而应以研究题目为驱动，实践中掌握，熟能生巧；
4、精习一种软件后，自当触类旁通，掌握学习方法后，定会无师自通。
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。
软件需求分析
软件需求分析 Prepared on 22 November 2020
第三章软件需求分析软件需求分析是软件定义阶段的最后一个步骤，它的基本任务是要准确地回答“系统必须做什么”这个问题，即对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。需求分析的结果是系统开发的基础，直接影响软件产品及工程的质量。 软件需求分析是一个不断进行揭示和判断的过程。在此过程中我们将对在软件可行性研究阶段确定的软件范围加以提炼使之具体化，并分析各软件部件可能采用的解决办法。在软件需求分析阶段，软件的开发者和软件需求者起着同样的重要作用。软件需求者设法把有关软件功能和性能的一些模糊的概念加以重述，使之成为具体的细节，而软件开发者则起着询问、顾问和问题解决者的作用。在需求分析中需要大量地交换意见，这其间充满着传错信息和发生误解的可能性，而我们的任务就是面对各种矛盾，协调各种人与人、人与物，物与物之间的关系。 需求分析的任务 1.确定系统的综合要求 系统的综合要求包括下面几个方面。 (1) 确定系统的功能要求。提出系统必须完成的全部所有功能。 (2) 确定系统的性能要求。包括系统的响应时间、系统需要的存储容量、后援存储器容量、系统重新启动、系统的安全性和可靠性等方面的性能要求。 (3) 确定系统的运行要求。主要是指系统运行时所处的环境要求，包
括支持系统运行的软件环境，工具软件和系统软件；支持系统运行的硬件环境，外存储器、通信接口、输入和输出等外部设备。 (4) 系统的扩充要求。不属于当前系统的开发范围，是将来有可能提出的要求，目的是使在 现有的设计中为将来的扩充做准备。 2.分析系统的数据要求 任何一个软件系统其本质上都是一个信息处理系统，系统必须处理的信息和系统应该产生的信息在很大程度上决定了系统的概貌，同时也对软件设计有着深远的影响。因此，分析系统的数据要求，是软件需求分析的任务之一。 系统的数据来源和去处一般含如下几个方面。 (1) 从系统以外来，再到系统以外去； (2) 从系统以外来，再到系统内部去； (3) 从系统内部来，再到系统内部去； (4) 从系统内部来，再到系统外部去。 复杂的数据是由许多基本数据元素组成的，数据元素之间的逻辑关系形成了数据结构。我们一般用图形工具辅助描绘数据结构，常用的有层次方框图和Warnier图，将在本章第三节中介绍这两种工具。 3.建立系统的逻辑模型 以上述综合要求和数据要求的结果为基础，我们可以导出系统的逻辑模型，并通过数据流图、数据字典和主要处理算法来描述这个逻辑模型。具体过程如图3-1所示。 图3-1系统逻辑模型的导出过程
环境监测数据弄虚作假行为处理办法(征求意见稿)
附件1 环境监测数据弄虚作假行为处理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条【编制目的】为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》（以下简称《环境保护法》）、《大气污染防治行动计划》和《水污染防治行动计划》等法律法规与文件，制定本办法。 第二条【行为定义】本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指故意违反环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造监测数据等行为。 第三条【适用范围】本办法适用于以下活动中涉及的弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测； （二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府部门购买的环境监测服务； （四）政府部门委托开展的环境监测； （五）企事业单位依法开展或委托第三方开展的自行监测。 第四条【责任主体】环境监测机构、从事环境监测设备维护、运营的机构及其负责人对监测数据的真实性和准确性负责。 —3—
第二章调查 第五条【调查主体】县级以上人民政府环境保护主管部门负责调查认定环境监测数据的弄虚作假行为。污染源自动监控管理部门会同环境监测部门调查认定污染源自动监控数据的弄虚作假行为。 第六条【监督检查】各级环境保护主管部门应定期或不定期组织开展环境监测质量监督检查。 第七条【干预记录】对干预环境监测活动，指使篡改、伪造环境监测数据的行为，监测或运维人员应如实记录。否则造成的弄虚作假后果由该环境监测机构或从事环境监测设备维护、运营的机构及其直接责任人和直接负责的主管人员负责。 第八条【举报受理】任何单位和个人均有权举报环境监测数据弄虚作假行为。对能提供基本事实线索或相关证明材料的举报，县级以上人民政府环境保护主管部门应予以受理并为其保密。 第九条【立案调查】环境保护主管部门在监督检查中发现涉嫌监测数据弄虚作假行为的，调查人员应制作现场检查笔录，收集并固定相关证据；接受举报的应及时调查取证，符合立案条件的，依照法定程序办理。 第三章处理 第十条【通用罚则】环境监测机构及从事环境监测设备维护、运营的机构，在有关环境服务活动中弄虚作假，对造成的环境污染 —4—
需求分析及评审模板
需求分析 沈阳网络通信股份有限公司（版权所有，翻版必究）
文件修改控制
目录1. 目的 2. 适用范围 3. 职责 3.1 开发部门 3.2 开发体系决策层SMG 4. 术语和缩略语 5. 工作程序 5.1《需求分析报告》的编制 5.2《需求分析报告》的评审 5.3《需求分析报告》的更改 6.引用文件 6.1 NP601100《配置管理》 6.2 NW503101《需求分析报告编写规范》 7.质量记录 7.1 NR503100A“需求分析报告评审记录”
1.目的 保证本公司开发的软件产品和软件项目的需求分析活动在受控状态下进行。在进行软件开发前，明确其应达到的目标，对系统目标做出完整、准确、清晰、具体的要求。 2.适用范围 适用于所有软件项目和/或软件产品。 3.职责 3.1 软件研发部门：负责编制《需求分析报告》，并参加评审。 3.2开发体系决策层SMG：负责参加评审重大项目的《需求分析报告》，并批准相应 的评审结果。 4.术语和缩略语 SMG（Senior Manager Group）：开发体系决策层 软件项目：指根据合同需求开发的软件。也可以称为合同软件。 软件产品：公司根据市场的调研、预测等结果而自行开发的软件。 PM（Project Manager）：项目经理。 5.工作程序 5.1 《需求分析报告》的编制 5.1.1 需求分析文档可由开发人员编制。软件项目经理SPM或其指定人员根据调研结 果，编制该项目的需求分析文档即《需求分析报告》和/或《软件功能规格说明书》， 必要时可邀请客户派人员参加编制工作。 5.1.2 《需求分析报告》的内容以满足客户要求或系统所要实现的功能和性能要求为 准，同时还要满足本公司NW503101《需求分析报告编写规范》或《开发计划》 中明确的标准与规程的要求，如有明确的法律、法规、行业标准等规定时，《需 求分析报告》必须遵守相应规定。 5.1.3 若客户已提供《需求分析报告》或具有同等作用的文档，则本公司无须进行《需 求分析报告》的编制。但在使用前必须进行评审，以确保准确理解客户的需求， 并取得客户的确认。 5.2 《需求分析报告》的评审
软件项目开发需求报告
软件需求分析格式_如何写需求分析报告 软件需求说明书 1 引言 1.1 编写目的：阐明编写需求说明书的目的，指明读者对象。 1.2 项目背景：应包括 ● 项目的委托单位、开心单位和主管部门； ● 该软件系统与其他系统的关系。 1.3 定义：列出文档中所用到的专门术语的定义和缩写词的愿文。 1.4 参考资料：可包括 ● 项目经核准的计划任务书、合同或上级机关的批文 ● 文档所引用的资料、规范等 ● 列出这些资料的作者、标题、编号、发表日期、出版单位或资料来源 2 任务概述 2.1 目标 2.2 运行环境
2.3 条件与限制 3 数据描述 3.1 表态数据 3.2 动态数据：包括输入数据和输出数据。 3.3 数据库描述：给出使用数据库的名称和类型。 3.4 数据词典 3.5 数据采集 4 功能需求 4.1功能划分 4.2功能描述 5 性能需求 5.1 数据精确度 5.2 时间特性：如响应时间、更新处理时间、数据转换与传输时间、运行时间等。 5.3 适应性：在操作方式、运行环境、与其他软件的接口以及开发计划等发生变化时，应具有的适应能力。 6 运行需求
6.1 用户界面：如屏幕格式、报表格式、菜单格式、输入输出时间等。 6.2 硬件接口 6.3 软件接口 6.4 故障处理 7 其他需求 如可使用性、安全保密、可维护性、可移植性等。 需求分析的格式 需求分析要对目标系统提出完整的、准确的、清晰的和具体的要求。 1．综合需求：项目 说明 备注 1）功能要求 描述软件用来做什么
能够进行度量衡的相互转换，如：长度公制之间的转换，公制和英制的转换等。能够添加或创建新的度量衡。能够按照用户自己的需要进行排序。能够作为其他软件的插件或辅助工具使用。能够知道度量衡所应用的范围，如：国家，行业等。 2）性能要求 软件能达到什么性能 数据的最大存储量，数据的转换要有连续性，软件对每项操作的响应时间，更新处理时间，数据转换和传送时间，软件的输入输出数据精度，软件失败和成功的定义。 3）运行要求 软件能正常运行在微软中文版WINDOWS系列的可以独立运行的安装包或可执行文件 开发软件的开发工具清单。是否需要外部存储器和数据通信接口。
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
软件开发需求分析报告
需求分析报告 1.引言 1.1目的 需求，指的是系统提供的能力必须遵从的条件，一个系统能否达到预期目标，系统需求做的好坏起着决定性作用，因此，他无疑是该平台开发过程中的重要一环。按照传统的软件工程理论，需求分析的目标就是确定要干什么，而不是怎么干，按照统一软件过程的理论（RUP理论），该平台的需求分析就是要致力于高效的正确的开发系统。必须足够详细的描述出系统需求，同时也要详细的描述系统必须达到的条件或实现的功能，使得用户就系统产生的问题一致。 本章将要对”基于教学POI的校园公共服务平台设计与开发”的需求进行分析,再此基础上将会对系统的各个功能进行建模,并且给出模型模型描述的图例序列图等模型。建立系统目标和需要解决的问题。 1.2背景 本设计将对基于教学POI的校园公共服务平台设计与开发进行详细的需求分析；基于教学POI的校园公共服务平台设计在兴趣点软件或APP中属于较为新颖贴近学生生活与教学内容的软件在这方面有大量的资源可循但是并没有与之相关的软件。作为本次软件工程设计的需求总体分析我们需要在POI、教学以及手机软件开发进行基本的融会贯通。 1.3术语 列出本报告中用到的专门术语的定义。 2.任务概述 2.1目标 POI信息平台系统的建立,最直接的提供了非常好的查询管理平台,极大的方便了学生的查询教学点\课程等方案的选择,为学生教师等提供了海量的便利教学信息;学生再也不用考虑担心自己找不到有疑问而大费精力. 通过对用户需求分析以及POI流程研究我们应该解决以下问题 在APP中搜索到正确的\合理的POI信息; POI信息的充分展现,包括地图展示并标记POI点的特殊标记;
环境检测数据的有效位数
第八章监测数据的有效位数 监测数据报出的位数，对监测结果的准确性和数据资料的统计整理都是十分重要的。监测数据的有效位数应与测试系统的准确度相适应。记录测试数据时，只保留一位可疑数字。 1、大气监测数据（以mg/m3计） ⑴降尘（吨/月·平方公里）取小数点后一位；硫酸盐化速率（SO 3 mg/100cm2 碱片·日）、CO取小数点后二位；SO 2、NO X 、TSP、光化学氧化剂取小数点后三位。 ⑵其它用比色法分析的项目取小数点后三位。 ⑶气温（℃）、风速（m/s）、气压（hPa）取小数点后一位；湿度（%）保留整数位。 2、环境水质监测数据（以mg/l计）。 ⑴重量法分析项目：悬浮物测值<1000时取整数位，测值>1000时取三位有效数字。 ⑵容量法分析项目：溶解氧、总硬度取小数点后一位；高锰酸盐指数测值>10 时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位；COD cr 、BOD 5 测值>100时取三位 有效数字，100>测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位。 ⑶分光光度法分析项目：亚硝酸盐氮、挥发酚、氰化物、六价铬、总铬、砷、总磷、溶解性磷酸盐等取小数点后三位；硝酸盐氮、氨氮、氟化物、总氮、石油类、凯氏氮取小数点后二位。 ⑷原子吸收分光光度法分项目：铅、铁、镍、锰等取小数点后二位，石墨炉法测定时取小数点后四位；锌、镉取小数点后三位，镉用石墨炉法测定时取小数点后五位；钙、镁、钠、钾等取小数点后果二位。 ⑸冷原子吸收法测汞取小数点后四位，冷原子荧光法测汞取小数点后五位。 ⑹气相色谱法分析项目（以μg/l计）：DDT、六六六等取小数点后二位。 ⑺硫酸盐、氯化物测值取三位有效数字。 ⑻其它分析项目：盐度（%）、pH、氟化物（电极法）、电导率（μs/cm×100）、透明度（m）等取小数点后二位；水温和气温（℃）、水深（m）、气压（hPa）等取小数点后一位。 1、降水监测数据
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法 第一条为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》和《生态环境监测网络建设方案》（国办发〔2015〕56号）等有关法律法规和文件，结合工作实际，制定本办法。 第二条本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指敀意违反国家法律法规、规章等以及环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造环境监测数据等行为。 本办法所称环境监测数据，系指按照相关技术规范和规定，通过手工或者自劢监测方弅取得的环境监测原始记录、分析数据、监测报告等信息。 本办法所称环境监测机构，系指县级以上环境保护主管部门所属环境监测机构、其他负有环境保护监督管理职责的部门所属环境监测机构以及承担环境监测工作的实验室不从事环境监测业务的企事业单位等其他社会环境监测机构。 第三条本办法适用亍以下活劢中涉及的环境监测数据弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测；（二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府购买的环境监测服务或者委托开展的环境监测；（四）企事业单位依法开展或者委托开展的自行监测；
（五）依照法律、法规开展的其他环境监测行为。 第四条篡改监测数据，系指利用某种职务或者工作上的便利条件，敀意干预环境监测活劢的正常开展，导致监测数据失真的行为，包括以下情形： （一）未经批准部门同意，擅自停运、变更、增减环境监测点位或者敀意改变环境监测点位属性的； （二）采取人工遮挡、堵塞和喷淋等方弅，干扰采样口或周围局部环境的； （三）人为操纵、干预或者破坏排污单位生产工况、污染源净化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的； （四）稀释排放或者旁路排放，或者将部分或全部污染物不经规范的排污口排放，逃避自劢监控设施监控的； （五）破坏、损毁监测设备站房、通讯线路、信息采集传输设备、视频设备、电力设备、空调、风机、采样泵、采样管线、监控仦器或仦表以及其他监测监控或辅劣设施的； （六）敀意更换、隐匿、遗弃监测样品或者通过稀释、吸附、吸收、过滤、改变样品保存条件等方弅改变监测样品性质的；（七）敀意漏检关键项目或者无正当理由敀意改劢关键项目的监测方法的； （八）敀意改劢、干扰仦器设备的环境条件或运行状态或者删除、修改、增加、干扰监测设备中存储、处理、传输的数据和应用程序，或者人为使用试剂、标样干扰仦器的；
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，能有效识别环境监测数据集中的隐藏关系。文章主要介绍了层次聚类分析在水、大气、土壤等环境监测数据分析中的应用，提出以热图形式优化层次聚类分析可视化结果，并对热图在土壤污染状况调查项目的应用进行展望。 关键词：层次聚类分析；环境监测数据分析；热图；应用 引言
定期的环境监测会积累庞大而复杂的化学数据集，越来越多的研究者开始关注数据集中的内在关系。多元统计分析是研究多变量相互之间关系的统计分析方法，是环境监测数据分析的有力工具。常用的多元统计分析包括聚类分析、主成分/因子分析、判别分析等，其中聚类分析不仅用于环境管理研究，而且在环境监测领域发挥巨大作用。聚类分析可识别变量间的隐藏关系，仅用一小部分因子表示，且没有损失太多数据信息，有利于研究者快速掌握环境介质污染状况，判别各介质中潜在的污染来源[1]。 1聚类分析方法介绍 聚类分析也称集群分析、分类分析或数值分类，其基本思想是按照所研究的样品或变量之间存在相似性或不相似性，以一些能够度量样品或变量之间相似程度的统计量作为划分类型的依据，将数据分为若干类别，使类别内样品（或变量）差异尽可能小，类别间差异尽可能大。通常用距离来度量样品之间的相似性，用相似性系数来度量变量之间的相似性，结果以聚类树状图显示。聚类分析是一种探索性分析，按聚类的方法可分为层次聚类法、非层次聚类法等。其中，常用
的是层次聚类法，也称系统聚类法，其实质是根据变量或样品之间的亲疏程度，从最相似的对象开始，逐步聚成一类[2]。按照分析的对象不同聚类分析也可分为样本聚类（Q型聚类）和变量聚类（R型聚类）。该文将主要介绍层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用。 2层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用 层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，可有效降低原始监测数据集的维度，简化数据的复杂程度，以监测点位、时间、指标和污染评价结果等为对象进行聚类分析，便于分析各指标时空分布特征及指标间的相关性。适用于不同环境介质监测过程获得的数据。近年来，层次聚类分析作为传统多元统计方法，常用于地表水、地下水、大气和土壤环境监测数据分析[3]。对地表水体的监测点位和时间进行层次聚类分析，可得到若干点位集群和时间集群，监测点位和时间的层次聚类分析结果可作为采样断面和频率优化的重要依据，可有效降低采样成本[4][5]。除分析监测数据集的时空变化特征外，层次聚类分析也用于监测指标的统计分析，便于判别污染来源。秦文婧等对柳江煤矿所在区域的地下水中的离子进行层次聚类分析，得到不同离子
软件需求分析报告书实例
需求分析说明书 1. 引言 (3) 1.1 编写目的 (3) 1.2 项目风险 (3) 1.3 预期读者和阅读建议 (5) 1.4 产品范围 (5) 1.5 参考文献 (5) 2. 系统总体概述 (6) 2.1 目标 (6) 2.2 用户类和特性 (7) 2.3 运行环境 (7) 2.3.1 硬件环境 (7) 2.3.2 软件环境 (7) 2.4 设计和实现上的限制 (7) 2.5 假设和约束(依赖) (8) 2.5.1 产品的SEO排名 (8) 2.5.3系统的安全 (8) 3. 外部接口需求 (8) 3.1 用户界面 (8) 3.2 硬件接口 (8) 3.3 软件接口 (8) 3.4 通讯接口 (9) 4. 系统特性 (9) 4.1 说明和优先级 (9) 4.2 激励／响应序列 (9) 4.3 功能需求 (9) 4.4 功能详述 (12) 4.4.1以使用软件的汽车用户为例： (12) 5. 其它非功能需求 (13) 5.1 性能需求 (13) 5.2 安全措施需求 (13) 5.3 安全性需求 (14) 5.4 操作需求 (14) 5.5 软件质量属性 (14) 5.6 业务规则 (14) 5.7 用户文档 (14) 6. 词汇表 (14) 6.1 SSH (14)
6.2 JAVA (14) 6.3 MYSQL (15) 7. 待定问题列表 (15)
1. 引言 1.1 编写目的 本需求分析说明书对本项目第一阶段的内容进行分析，对需求细节和实现方式进行了较为详细的阐述。本需求说明书供业务和科技部门人员、软件需求提供人员、软件的概要设计人员、软件的开发人员、软件的测试人员使用，并作为产品验收确认的依据。 需求分析是在可行性研究的基础上，将用户对系统的描述，通过开发人员的分析概括，抽象为完整的需求定义，再形成一系列文档的过程。可行性研究旨在评估目标系统是否值得去开发，问题是否能够解决，而需求分析旨在回答"系统做什么"的问题，确保将来开发出来的软件产品能够真正满足用户的需要。 构建一个软件系统最困难的工作是确定构建什么。其他任何工作都不会像这部分工作那样，在出错之后会如此严重地影响随后实现的系统，并且在以后修补竟会如此的困难。 需求分析是一个非常重要的过程，它完成的好坏直接影响后续软件开发的质量。一般情况下，用户并不熟悉计算机的相关知识，而软件开发人员对相关的业务领域也不甚了解，用户与开发人员之间对同一问题理解的差异和习惯用语的不同往往会为需求分析带来很大的困难。所以，开发人员和用户之间充分和有效的沟通在需求分析的过程中至关重要。 有效的需求分析通常都具有一定的难度，一方面是因为交流存在障碍，另一方面是因为用户通常对需求的陈述不完备、不准确和不全面，并且还可能不断地变化。开发人员不仅需要在用户的帮助下抽象现有的需求，还需要挖掘隐藏的需求。此外，把各项需求抽象为目标系统的高层逻辑模型对日后的开发工作也至关重要。合理的高层逻辑模型是系统设计的前提。 在进行需求分析的过程中，首先要明确需求分析应该是一个迭代的过程。由于市场环境的易变性以及用户本身对于需求描述的模糊性，需求往往很难做到一步到位。需求分析不仅仅是属于软件开发生命周期早期的一项工作，而且还应该贯穿于整个生命周期中，它应该随着项目的深入而不断地变化。 此外，为了方便后续的评审和测试等工作，需求的描述应该尽量做到：具体、详细、可以测量和可以实现，并且基于时间。 1.2 项目风险 政策风险分析： 随着社会的进步与人们生活水平的提高大幅度增加，尤其在我国汽车进入家庭的条件下，需要更多的适合现代汽车技术要求和社会经济承受能力的汽车维修检测设备，为了让四轮定位仪市场变得规范、有序，中国汽车保修设备行业协会与全国汽车维修标准化技术委员会于2004年，制定了四轮定位仪的行业标准（标准号JT/T505-2004），国家交通部2004年国标GB/T16739.1-.2-2004《汽车维修业开业条件》规定：一、二类汽车维修企业必须配备
GIS在环境监测数据管理分析中的应用
GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和
数据分析与软件应用心得.
数据分析与软件应用心得 贾学昌3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。 现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。 对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。 因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。 在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。 这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 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，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】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。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 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，他们需要专门设计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。 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 是以一种可靠、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。
环境监测第四版复习完整版
第一张绪论1环境监测是通过对影响环境质量因素的代表值的测定,确定环境质量(或污染程度)及其变化趋势. 2环境监测的过程一般为：现场调查→监测方案制订→优化布点→样品采集→运送保存→分析测试→数据处理→综合评价等。 3环境监测的对象包括：反映环境质量变化的各种自然因素，对人类活动与环境有影响的各种人为因素，对环境造成污染危害的各种成分。 4环境监测按监测目的分类有三种 监视性检测（又称例行监测或常规监测） 特定目的监测（又称特例检测） 根据特定目的环境监测可分为污染事故监测，仲裁监测，考核验证监测，咨询服务监测。 研究性监测（又称科研监测） 监测数据的五性：（P498） 1）、准确度：测量值与真实值的一致程度； 2）、精密度：均一样品重复测定多次的符合程度； 3）、完整性：取得有效监测数据的总数满足预期计划要求的程度；4）、代表性：检测样品在空间和时间分布上的代表程度； 5）、可比性：检测方法、环境条件、数据表达方式等可比条件下所得数据的一致程度。
环境监测质量控制 可疑数据的取舍方法及适用条件：修约规则：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去。五前为奇则进一。 （二）、可疑数据的取舍 1．Dixion 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大顺序排列 ②根据测定次数计算Q 值 ③查表Q α（n ） ④判断Q ≦Q0。05 正常；Qo 。05Q0.01离群值，舍去. 2．Qrubbs 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大有序排列，求x ，s ②计算统计量 s x x T min -= 或s x x T -=max ③查表)(n T α ④判断：若T ≦T0。05正常离群值；T0。05
软件需求分析实施报告模板
软件需求分析报告文档模板 1. 引言 引言是对这份软件产品需求分析报告的概览，是为了帮助阅读者了解这份文档是如何编写的，并且应该如何阅读、理解和解释这份文档。 1.1 编写目的 说明这份软件产品需求分析报告是为哪个软件产品编写的，开发这个软件产品意义、作用、以及最终要达到的意图。通过这份软件产品需求分析报告详尽说明了该软件产品的需求规格，包括修正和（或）发行版本号，从而对该软件产品进行准确的定义。 如果这份软件产品需求分析报告只与整个系统的某一部分有关系，那么只定义软件产品需求分析报告中说明的那个部分或子系统。 1.2 项目风险 具体说明本软件开发项目的全部风险承担者，以及各自在本阶段所需要承担的主要风险，首要风险承担者包括： ●任务提出者； ●软件开发者； ●产品使用者。 1.3 文档约定 描述编写文档时所采用的标准（如果有标准的话），或者各种排版约定。排版约定应该包括： ●正文风格； ●提示方式； ●重要符号； 也应该说明高层次需求是否可以被其所有细化的需求所继承，或者每个需求陈述是否都有其自己的优先级。
1.4 预期读者和阅读建议 列举本软件产品需求分析报告所针对的各种不同的预期读者，例如，可能包括： ●用户； ●开发人员； ●项目经理； ●营销人员； ●测试人员； ●文档编写入员。 并且描述了文档中，其余部分的内容及其组织结构，并且针对每一类读者提出最适合的文档阅读建议。 1.5 产品范围 说明该软件产品及其开发目的的简短描述，包括利益和目标。把软件产品开发与企业目标，或者业务策略相联系。 描述产品范围时需注意，可以参考项目视图和范围文档，但是不能将其内容复制到这里。 1.6 参考文献 列举编写软件产品需求分析报告时所用到的参考文献及资料，可能包括： ●本项目的合同书； ●上级机关有关本项目的批文； ●本项目已经批准的计划任务书； ●用户界面风格指导； ●开发本项目时所要用到的标淮； ●系统规格需求说明； ●使用实例文档； ●属于本项目的其它己发表文件； ●本软件产品需求分析报告中所引用的文件、资料；
大数据分析软件
大数据分析软件？安徽象形信息科技专注于大数据分析领域，依托革命性的技术创新，产品远超国内外先进水平，已发展成为国内大数据分析产品领域的领导企业。公司以技术创新为核心战略，与中国科学技术大学成立大数据联合实验室，有效的把创新机制融入到科研、开发、生产和经营的各个环节。目前，已经与中软国际、天源迪科、神州数码、浪潮集团等多家知名企业形成了深入合作。 合肥卷烟厂打造大数据精益管理智能平台 2014年，合肥卷烟厂利用大数据分析软件ETHINK大数据平台技术，打造了大数据精益管理智能平台，深度分析“口袋”里的信息。他们将设备信息、生产信息、质量信息、能源消耗、成本数据等进行融合整理，形成了大数据的高效集成。 以该平台健康诊断云图为例，合肥卷烟厂围绕生产、设备、质量三个维度，利用专家法、层次分析法，设置各项数据彼此间的函数关系，计算出生产、设备、质量每天的分数。将不达标的关键单项指标产生告警，追踪问题缘由，指导问题解决，及时对问
题进行动态优化，并进行自我组织调整。 卷烟厂的大数据智能平台还包含决策管控、智慧社区等几个模块。在车间级管理上，平台可以按照需求，形成智能报表。卷烟厂智能检索知识库包含了经验库、说明书、OPS改善等企业知识成果，员工在遇到难题时可查阅信息，做到了企业知识成果的共享与交流，实现了员工能力提升的目的。 大数据分析软件?ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大数据分析基础平台。我们的目标是简化大数据分析的过程，让人人都能够快速从数据获得决策智慧。您不再需要采用很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多的工具。ETHINK是一个集成性的平台，能够将您所有的数据，加载到hadoop,spark平台，并能够可视化您的数据，挖掘您的数据的高效平台。