記事の紹介：uniapp でデータの統計と分析を実装する方法 1. 背景の紹介 データの統計と分析はモバイル アプリケーション開発プロセスの非常に重要な部分であり、ユーザーの行動の統計と分析を通じて、開発者はユーザーの好みと使用状況を深く理解できます。これにより、製品デザインとユーザーエクスペリエンスが最適化されます。この記事では、uniapp にデータの統計と分析機能を実装する方法と、いくつかの具体的なコード例を紹介します。 2. 適切なデータ統計および分析ツールの選択 uniapp でデータ統計および分析を実装する最初のステップは、適切なデータ統計および分析ツールを選択することです。

2023-10-24 コメント 0  1117

記事の紹介：ブートストラップ分析は、統計的推論に関する次の情報を提供する統計的リサンプリング手法です。 信頼区間: 推定の可能な範囲。 p 値: 帰無仮説を棄却する確率。ブートストラップ分布: 推定量がサンプル間でどのように変化するか。歪度と標準偏差: 分布の非対称性と分散。データ ポイントの影響: 推定量に対する特定のデータ ポイントの影響。ロバスト性: 極端な値に対する推定量の安定性。

2024-04-05 コメント 0  1132

記事の紹介：Vue 統計グラフのデータ インポートおよびエクスポート機能の背景説明: データ分析と視覚化の需要の高まりに伴い、統計グラフはデータの表示と分析のための重要なツールとなっています。 Vue フレームワークでは、Echarts や Chart.js などのサードパーティ ライブラリを使用することで、さまざまな種類の統計グラフを簡単に実装できます。ただし、実際のデータのインポートおよびエクスポート機能については、データのインポートおよびエクスポート操作を実装するための追加のコード ロジックを実装する必要があります。次に、この記事ではVueの使い方を紹介します。

2023-08-17 コメント 0  1617

記事の紹介：PHP は、マップ エリア データ統計 - Ajax 読み込みデータを実装します。この例では、各州の製品のアクティブ ユーザー数の統計をバックグラウンドとして使用します。データは、各州のアクティブ ユーザー数に応じて、さまざまなレベルに分割されて表示されます。背景色。

2016-07-13 コメント 0  1265

記事の紹介：Origin は、さまざまな 2D/3D グラフィックスをサポートし、多数の 2D および 3D 描画テンプレートを備えたグラフ視覚化およびデータ分析ソフトウェアです。 Origin のデータ分析には、主に統計、信号処理、画像処理、ピーク分析、カーブ フィッティングなどのさまざまな完全な数学的分析機能が含まれており、データを準備した後、データ分析を実行するときは、分析するデータを選択し、選択するだけで済みます。対応するメニュー コマンドをクリックするだけです。

2022-08-15 コメント 0  22105

記事の紹介：分位値の背景概念 分位値: 四分位は、データの分布を説明するために使用される統計概念であり、統計やデータ分析でよく使用されます。一般に、分位値は 4 つの等しい部分、つまり、第 1 分位数 (Q1)、第 2 分位数 (Q2) (つまり中央値)、第 3 分位数 (Q3)、および極値差分 (IQR) に分割されます。このうち、データの 1/4 は第 1 分位より小さく、データの 1/4 は第 3 分位より大きく、データの中間の 50% は第 1 分位と第 3 分位の間にあります。統計では、第 1 分位数は、データのセットをサイズの順に並べた後のシーケンス全体の上位 25% の数値を指し、第 2 分位数は、サイズの順に並べたデータのセットを指します。真ん中

2023-05-27 コメント 0  2228

記事の紹介：ECharts と Golang を使用して多様な統計グラフを作成する 概要: この記事では、ECharts と Golang を使用して多様な統計グラフを作成する方法を紹介します。 ECharts の強力なデータ視覚化機能と Golang の効率的な処理機能を組み合わせることで、さまざまな種類の統計グラフを簡単に作成できます。この記事では、具体的なコード例を使用して、ECharts と Golang を使用して棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフを実装する方法を示します。 1. 背景と導入 統計グラフはデータ分析です

2023-12-17 コメント 0  600

記事の紹介：numpy データ型変換の実践的なスキルとケース分析 はじめに: データ分析と科学計算のプロセスでは、さまざまなコンピューティングのニーズに適応するためにデータの型変換が必要になることがよくあります。 Python でよく使われる科学計算ライブラリである numpy は、豊富なデータ型変換関数とメソッドを提供します. この記事では、numpy でのデータ型変換の実践スキルを紹介し、事例分析を通じてその具体的なアプリケーションを示します。 1. データ型変換の背景と意義 データ分析や科学計算を行う際、異なる種類のデータが必要となる場合があります。

2024-01-26 コメント 0  1190

記事の紹介：R の背景を少し説明します。 R は、Ross Ihaka と Robert Gentleman によって開発され、1993 年に初めて導入されたプログラミング言語および分析ツールです。同時に、豊富な統計およびグラフィック技術ライブラリを備えた無料のオープンソース ソフトウェアでもあります。 R は、データの取得、クリーニング、分析、視覚化、表示のためにアナリスト、統計学者、研究者によって最もよく使用されるツールの 1 つであり、IT、銀行、ヘルスケア、金融などの多くの業界で R が使用されています。目的 データ サイエンティストは、R プログラミング言語を使用して、データを収集し、統計分析を実行し、視覚化を作成できます。グラフィック表現に使用できます。 R は機械学習と深層学習の両方に使用できます

2023-04-12 コメント 0  1352

記事の紹介：Golang 開発: リアルタイム データ分析システムの構築 現代のテクノロジー開発の文脈において、データ分析は企業の意思決定と事業開発の重要な部分になりつつあります。データをリアルタイムに理解して活用するには、リアルタイムデータ分析システムを構築することが重要です。この記事では、Golang プログラミング言語を使用して効率的なリアルタイム データ分析システムを構築する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。システム アーキテクチャの設計 効率的なリアルタイム データ分析システムには、通常、次のコア コンポーネントが必要です。 データ ソース: データ ソースには、データベース、コンシューマーなどがあります。

2023-09-21 コメント 0  1075

記事の紹介：1. 背景 アプリケーション サービスの監視は、インテリジェントな運用および保守システムの重要な部分です。 UAV システムでは、ミドルウェア拡張フレームワーク (MOF) プローブがアプリケーション ポートレートおよびパフォーマンス データ収集機能を提供し、データ収集機能は主にリアルタイム データ、ポートレート データ、コール リンク データ生成、スレッド データ分析データの 4 種類のデータを収集します。 . .リアルタイムのデータ収集を実現するために、UAVStack は統合されたデータ キャプチャ動作とキャプチャ結果を生成する機能を提供する CaptureFramework フレームワークを設計しました。 2. CaptureFramework の動作原理 2.1 主要なテクノロジーの説明 JavaAssistMonitor キャプチャ システム precap/docap2.2 アーキテクチャの説明 キャプチャ ポイント: Support T

2023-06-02 コメント 0  1065

記事の紹介：Java を使用して倉庫管理システムの在庫統計機能を実装する方法 電子商取引の発展と倉庫管理の重要性の増大に伴い、在庫統計機能は倉庫管理システムに不可欠な部分となっています。 Java 言語で書かれた倉庫管理システムは、簡潔で効率的なコードを通じて在庫統計機能を実装でき、企業が倉庫保管をより適切に管理し、業務効率を向上させるのに役立ちます。 1. 背景の紹介 倉庫管理システムとは、コンピューター技術を使用して企業の倉庫のデータ管理、情報処理、意思決定分析を実行する管理方法を指します。在庫統計は、

2023-09-24 コメント 0  821

記事の紹介：インターネットの普及と電子商取引の急速な発展に伴い、ますます多くの商店がビジネスをオンラインに移管し始めています。これに関連して、さまざまな電子商取引プラットフォームやモールが登場しました。モールを構築するプロセスでは、商品分類と商品管理システムの設計が非常に重要です。 PHP 開発者として、完全な製品分類および商品管理システムを構築する方法を理解する必要があります。この記事では、そのようなシステムを実際のニーズから構築し、技術的な観点から分析して実装する方法を紹介します。 1. 製品分類を構築するための需要分析と

2023-05-14 コメント 0  1564

記事の紹介：背景 nginx-kafka-module は nginx のプラグインです。kafka を nginx に統合して、Web プロジェクトのフロントエンド ページの埋め込みポイント データの収集を容易にすることができます。フロントエンド ページが埋め込みポイントを設定している場合、ユーザーのアクセスおよびリクエスト データを収集できます。HTTP リクエストはメッセージ ミドルウェア Kafka に直接送信され、バックエンドはプログラムを通じて Kafka 内のメッセージを消費してリアルタイムの計算を実行できます。たとえば、sparkstream を使用して、Kafka のデータをリアルタイムで消費して、ユーザーの pv、uv、一部のユーザー行動、ページのファネル モデルのコンバージョン率を分析し、システムを最適化したり、訪問者のリアルタイムの動的分析を実行したりできます。ユーザー。具体的な統合手順 1. git をインストールする

2023-05-21 コメント 0  2215

記事の紹介：トピック紹介: HDFS 最適化ストレージ機能の説明 SSM システム アーキテクチャ設計 SSM システム アプリケーション シナリオ分析 1. 背景 ビッグデータ技術関連技術の開発と普及に伴い、オープンソースの Hadoop をベースとしたプラットフォーム システムを利用する企業が増えています。同時に、オープンソースの Hadoop をベースにしたプラットフォーム システムを使用する企業が増えており、従来の技術アーキテクチャからビッグ データ プラットフォームに移行するビジネスやアプリケーションが増えています。一般的な Hadoop ビッグ データ プラットフォームでは、ストレージ サービスのコアとして HDFS が使用されます。ビッグ データの開発が開始された当初、主なアプリケーション シナリオはまだオフライン バッチ処理シナリオであり、ストレージの需要はスループットの追求でした。HDFS はそのようなシナリオ向けに設計されており、テクノロジーの継続的な開発により、さらに多くのデータが利用できるようになりました。ますます多くのシナリオがストレージに対する新たな需要を生み、HDFS も次のような課題に直面しています。

2024-01-15 コメント 0  1409

記事の紹介：こんにちは、みんな！私はタイガー兄弟です。プロジェクトの背景 データ アナリストとして、私たちは統計分析チャートを作成する必要があることがよくあります。しかし、レポートが多すぎると、レポートの作成にほとんどの時間がかかってしまうことがよくあります。このため、データ分析に多くの時間を費やすことができなくなりました。しかし、データアナリストとして、私たちは単に統計表やグラフを作成してレポートを送るのではなく、表やグラフのデータの背後に隠れている関連情報を掘り出すことに最善を尽くす必要があります。 1. レポート自動化の目的 1. 時間の節約と効率の向上 自動化により、常に時間を節約し、作業効率を向上させることができます。プログラミングで各関数実装コードの結合をできる限り減らし、コードをより適切に保守できるようにしましょう。これにより、時間を大幅に節約でき、より貴重で有意義な仕事に取り組むことができるようになります。 2

2023-04-11 コメント 0  1906