其优点如下:1 .高效的数值计算和符号计算功能，可以将用户从复杂的数学运算分析中解放出来；2.具有完整的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；3.友好的用户界面和接近数学表达式的自然化语言，便于学者学习和掌握；4.功能应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱)为用户提供了大量方便实用的处理工具。但是这个软件不好用，非专业人士不推荐。
6、你真的了解大数据分析吗你真的懂大数据分析吗_数据分析师考试本文将介绍大数据分析的主要步骤和挑战。大数据分析包括以下步骤:数据采集从各种常规和非常规来源收集非结构化和结构化数据，包括机器传感器。数据存储将数据存储在稳定、分布式和可扩展的存储中，这些存储位于带有副本的消费类硬件中。描述性分析总结数据并开发数据可视化。预测分析通过监督学习算法使用可用数据来开发模型。
我们仍未触及帮助我们优化大数据分析步骤的挑战。我将介绍在探索大数据真正价值的过程中遇到的一些挑战。以下是一些问题和解决方法。缺失或隐藏的数据源标识:在数据收集步骤中可能没有隐藏的数据源。大数据不限制数据源的数量，鼓励从所有可用的数据源收集所有数据。一个经验法则是收集所有用于解决大数据问题的数据。在这种情况下，我们需要确保收集所有数据的方法足够安全。
7、数据分析模式有几种?分别是什么呢?数据分析模式可分为三种，即探索性数据分析、描述性数据分析和推断性数据分析。这个难度依次递增。下面我给大家详细讲一下。第一，探索性数据分析。首先，当你拿到一个项目，这个时候你没有现成的数据，你不知道你要找的是什么数据。你只能通过观察其他人是如何做的，以及他们通过之前与你的项目相关的研究使用了什么数据，来开始你的项目。
二、描述性数据分析，这是对你留下的数据做一个简单的分析，通常用数据画一个图表，这样你就可以很容易的看到数据的一些特征，比如这个数据的最大值、最小值、中值、分位数，这也是一个比较基础的数据分析。第三，推断数据分析，属于更高级的数据分析。
8、求大数据分析技术?列出一大堆没用的东西。大数据分析技术有两种理解:一是大数据处理涉及技术，二是数据挖掘技术，一是数据处理流程:即数据采集、数据清洗、数据存储和数据挖掘结果可视化展示技术。目前，大数据领域每年都有大量新技术涌现，成为获取、存储、处理、分析或可视化大数据的有效手段。大数据技术可以挖掘出隐藏在大规模数据中的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，乃至整个社会经济的集约化程度。
底层是基础设施，涵盖计算资源、内存存储、网络互联，具体体现在计算节点、集群、机柜、数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算层，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各种计算范式，比如批处理、流处理、图计算，包括派生编程模型的计算模型，比如BSP、GAS。
9、供应链大数据分析供应链大数据分析供应链大数据分析，越来越多的企业利用数据分析来应对供应链中断，加强供应链管理(SCM)。目前，几个主要的中断正在影响供应链。下面分享一下供应链大数据分析，看看吧。供应链大数据分析1。全面分析大数据给供应链带来的好处。如今，大数据已经完全跨越了概念炒作，成为很多行业业务发展的重要武器。而在供应链管理领域，大数据技术的应用行业发展处于起步阶段，但我相信随着大数据在其他行业的快速发展，供应链管理的大数据也会快速赶上，所以人们必然会问大数据能给供应链带来什么好处。让我们和甘一起来了解一下吧。
比如SAS独有的强大库存优化模型，可以在保持高客户满意度的同时，最大限度地降低供应成本，提高供应链的响应速度。其库存成本在第一年将下降15% ~ 30%，对未来的预测准确率将提高20%，从而带来其整体收入增长7% ~ 10%。当然，还有一些其他潜在的好处，比如增加市场份额。
10、r语言和sas哪个更适合制造行业的数据分析1。r语言比较好用，SAS语言比较晦涩，2.行与行之间的r比SAS更容易计算。3.SAS比R更成熟，很多分析不用写函数就可以直接用，4.SAS在处理大数据方面有优势。可以根据自己的情况选择，r语言是开源软件，有很多分析包，适合各行各业，但是需要编程基础。Sas是一个封闭的软件，按照软件设定的流程完成工作，两者都适用于制造数据分析，但了解统计分析的局限性，在分析前在软件中设置各种参数是有意义的。
