摘要：Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marqua。...＞▂＜
Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marqua。
LDA也与主成分分析（PCA）和因素分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。 LDA明确地尝试在不同数据类之间建立模型，而PCA则不考虑类别上的不同（只是在保留大部分讯息的前提下降低维度数），因素分析则是根据相异处而非相同处来建立特征组合。判别分析跟因素分析。
L D A ye yu zhu cheng fen fen xi （ P C A ） he yin su fen xi jin mi xiang guan ， ta men dou zai xun zhao zui jia jie shi shu ju de bian liang xian xing zu he 。 L D A ming que di chang shi zai bu tong shu ju lei zhi jian jian li mo xing ， er P C A ze bu kao lv lei bie shang de bu tong （ zhi shi zai bao liu da bu fen xun xi de qian ti xia jiang di wei du shu ） ， yin su fen xi ze shi gen ju xiang yi chu er fei xiang tong chu lai jian li te zheng zu he 。 pan bie fen xi gen yin su fen xi 。
)[update]，技术上可在合理时间內分析处理的数据集大小单位为艾位元组（EB）。在许多领域，由於数据集过度庞大，科学家经常在分析处理上遭遇限制和阻碍；这些领域包括气象学、基因组学、神经网路体学、复杂的物理模擬，以及生物和环境研究。这样的限制也对网路搜寻、金融与经济资讯学造成影响。数据。
聚类分析（英语：Cluster analysis）亦称为集群分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的。
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向量分析，或称为向量微积分（英语：Vector calculus）是数学的一个分支，主要研究在3维欧几里得空间 R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} 中向量场的微分和积分。「向量分析」有时也用作多元微积分的代名词，其中包括向量分析，以及偏微分和多重积分等更广泛的问题。。
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数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 数据分析的类型包括： 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析。
数据收集和分析工作台，该工作台为分析DNA序列提供在线平台。 自2005年推出后，生命条形码数据系统增加了一系列功能（包括数据组织、数据验证、可视化数据和数据发表）。该系统的最新版本（第四版）于2017年推出，该版本改进了支持数据收集与分析的工具，（也改进了数据发布、引用和注释工具）。。
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分析工具可以得到数据集内部或数据集之间新的或未曾明确的关系，归纳出地里现象当中的空间邻近性、分布型態、关联性、时间演变等供间资讯，从而解决用户要解决的特定问题。常用的分析方法包括： 邻近性分析 环域分析 近邻分析 路网分析 路径分析 地势分析 叠图分析 吴信才等. 地理信息系统原理与方法。
回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在於了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度，並建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析。
数据挖掘（英语：Data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data。
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Google分析（Google Analytics）是一个由Google所提供的网站流量统计服务。Google 分析（Analytics）现在是互联网上使用最广泛的网络分析服务。Google Analytics还提供了一个SDK，允许从iOS和Android应用程序收集使用数据，称为Google Analytics。
如果强调研究整体宏观经济状况对企业及产业的影响，称为“自上而下”分析法。相反，如果强调进行企业分析，进而用其进行行业分析及宏观分析，称为“自下而上”分析法。 基本分析的弊端 所涉及的数据和资料太多，故此： 难以完全收集，某些消息存在不確定性，又或者被隱藏； 要做到全面分析，需要多方面的专业知识（从经济会计到相关行业运作），不是一般个人可以做到；。
联机分析处理（英语：Online analytical processing），简称OLAP (/ˈoʊlæp/)，是计算机技术中快速解决多维分析问题（英语：multi-dimensional analytical）（MDA）的一种方法。 OLAP是更广泛的商业智能范畴的一部分，它还包括关系数据库、报告编写和数据挖掘。。
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数据科学（英语：data science）又称资料科学，是一门利用数据（资料）学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，学科范围涵盖了：数据取得、数据处理、数据分析等过程，举凡与数据有关的科学均属数据科学。 数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括。
曲线擬合是在已知一些数据的条件下，找到一条曲线完全符合现有的数据，数据可能是一些特定位置及其对应的值，也可能是其他资料，例如角度或曲率等。 回归分析类似曲线擬合，也是根据一些特定位置及其对应的值，要找到对应曲线。但回归分析考虑到数据可能有误差，因此所得的的曲线不需要和数据完全符合。一般会使用最小方差法来进行回归分析。。
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加权相关网络分析也称为加权基因共表达网络分析，是一种广泛使用的数据挖掘方法，它用两两变量间相关系数研究生物网络。它适用于高维度数据集，在基因组学领域应用的最为广泛。 此分析假定基因网络服从无尺度分布，定义基因共表达相关矩阵，计算生成邻接矩阵，然后计算各个节点的相异系数，建立分层聚类树。此树不同分支代。
包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型（即，学习已命名实体之间的关系） 。文本分析包括了信息检索与词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。
中关键的区块。编译器撰写者需要这类工具来评估其指令排程或分支预测演算法运作的情形" -- (ATOM, PLDI, '94) 性能分析工具使用广泛的技术手段收集数据，包括硬件中断、代码指令（英语：Instrumentation (computer programming)）、作业系统hooking（。
DMBOK框架划分，包括： 数据治理 数据资产 数据管治 数据管家 数据架构、数据（模型）分析和设计 数据架构 数据分析 数据建模 数据库管理 数据维护 数据库管理 数据库管理系统 数据安全管理 数据访问管理 数据擦除管理 数据隐私 数据安全 数据质量管理 数据清洗 数据完整性 数据浓缩 数据质量 数据质量保证。
成本收益分析的价值取决於个別成本和收益估计的准確性。比较研究表明，这样的估计通常是有缺陷的，阻碍了帕累托和卡尔多-希克斯效率的提高。 利益团体可能会试图在分析中包括（或排除）重大成本以影响其结果。 运用经济学概念来做成本效益分析的过程大致如下： 搜集相关数据，例如这间公司手头上的财政资源和每一个方案的成本等;。
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