史上最佳数据资源目录建设规范

黑白分明的数据目录结构，加上清晰的元数据规范，《史上最佳数据资源目录建设规范》可以说是我最近用过最顺手的标准文档之一。分类方法清楚，编码也有据可循，用GB/T 21063.4—2007标准那套，没跑偏，落地也不费劲。元数据分得挺细，业务元数据、技术元数据、管理元数据都有交代。你要是做大数据目录管理或者搞元数据平台建设，照着它的结构走一遍，少走不少弯路。尤其是技术那一块，接口、API、存储格式这些细节都写得明明白白，拿来做团队规范模板也挺合适。安全这一段也没落下，访问控制、加密、权限全覆盖，该有的都有。顺带推荐几个资源，像 Apache Atlas 元数据管理详解、EsPowerMeta 元数据

Hadoop 0 2025-06-18

大数据全国空气质量报告

大数据爬虫抓下来的全国空气质量报告，CSV 格式的，结构清晰，字段也比较完整，城市、时间、AQI 啥的都有，起来还挺方便。适合做可视化展示、模型预测，甚至可以直接接到你自己的前端项目里，像是城市空气质量看板、地图图层叠加那种场景，用起来顺手。文件是大数据全国空气质量报告.csv，有现成的爬虫程序配套，响应快，代码也比较清晰，照着改改就能用，省了不少事。如果你想进一步搞可视化，可以看看城市空气质量模拟数据可视化那篇，还挺有意思的，图表做得细致。另外，数据量大一点没关系，浏览器端也能撑得住，前提是你分页加载或者用Web Worker拆线程，别一股脑全加载。嗯，数据是静态 CSV，你也可以丢到Nod

Hadoop 0 2025-06-18

正逼近粗糙集属性约简加速器

如果你在做机器学习和数据挖掘，应该知道**特征选择**是个棘手的问题吧。粗糙集理论是一个常见的方法，是在**属性约简**的过程中。不过，有个小问题，就是计算过程比较费时。为了提高效率，最近有个不错的加速器——**正逼近**，能大大加速启发式属性约简的过程。用这个加速器，几种代表性的粗糙集启发式算法都得到了增强，改进后的版本在大数据集时的性能更加突出，真的是挺不错的！实验表明，使用这个加速器后，算法不仅计算更快，分类精度还保持不变，甚至更好。如果你有类似需求，值得一试哦。

数据挖掘 0 2025-06-18

Matlab 2014a打包报错Compiler授权失败

打包 Matlab 项目的时候突然报错，Test checkout of feature 'Compiler' failed，你是不是也遇到了？我当时搞了一天才发现，原来是安装的时候有些文件没整对。懒得重装？我也是，直接换了几个文件，问题就搞定了。资源还挺全的，有需要的拿去用吧，挺省事。

Matlab 0 2025-06-18

Hadoop环境配置脚本

配置 Hadoop 环境的第一步，往往就是动手改hadoop-env.sh。嗯，这个脚本挺关键的，主要是用来设置 Java 环境变量。你只要搞定了JAVA_HOME，Hadoop 基本就能跑起来，挺省心。 hadoop-env.sh的写法其实不复杂，基本就是几行export，比如： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 像这种路径问题，最好别硬编码死在系统里，用环境变量调起来更灵活。不同机器装的位置不一样嘛。 如果你本地装了多个 Java 版本，记得确认下which java指向哪个，别配置错了，不然启动直接报错，头大。 除了

Hadoop 0 2025-06-18

金融统计软件SAS实用教程

SAS 的金融能力，真不是吹的。《金融统计软件 SAS 实用教程》这本教程，挺适合搞金融建模或者数据的朋友。像那种几十万行交易记录，做风险预测、信用评分啥的，SAS 用起来就是一个字：稳。数据清洗、转换到建模、可视化，全流程搞定。你只要熟一点 PROC 步骤，比如 PROC MEANS 跟 PROC LOGISTIC，多事就水到渠成。哦对，SAS 支持 CSV、TXT、DBF 这些格式，导数据也方便。要我说，SAS 最香的地方是它那些统计过程，像线性回归、逻辑回归，甚至是时间序列，统统都有专属模块。PROC GLM、PROC ARIMA这些，配上图形输出，直接出报告都行。还有几个比较实用的工具

统计分析 0 2025-06-18

Pandas量化交易函数示例合集

量化交易里的 Pandas 函数，说实话，用得最多的还是那些经典操作，比如groupby、resample、rolling这种，数据预的时候真的离不开它们。这份示例文件，正好把这些函数串了一遍，案例不复杂，但蛮实用的，改一改就能直接用在自己的策略上。 Pandas 的 DataFrame 操作是重点，像df.loc和df.iloc的区别，在里面有清楚的用法示例，省得你翻文档。还有不少人经常混淆apply和map，这个文件里也顺手举了例子，挺贴心的。 文件风格比较清爽，结构也利索。一般从读取 CSV 开始，是各种切片、过滤、重采样，配合一些金融指标的计算，流程蛮像实际写策略那一套。顺手一看，立马

统计分析 0 2025-06-18

SPSS均值比较与T检验分析

如果你在做数据，想了解如何使用 T 检验进行均值比较，这篇文章挺适合你。T 检验可以你判断不同样本的均值是否存在显著差异，常用的有单样本、独立样本和配对样本 T 检验。尤其是对比两组数据时，T 检验会是你工具。t 值的计算方法也简单，主要看样本是否来自正态分布。，如果你还在为如何进行均值比较烦恼，不妨试试 T 检验，效果蛮不错的！另外，文章中还给出了相关的工具，比如 SPSS 和 MATLAB，你也可以看看哦。每种工具的使用方法都不一样，了解不同的实现方式会让你在时更加得心应手。

统计分析 0 2025-06-18

悠索科技绩效考核系统V5.6.1

悠索的绩效考核系统 V5.6.1，界面走的是比较传统的 Windows 风，功能倒是挺全的。部门树结构支持多层嵌套，关系设置起来不费劲。你可以自己加员工、配指标，流程跑得顺，响应也快。后台能配导航，能发通知，还能查工资，属于实用型系统。 测试版本用的是Access 数据库，虽然功能上少了一些花活儿，但该有的流程都能走通，主要是方便你先看看系统长啥样、咋操作。正式环境是走的SQL Server，稳定性没啥大问题，边防站、医院、政府都用过，能打。 导出这块儿也做得不错，支持Excel、PDF、Word等格式。服务器上没装 Office 也没事，靠 NPOI 搞定导出，还挺贴心的。图表展示走的是 F

数据挖掘 0 2025-06-18

MapReduce工作原理总结

MapReduce 的工作流程讲得还挺清楚的，适合你想系统了解下分布式任务到底是怎么跑起来的。它的结构设计就是为了“大块头”数据服务的，先拆分再合并，效率还挺高。尤其是 Map 阶段的数据切分、缓冲和磁盘合并说得细，配图的话理解会更快。Reduce 阶段也有实操感，像拉数据、排序、归并这些，在真实业务里就是每天都要面对的活。要是你刚接触 Hadoop 或者准备上 MapReduce 任务，这篇总结能帮你扫掉不少盲区，避免踩坑。

Hadoop 0 2025-06-18