R项目介绍

甲骨文教育基金会的Oracle Academy项目已覆盖全球93个国家，培养了超过100万人的IT及商务技能。

这是一个使用R语言进行数据分析的项目，包含完整的代码和数据，可用于学习和实践数据分析技能。

研究生期间的 R 语言作业项目，其实还挺有意思的。项目文件名叫r_nuan，就是“R 语言的温度”那种感觉，听着就不冷冰冰，蛮有温度的。这个项目基本上涵盖了 R 语言常用的那一套：数据导入、清洗、建模、作图啥的都有。 数据部分用的比较多的像read.csv、is.na这些基础函数，搭配as.numeric或as.Date做类型转换，写起来比较顺手。清洗部分做得挺细的，像缺失值、异常值都有考虑，不是那种一股脑就建模的流程。 统计也挺全，线性回归用lm，广义线性模型用glm，聚类也玩了点kmeans和hclust。如果你之前用过caret做模型调参，会觉得这里的流程还蛮清晰的。 作图方面，基础绘图

商务智能项目实施方法论包括规划解决方案、支持数据仓库管理与物理数据库设计，数据转换与应用开发，数据挖掘服务设计与实现等多方面内容。提供支持与增强解决方案体系结构设计、元数据管理及数据仓库评估，应用增强逻辑数据模型回顾和物理数据库回顾，性能调整与容量规划，解决方案集成和定制解决方案规划等详细数据分析和实施建议。

介绍SQL Server 2008 R2。

分布式文件系统的最大好处，就是你不用管文件到底存在哪台机器上，访问起来跟本地差不多。客户机/服务器架构设计思路清晰，多个节点之间协同也比较灵活。像 Hadoop、FastDFS 这些，都已经被用得成熟了，踩坑少。 HDFS 的块存储机制挺靠谱，大文件切块后存不同节点上，挂了一个也不会影响整体。容错性不错，而且扩展也方便，节点一加就能用，适合你做大数据那一套。 MooseFS支持热插拔，挺适合那种动态扩容场景。主节点负责管理元数据，工作节点负责实际存储，结构还算清晰。日常维护成本不高，部署也不复杂。 还有像Lustre这种偏高性能场景的文件系统，主要在科研、图像这些领域用得多。性能是真的强，就是

文献结果的复现。这份Excel文件是Rocu0001ıo Deanna等人在2023年发表于《New Phytologist》期刊的文章《Fossil berries reveal global radiation of the nightshade family by the early Cenozoic》的附件。我已将用于NMDS分析的数据单独保存在这里，以便使用。

ZSmart国内主要大数据项目简介 | 序号 | 项目名称 | 项目介绍 | 项目收益 ||------|-------------------------------|-------------------------

MATLAB 2018a破解文件的使用方法，只需替换并添加独立认证即可完成。