即席分析

全新的excel 式界面挺友好，拖拽式操作也蛮方便，不用写 SQL 就能搞定复杂报表，业务同学也能轻松上手。嗯，BI@Report里的统一 WEB 开发管理界面也还不错，一处能管理用户管理、工作流这些模块，响应也快。 即时挺灵活，猜想式、求证式都能来，支持各种运算、排序、预警啥的。统计图模板也多，可定制样式，看着顺眼，用着舒服。想搞点临时？直接上手就行。 操作起来比较省心，拖拽下字段、选个模板就能出图，不用折腾报表设计器。再加上各种数理统计运算，TOPN、TOP%啥的都齐全，做真省事。 想深入，还能瞅瞅相关资源，比如MATLAB 数理统计上机练习或数理统计课程手册，都挺实用。 如果你想快速搞个

想要用Spark SQL 引擎做即席查询服务吗？这套资源肯定能帮你省不少力气！它基于Spark SQL，能高效、灵活的查询能力，大数据时简直轻松得不要不要的。对于日常的临时查询、快速数据，适合。有些开发者一开始对Spark SQL的配置和调优有点疑惑，但其实上手后你会发现，速度快、性能强，使用起来爽。嗯，最重要的是，集成也蛮方便的，如果你已经在做大数据相关的开发，绝对值得一试。可以通过一些简短的 SQL 查询搞定复杂的数据任务。如果你还没接触过Spark SQL，但又有数据需求，建议先研究下它的基本用法，尤其是针对SELECT、JOIN等常用查询操作，掌握了后，你会觉得操作也挺简单。用来做一些

即席查询的灵活性，蛮适合做探索性的。用户临时想到啥就查啥，不用提前设定查询逻辑，这种玩法在ROLAP里比较常见。你得确保数据模型设计得够对称，查询效率才不会掉太多。 即席查询就是那种你突然想到要看某个指标、某条记录，现场动手写个 SQL 的操作。嗯，系统也没法提前帮你优化，只能靠数据库底子硬，比如索引、分区这些提前搞定。 像搞报表开发、临时数据验证、做点轻量的数据挖掘，这种查询挺常见的。尤其在数据仓库里，如果你发现即席查询用得多，业务变化快、场景也丰富，对建模要求就更高了。 你要是对数据建模不太熟，可以看看这篇 逻辑数据模型：数据仓库的基石，讲得还挺细的。 另外还有篇文章我也蛮推荐，信用数据仓

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

判别分析用于对样本分类，可分为以下方法：- 距离判别法：利用样本间的距离进行分类- 贝叶斯判别法：基于贝叶斯定理进行分类- 费歇尔判别法：最大化样本组间方差与组内方差的比值进行分类