引文数量分析

retinaMaps 算法使用分割数据描述视网膜色素上皮 (RPE) 和布鲁赫膜 (BM) 之间的空间。它提供 ETDRS 子域对应的面积和体积值。使用 retinaMaps 前，需要先执行 segPLEX（https://github.com/cnzakimuena/segPLEX）。处理后的文件夹（如 SamplePatient_01、SamplePatient_02 等）应包含一个“结果”子文件夹，将其放入“已处理”文件夹中，该文件夹应位于当前目录内。

111 作为一个数值常量，在不同的应用场景下可以具备不同的含义。在计算机科学中，它可以代表十进制数111，也可以是其他进制的数值表示。深入理解数值常量的应用，需要结合具体的语境进行分析。

手机流量的日常，用Hadoop来搞，效率还挺高的。项目数据结构清晰，适合练手，也适合做大数据实战入门。尤其是你手上有一批 CDR 数据，正愁怎么？直接套这个模型，跑得飞快。 数据都是偏通信场景的，字段包括主叫号码、被叫号码、通话时间这些。用MapReduce批量统计通话次数、流量占比，结果还挺有意思。想深入的话，可以加点Hive、Pig试试，扩展性蛮强的。 哦对了，文档比较简洁，不过不影响你理解，照着跑一遍基本都能搞明白。如果你以前折腾过HDFS、Python的数据脚本，这个项目上手毫无压力。响应也快，代码也简单。 你还可以顺手看看这些相关资源：比如Hadoop 豆瓣影评数据，或者Pig：Ha

本研究选取参考咨询领域内32位高度引用的作者作为研究对象，采用社会网络分析方法结合UCINET软件分析这些作者之间的引文关系。通过网络密度分析个体之间引用的频率，通过点度中心度分析核心研究者，中间中心度分析知识传播中的关键人物，以及凝聚子群分析来揭示关系紧密的研究小团体。

Sqoop 可将 MySQL、Oracle 和 Postgres 等关系型数据库中的数据导入至 Hadoop 的 HDFS 中，也可将 HDFS 中的数据导入至关系型数据库。

《西安建筑科技大学学报》(自然科学版)的引文报告相当有意思。它运用了文献计量学的方法，对 2001-2005 年间这段时间里刊登的 585 篇论文所引用的参考文献进行了详细的统计。结果挺直观的，譬如篇均引文数大约 7.71 条，20 世纪 90 年代的引文占了 47.81%。而且期刊引文率为 74.43%，图书引文率也有 24.52%，这些数字挺有说服力的。普赖斯指数 67.85%的数据也能看出，学报的动态发展趋势清晰。，报告从数据出发，更好地了解了学报的发展特点，还对今后的努力方向提出了一些建议。对于学术研究或者相关领域的人来说，这些指标有参考价值。

本书由 Stata 公司出版，专为使用 Stata 进行金融计量分析而撰写。

车流量分析项目：洞察交通脉搏 本项目深入解析车流量监控，提供从流程解析到 SQL 及源代码的全面指南。项目核心依赖 Spark，需自行下载并配置 spark-assembly-1.6.0-hadoop2.4.0 包至 libs 目录。 项目解析 项目流程涵盖数据采集、清洗、分析和可视化等环节，揭示车流量变化规律和趋势。通过 SQL 查询，可深入挖掘数据价值，例如： 流量趋势分析: 按时间段统计车流量，识别高峰期和低谷期。 路段拥堵识别: 分析不同路段的车速和流量，定位拥堵路段。 车流特征提取: 分析车型、车速等特征，了解交通组成。 技术实现 项目采用 Spark 分布式计算框架，实现高效的

本指南介绍了系统网站群的在线行为数据和重点渠道内容数据的存储量分析方法。在线行为数据包含接收、结构化和分析数据库。其中，接收数据占据主要空间，包括访问路径信息（1600 字节/PV）。

电视剧长期以来一直是电视节目市场中观众观看次数最多的类型。随着观众喜爱度的提高，电视剧的收视率波动也成为制作方关注的焦点。这份数据来自某平台的电视剧相关统计，可用于构建回归模型，分析影响播放量的各种因素。