分析能力

基于 PGConf.CN 2019 大会刘澎演讲的培训 PPT，对中国开源生态系统的现状和能力进行了深入分析。

知识，如同开启智慧之门的钥匙，赋予人类强大的分析能力，让人明辨是非。 勤奋读书，广泛涉猎，正是获取知识的有效途径。正如古人所言：“书中自有黄金屋”。 阅读科技书籍，可以丰富知识储备，提升逻辑思维能力；沉浸于文学作品，则能提高文学鉴赏水平，培养优雅的文学情趣； 而阅读报刊，则可以拓宽视野，增长见识，扩大知识面。许多书籍更能陶冶情操，赋予我们强大的精神力量，激励我们不断前进。

零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。

数据挖掘技术正为企业财务分析带来变革。它能从海量数据中快速获取有价值的信息，为决策者提供重要参考，提升财务管理效率和企业的市场竞争力。

提出了一种集成量纲分析的多元测量系统能力评价方法，结合了物理和统计分析，利用量纲分析建立变量间的物理关系，转化为一元测量问题进行评价。验证了该方法在纸飞机测量系统分析中的有效性。

制程能力分析是评估制程能力指数Cp与制程不良率P（ppm）对照表（平均值不偏移）的过程。

支持向量机（SVM）是一种重要的分类模型，评估其分类能力的指标之一是最小化风险泛函。针对SVM在小样本情况下的特点，提出了评估分类能力的新指标：最优超平面可靠度β。详细探讨了β的下界和置信区间的估算方法，以及如何根据样本数据有效估计这些指标。实验结果验证了β的下界估计和置信区间的合理性。

NFIP 数据挖掘项目：影响家庭风险感知和自我提升抗灾能力的因素分析 研究目标： 探究影响家庭对洪水风险形成现实/合理感知，以及提升自主抗灾能力的关键因素。 数据来源： FEMA 洪水地图服务中心 NFIP 资格社区名单 美国人口普查数据 底格里斯 shapefile NFIP 理赔和保单数据 研究方法： 将上述数据集进行交叉比对分析，并运用图表展示初步研究成果。

Storm与Hadoop在实时数据处理方面的差异 尽管Storm和Hadoop都是大数据生态系统中的重要组件，但它们在数据处理方式、应用场景和架构设计上存在显著差异，尤其在实时数据处理方面。 Hadoop 批处理导向: Hadoop的设计初衷是处理海量离线数据，其基于MapReduce的计算模型更适合处理大规模静态数据集。 高延迟: Hadoop的数据处理流程通常涉及磁盘读写，导致其处理延迟较高，难以满足实时性要求。 成熟生态: Hadoop拥有庞大的生态系统和丰富的工具库，能够支持多种数据存储、处理和分析需求。 Storm 实时流处理: Storm专为实时流数据处理而设计，能够以极低

神经网络模型的训练目标不仅是降低训练误差，更重要的是提高模型对未知样本的泛化能力，即正确识别从未遇到过的样本。仅提供训练误差指标是不够的，还需评估模型对未知样本的表现。