饮用水来源

为了有效管理和保护饮用水源，应用组件化地理信息系统（GIS）技术和数据库技术，在Visual Basic平台下，结合专业数学应用模型，建立了饮用水源地信息数据库。使用MapObject (MO)控件设计并初步开发了饮用水源保护区划分信息系统，系统具备标准的地理信息操作功能，方便进行数据存储、管理和查询，支持数据统计分析和专题地图制作，为科学管理和合理开发饮用水源地提供了重要支持。

博客中有关 MapReduce 学习基础的文章数据来源

MongoDB的起源可以追溯到2007年底，由Merriman及其团队为开发、托管和自动缩放Web应用程序而创建。与Google App Engine不同，MongoDB建立在开放源代码软件平台上。受Google Bigtable架构启发，团队认为现有数据库未完全具备云计算特性，如弹性、可扩展性和易管理性。因此，他们开发了MongoDB，以满足这些需求。

第 41 版 ztc 在 ztc 进程中发挥了衔接作用，它是由原始光盘转储而来的。

这篇论文探讨数据挖掘中数据的可信来源，帮助读者更好理解该领域的基础概念和应用。

针对渭河流域综合用水水平进行优化分类的问题，提出了一种基于多元统计分析的新方法，利用F-统计量和显著性水平的变化进行分类优化研究，构建了寻求最佳阈值的方法。以渭河流域陕西段2003年至2005年的数据为例，研究结果显示该流域的综合用水水平可分为四种类型，与当地实际用水情况相符，为管理部门制定合理规划提供依据。

2020中国互联网发展趋势报告数据来源 移动端数据: 通过SDK获取用户移动端APP使用数据，包括但不限于频次、时长、浏览路径、订单、移动支付等维度数据的收集、上报、存储。 PC端数据: 针对特定类型平台进行不同维度及口径的数据抓取、数据结构化处理、存储及统计分析。 宏观数据: 来源渠道主要包括Wind、choice、彭博、各国相关统计机构、国际组织、第三方数据机构等。 统计周期: 报告重点数据截止日期为2020年2月29日。

SQL Server 2008 在商业智能和数据挖掘领域的关键角色不可或缺。

黑白配色的病人来源统计 PPT，用起来还挺方便，尤其适合做医院管理相关的展示。页面排版清爽，内容逻辑也清晰，不需要额外整理就能直接上手展示数据。 病人来源的分类用图表讲得比较明白，HIS 系统相关的数据结构也有简单提到。如果你正好在搭医院信息系统或者做数据可视化汇报，这份 PPT 还蛮省事的。 页面里提到的统计，其实你用Excel、SPSS、SAS都能搞，像数据透视表、频数这些都基础。想跑个交叉或者趋势图，用Excel 图表功能就够了。 还有几个相关的资源也值得一看：Excel 统计蛮实用，适合做日常；SPSS 基础教程比较适合入门；你如果想上点难度，可以看看高阶统计方法。 如果你常在医院信息

自然大数据、社交大数据、生命大数据这些词你是不是也听腻了？嗯，但在李德毅院士的这篇《大数据来源-大数据认知》里，还真有点意思。他从认知科学的角度聊大数据，PB 级别的数据怎么挑战的大脑、影响的判断，讲得挺透的。 李德毅院士的视角比较独特，不像普通讲大数据就说 Hadoop、Spark。他从认知层切进去，讲自然大数据怎么被感知、社交数据怎么扰动的决策，读完之后你会对“大数据不是技术问题”这话，有更深理解。 如果你做前端经常跟数据交互，尤其是做可视化的，了解这些挺有用。比如你在用户行为数据时，会更注意哪些数据是真实行为，哪些是情绪驱动的“噪声”。 文章里还推荐了不少延伸阅读，像是《探索大数据》、《