信息分析

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）。

信息分析是根据用户的实际或潜在需求，系统广泛地搜集与之相关的各类原始信息，进行有针对性的筛选和整理。通过逻辑推理和科学方法，对原始信息进行深入分析和提炼，从而产生有助于解决实际问题的情报。同时，揭示研究对象的内在变化规律及其与环境的关联。

信息的 IA 数据库管理资源，挺适合做日常数据维护或者后台数据结构优化用的。页面干净，资源整理得也比较清楚。你点进去看看就知道了，资料虽然不多，但都还挺实用。是你在用企业级数据库报表或者搞数据清洗，拿来做参考也不错。

本书籍以中文详细介绍了Biopython库在生物信息学数据分析中的应用。内容涵盖序列分析、结构分析、数据库访问等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者掌握利用Biopython进行生物信息数据处理和分析的方法。

段级统计信息的数量，是 ORACLE 性能调优里一个蛮实用但容易被忽略的点。你要是经常等待事件，就知道段级的数据粒度挺关键的，能帮你快速定位哪张表、哪个索引拖了后腿。配合 Statspack 或 AWR 报告来看，效果还不错。 ORACLE 等待事件的段级统计信息 这篇文章讲得比较细，等值访问、全表扫描、物理读写这些都有覆盖，尤其适合你排查性能瓶颈的时候用。可以直接上 这篇 看看，里面的实战截图也蛮清楚的。 如果你平时还关注 I/O 比较高的对象，建议顺手把 这个一块看看，专门讲了物理读取多的索引段或表段，和段级统计一起用，定位问题挺快的。 有时候你还会碰到那种“奇怪的等待事件”，等不出结果。

船只航行数据的挖掘还挺有意思的，尤其是你喜欢动手数据的话，这套资源值得一看。它整理了一整套关于船只航信信息的数据方法，从原始的 json 文件入手，教你怎么一步步清洗、建模、挖掘规律。数据结构也比较规整，文件压缩包里每个 .rar 都包含多个船舶行为的记录，挺适合用 pandas 搭配 scikit-learn 做点花活。

管理信息系统在实验分析中的应用被广泛讨论。

网页信息提取与分析工具包 功能简介 自动扫描网页内容 识别并提取文本信息 解析网页广告数据 利用无监督学习方法分析网页结构 工具包内容 网页数据解析脚本 文本信息提取模块 广告数据识别算法 网页结构分析模型 适用场景 竞品网站分析 市场调研 用户行为研究 信息聚合与挖掘 技术优势 自动化程度高，效率提升 准确识别网页元素 深度解析数据价值 智能分析网页结构 注意事项 本工具包仅供学习与研究使用，请勿用于非法用途。

随着信息生产与利用之间的矛盾日益突出，特别是在科技领域，信息分析应运而生。作为信息工作的重要组成部分，信息分析的起源可以追溯到科技领域，它是科技、经济和信息工作发展到一定阶段的必然产物。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数