摘要：
数据科学 数据科学（英语：data science）又称资料科学，是一门利用数据（资料）学习知识的学科，其目标是透过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，学科范围涵盖了：数据取得、数据处理、数据分析等过程，举凡与数据有关的科学均属数据科学。 数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、。...
数据科学 数据科学（英语：data science）又称资料科学，是一门利用数据（资料）学习知识的学科，其目标是透过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，学科范围涵盖了：数据取得、数据处理、数据分析等过程，举凡与数据有关的科学均属数据科学。 数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、。
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分析，文档摘要和实体关系模型（即，学习已命名实体之间的关系） 。文本分析包括了信息检索与词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。本质上，首要的任务是，通过自然语言处理（NLP）和分析方法，将文本转化为数据进行分析。 文本分析。
fen xi ， wen dang zhai yao he shi ti guan xi mo xing （ ji ， xue xi yi ming ming shi ti zhi jian de guan xi ） 。 wen ben fen xi bao kuo le xin xi jian suo yu ci dian fen xi lai yan jiu ci yu de pin shu fen bu 、 mo shi shi bie 、 biao qian \ zhu shi 、 xin xi chou qu ， shu ju wa jue ji shu bao kuo lian jie he guan lian fen xi 、 ke shi hua he yu ce fen xi 。 ben zhi shang ， shou yao de ren wu shi ， tong guo zi ran yu yan chu li （ N L P ） he fen xi fang fa ， jiang wen ben zhuan hua wei shu ju jin xing fen xi 。 wen ben fen xi 。
数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 数据分析的类型包括： 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计。
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数据挖掘（英语：Data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data。
System，GIS）等。 信息工作者软件（Information Worker Software）是一种满足部门内部个人创建和管理信息需要的应用软件。这些软件又可以分为时间管理、资源管理、 数据管理、文档、分析、协同工作软件、预订系统、金融软件等。 内容访问软件（Content Access。
源项目。它提供有力的工具计划你的飞行任务和事后分析。 KIDS：关键指标数据系统（KIDS）为联合国粮农组织世界农业信息中心（WAICENT）所开发。KIDS是一个软件框架，提供实施专题系统的能力，包括收集、参考、可视化、交流和传播统计、调查和指标数据。KIDS最初被开发用于收集、编绘和传播粮食不。
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下面是自由及开放源代码软件包——即采用自由软件授权（英语：Free software license）和开源许可证的计算机软件的列表。符合自由软件定义的软件可能称为自由软件更为适宜；GNU计划尤其反对他们的软件被称为“开源”。欲知更多有关开源软件信息及其理论背景，请参考开源软件运动和自由软件。
SPSS是统计产品与服务解决方案（Statistical Product and Service Solutions）的简称，为IBM公司的一系列用於统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和macOS等版本。 SPSS原名社会科学统计包（英语Statistical。
统计学是在资料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映数据资料，以便给出正确讯息的科学。这一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它广泛地应用在各门学科，从自然科学、社会科学到人文学科，甚至被用於工商业及政府的情报决策。隨著大数据时代来临，统计的面貌也逐渐改变，与资讯、计算等领域密切结合，是数据科学中的重要主轴之一。。
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Google分析（Google Analytics）是一个由Google所提供的网站流量统计服务。Google 分析（Analytics）现在是互联网上使用最广泛的网络分析服务。Google Analytics还提供了一个SDK，允许从iOS和Android应用程序收集使用数据，称为Google Analytics。
统计分析系统公司不断地与各行各业共同发展商业资料分析与预测技术，重要应用领域涵盖政府的经济决策与企业的决策支援应用等，成为了全球第五大软体公司。 统计分析系统软体是用於决策支援的大型集成资讯系统，但该软体系统最早的功能限於统计分析；至今，统计分析功能也仍是它的重要模组和核心功能。目前统计分析系统最新的版本为9。
Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marqua。
软件是有Matlab、SAS、R、SPSS等等。 主要包括以下分析方法： 标准相关分析 方差分析（Analysis of variance） 回归分析 逻辑回归分析（二类评定回归分析，Logit模型） 判别分析（Linear discriminant analysis） 线性判别分析 Linear。
聚类分析（英语：Cluster analysis）亦称为集群分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的。
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EViews是为Windows设计的统计分析软件，主要应用于计量经济分析。 EViews是由Quantitative Micro Software（QMS）开发的。1.0版于1994年3月推出，代替了原先的MicroTSP软件，目前最新的版本是11。 EViews结合了电子表格和相关的数据库技术以及传统统计软件分析。
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统计图形，又称为统计图、统计学图形、图解方法、图解技术、图解分析方法或图解分析技术，是指统计学领域当中用于可视化定量数据的信息图形。有时，人们也把统计图形与各种统计学表格统称为统计图表或统计学图表。 统计学与数据分析过程可大致分为两个组成部分：定量分析方法（Quantitative。
在软件工程中，性能分析（performance analysis也称为profiling），是以收集程序运行时信息为手段研究程序行为的分析方法，是一种动態程式分析（英语：Dynamic program analysis）的方法。 性能分析量测像是程式的空间或时间复杂度、特定指令的使用情形（英语：instruction。
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缺失数据（英语：missing data）指在统计调查的过程中，由于受访者对问题的遗漏、拒绝，或是调查员与调查问卷本身的一些疏忽，使得经常会出现缺失数据问题，但是几乎所有标准统计方法都假设每单个案有可用于分析的所有变数信息，因此缺失数据就成为统计研究或问卷调查的工作人员必须解决的问题。 Paul D。
Praat语音学软件，原名Praat: doing phonetics by computer，通常简称Praat，是一款跨平台的多功能语音学专业软件，主要用于对数字化的语音信号进行分析、标注、处理及合成等实验，同时生成各种语图和文字报表。 Praat（国际音标。
大数据（英语：big data；亦称作巨量资料），指的是传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的形容术语。 大数据(Big Data)也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据並没有统计。
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