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神策数据-大数据分析
大数据解决方案，用于网站、非BI的大数据分析解决方案。前言:大数据时代来临大数据时代已经到来,不同于以往的概念和趋势层面,行业领导者们(尤其是互联网、金融、零售、企业级服务等行业)在这一领域不断锐意进取,积极应用海量数据的采集和分析,实现端到端的深度洞察,调整战略和业务决策,改善核心业务运营,构建差异化竞争优势,向着以数据驱动为核心的方向前进Gartner预测,到2020年,大数据将成为主流的嵌入式技术,并被视为常规产品的一部分。麦肯锡在对200多家不同类型公司的实际调研中发现,无论B2B还是B2C公司都在通过数据驱动业务增长,其中B2B领域中,在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力。2017年,随着机器学习、人工智能、物联网等技术的应用深化,必将推动大数据领域新一轮爆发式发展。走在前沿的领导企业和行业新锐,将进一步聚焦如何高效利用企业内外部产生的海量数据,拒绝“拍脑袋”,一切用数据说话!前25%的B2B领先企业其他的B2B企业5X~8X2X4.3%13.5%18.1%10.3%0.8%1.8%业绩增长利润增长股东回报率数据来源: McKinsey Digital Quotient, Capital IG目录公司简介01什么是数据驱动-02什么是用户行为分析03企业数据分析面临的挑战04神策分析(SA)是什么05神策分析(SA)的产品特点06产品架构图07案例精选互联网金融08消费电子16移动出行20企业服务24电子商务32传媒娱乐36医疗健康52公司简介Helo,Doer!你好,先行者!“数据源乃大数据之根基。管理数据源如扎根土壤,根基稳固方能避免“空中楼阁”。这是我在大数据行业工作近十年的最大心得,也是神策数据服务企业的核心理念驱动决策并未充分发挥大数据的全部价值,让产品智能化更代表行业发展方向。目前大部分数据分析产品可满足企业在决策层面的分析需求。在未来,随着大数据在行业应用的深化,必将更加依赖强健的数据仓库和灵活的平台开发能力,通过基础数据叠加算法模型,从而驱动产品智能化。”一神策数据创始人&CEO桑文锋谈数据驱动两点心得我们是谁神策数据( Sensors Data),隶属于神策网络科技(北京)有限公司,是一家专业的大数据分析服务公司,致力于帮助客户实现数据驱动●我们做什么神策分析( Sensors Analytics,以下简称SA),是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。我们的团队团队核心成员—一桑文锋(创始人&CE),曹犟(联合创始人&CTo),刘耀洲(联合创始人&C○O),付力力(联合创始人&首席架构师)均来自百度大数据部,从零构建了百度的日志分析大数据处理平台,在大数据分析领域有10年积累,实战经验丰富,数据分析技术领先。●资本的支持公司成立以来,获得线性资本、明势资本、薛蛮子的天使轮投资,红杉资本、DCM分别领衔的A、B两轮持续投资。●我们的服务神策数据积累了聚美优品、广发证券、融360、秒拍、ofo共享单车、百联集团等300余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户提供全面的指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。01什么是数据驱动定义:通过数据采集、数据建模、数据分析,帮助企业高效获取数据并进行多维度、海量、实时的数据分析,从而驱动决策和产品智能化。驱动决策●运营监控拉新:吸引更多的新用户,不只是关心用户触达,还要关心用户激活。留存:让已有用户重复地使用产品,留存是节流,好的留存才让拉新有意义。变现:一个不能变现的产品不是好产品●产品改进构建:开发新功能。测量:对新功能的表现进行数据测量。学习:通过分析得出结论,对新功能进行调整,或转化为新功能。●商业决策客户分布,画像描述,指导商业扩张战,收购并购等战略决策。驱动产品智能机器学习、人工智能、物联网等新技术的最佳实践,必须建立在企业对大数据的应用能力之上,唯有打好数据基础并充分利用,才能实现产品智能化。什么是用户行为分析定义:通过获取用户行为数据,进行多维度、精细化的统计分析,从而还原用户使用场景。价值:用户行为分析是企业实现数据驱动的前提,丰富的用户行为数据为企业的运营改进、产品优化和商业决策提供基础。做好用户行为分析的两大关键因素数据采集要大、全、细、时大:宏观的大,而非数据量的大。全:多种数据源(客户端、服务器、数据库、历史数据导入)。细:多种数据维度、指标、属性。时:时效性——秒级处理,实时更新。有效的用户行为事件模型—事件( Event)+用户(User)规范并结构化用户行为。Who:参与此事件的用户事件 EventWhen:事件发生的实际时间Where:事件发生的地点事件模型How:用户进行事件的方式What:描述用户所做的事件的具体内容记录和收集用户的长期属性( User Profile)用户User通过ID与相关的 Event关联0203企业数据分析面临的挑战我国大多数企业的数据化建设道路仍刚刚起步,呈现以下特点企业内外部数据爆发式增长,企业对大数据价值认知程度不断提升数据采集缺失或埋点无序混乱,数据分析的工具运用能力、行业经验有限。Q数据安全问题成为企业数字化进程的最大顾虑。在实际的业务应用中,数据分析方面的常见问题¤目拍脑袋:无数据分析支撑,依靠“拍脑袋”决策。分析浅:有数据仪表盘,但统计内容泛泛,难以深挖真实原因。效率低:多业务线的数据分析需求旺盛,工程师团队手工“跑”表,效率低下,错过业务最佳决策时机不匹配:工程师从系统导出的报表与业务的需求不匹配,造成“鸡同鸭讲”数据孤岛:CRM、ERP等业务系统数据无法打通,且跨部门、多业务线数据完全独立,无法全局分析。神策分析(SA是什么神策分析是针对企业级客户推岀的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。无论是新兴互联网公司,还是正在进行数字化转型的企业,神策分析(SA)帮助您勾勒精准用户画像、有效评估营销效果、分析运营活动、优化产品体验,真正实现数据驱动。勾勒精准用户画像有效评估营销效果分析运营活动优化产品体验0405神策分析(SA)的产品特点可私有化部署基础数据采集与建模不仅提供Sas公有云部署,多种埋点方式支持客户端、服更支持私有化部署模式,打造务器日志、业务数据库、第三企业专属的数据平台,消除数方服务、历史数据导入等全端据安全顾虑。数据采集,无死角的数据采集是一切分析的前提。用户分群,精益分析多维度分析通过用户分群,进行目标市场轻松上手事件、漏斗、留存的细分,实现精细化和差异化访问等分析模型,灵活组合、用户运营。秒级响应,探索不同业务中的关键行为,洞察指标背后掩藏的问题。PaaS平台深度开发行业方案完全开放的数据接入,实时访为电商、互联网金融、企业服问数据,无缝对接内部业务系务、视频直播、游戏、在线教666统,满足灵活多变的深度分析育等行业打造了专业的用户行需求。为解决方案,快速开启您的数据驱动之旅。
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经典的介绍压缩感知原理的入门书籍
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基于矩阵编码的遗传算法与TSP求解.rar
基于矩阵编码的遗传算法与TSP求解，不错的文章，带matlab源程序
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FPGA 256点FFT
verilog实现FFT，自己添加IP核模块。
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高能物理分析软件ROOT的入门使用方法
root是cern开发的数据分析软件，根据cern官网的A ROOT Guide For Beginners英文版翻译的中文文档，适合初学者了解root软件的使用723存储任意类型的 N-tuples…724处理跨文件的 n-tuple7.2.5对进阶用户:使用送择器即本处理树…547.2.6对干进阶价用户:使用 PROOF lite进行多核处理72.7关于 N-tuples的优化8 ROOT in python:::::::::::t·::::··:598. 1 PYROOT598.1. 1 More Python-less C++8.2自定义代码:从C+到 Python9结束语…64References64摘要ROOT是一个用于数据分析和I/O的软件框架:一个强大的工只,可以应对最先进的科学数据分析的典型任务。它的突出特点包括高级图形用户界面,非常适合交互式分析,C++编程语言的解释器,快速高效的原型设计和C艹+对象的持久性杋制,还用于写入大型强了对撞机实验记录的每年PB级数据(1PB=1024TB译者注)。本入门指南说明了ROOT的主要特征,这些特征与数据分析的典型问题相关:输入和绘制测量数据和分析功能的拟合。原创作者-D. Piparo-G. Quast-M,cisc译者注:本文均是 Google翻译结果,仅对代码和板式作调整,欢迎修改分享软件背景与简介欢迎来到数据分析ROOT!测量与理论模型的比较是实验物理学中的标准仟务之一。在最简单的情况下,“模型”只是提供测量数据预测的函数。通常,模垩取决于参数。这种模型可以简单地表示“电流I与电压U成比例”,并且实验者的任务包括从一组测量中确定电阻R作为第一步,需要数据的可视化。接下来,通常必须应用一些操作,例如,校正或参数转换。通常,这些操作是复杂的,并且应该提供强大的数学函数和程序库-例如,考虑应用于输入光谱的积分或峰值搜索或傅立叶变换以获得模型描述的实际测量偵。实验物理学的一个特点是影响每个测量的不可避免的不确定性,可视化工具必须包括这些。在随后的分析中,必须正确处理错误的统计性质作为最后一步,将测量值与模型进行比较,并且需要在此过程中确定自由模型参数。有关适合数据点的函数(模型)的示例,请参见图1.1。有儿种标准方法可供使用,数据分析工具应能方便地访问其中一种以上。还必须提供量化测量和模型之间一致性水平的方法。通常,要分析的数据量很大-考虑借助计算机累积的细粒度测量。因此,可用工具必须包含易于使用且有效的方法来存储和处理数据在量子力学中,模型通常仅根据许多参数预测测量的概率密度函数(“pdf),并且实验分析的目的是从观察到的频率分布中提取参数,其中观察测量。这种测量需要生成和可视化频率分布的装置,所谓的直方图和严格的统计处理,以从纯粹的统计分布中提取模型参数。预期数据的模拟是数据分析的另一个重要方面。通过重复生成“伪数据”,其以与用于真实数据的预期相同的方式进行分析,可以验证或比较分析过程。在许多情况卜,测量误差的分布并不是精确已知的,并且模拟提供了测试不同假设的景响的可能性。满足上述所有要求的强大软件框架是ROOT,这是个由日内瓦欧洲核了研究中心欧洲核研究组织协调的开源项目ROOT非常灵活,既可以在自己的应用程序中使用编程接口,也可以提供用于交互式数据分析的图腦用户界面。木文档的目的是作为初学者指南,并根据学生实验室中解决的典型问题为您自己的用例提供可扩展的示例。本指南有望为您未来科学工作中更复杂的应用奠定基础,建立在现代,最先进的数据分析上具之上本指南以教程的形式向您介绍ROOT包。根据“边做边学”的原则,这个目标将通过具体的例子来完成。也正因为这个原因,本指南无法涵盖ROOT包的所有复杂性。然而,一日您对以卜章节中介绍的概念有信心,您将能够欣赏ROOT用户指南( The Root Users guide2015)并浏览类参考(根参考指南2013)以査找所有详细信息您可能会感兴。您甚至可以查看代码本身,因为ROOT是一个免费的开源广品。与本教程并行使用这些文档!ROOT数据分析框架本身是编写的,并且在很大程度上依赖于C++编程语言:需要些关于C++的知识。如果您不了解这种语言的含义,Js可以利用有关C++的大量文献。ROOT可用于许多平台( Linux, Mac osx, Windows….),但在本指南中我们将隐含地假设您使用的是 Linux。你需要做的第一件事就是安装ROOT,不是吗?获取最新的ROOT版本非常简单。只需在此网页htp:/ root, cern.ch/ downloading-root上寻找“专业版”。您将找到针对不同体系结构的预编译版木,或者您自凵编译的ROOT源代码。只需拿起您需要的味道并按照安装说明操作即可。让我们深入了解ROOT!ROOT基础既然你凵经安装了ROOT,那么你止在运行的这个交互式 shell是什么?就像这样:ROOT带来了双重功能。它有一个宏的解释器(Cing( What is Cling”2015)),您可以从命令行运行或像应用程序一样运行。但它也是一个可以评估任意语句和表达式的交互式 shell这对于调试,快速黑客攻击和测试非常有用。我们先来看一些非常简单的例子2.1ROOT作为计算器您甚至可以使用ROOT交互式she代替计算器!使用该命令启动ROOT交互式shelroot在你的Liux机器上。提示应该很快出现:root「8让我们来看看这里显示的步骤root [0] 1+1(int)2root[1]2*(4+2)/12(doub1e)1.0000root [2] sqrt(3.( double)1.732051root[3]1>2(bool) falseroot [4] TMath: Pi()( double)3.141593root [5] TMath: Erf( 2)( double).222703不错。您可以看到,ROOT不仅可以输入C++语句,还可以输入存在于 MAth命名空间中的高级数学函数。现在让我们做一些更详尽的事情。一个众所周知的几何系列的数字小例root [6 double X=5(double)0.500000root [7] int N=30(int)30root [8] double geom series=0(doub1e)8.099root [9] for (int i=0; i
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二维空间坐标的dbscan聚类算法
实现二维空间坐标的聚类，对处于平面的二维点群进行分类
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C++ MFC 餐厅点菜管理系统
我们的课程设计，用VC++6.0做的，数据写在本地文件中，可直接运行。包含完整的源码。功能共分5个模块：菜品管理模块（包含菜品的录入，查询，修改，删除。），会员办理模块（会员可打折），顾客点餐模块（包含菜品选择，修改，删除，计算金额，提交会员信息可打折。），统计模块（根据日，月，季度三个时间来统计营业额。），公告管理模块（可添加，删除，修改公告信息。）希望对大家有帮助。
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全向轮运动平台pdf
全向轮，全向移动2,3,4轮小车，变换矩阵。设李雅普诺夫函数为V1=;(x2+y2+0)求其导数如下,当渐进稳定时导数小于0Ⅵ1=xx+yy+ade =-kxre, yeke8上式系数为正时,李雅普诺夫函数的导数小于零,系统渐进稳定代入微分方程得到控制律如下:+ vr cos日a+k-xea+ v sin 8e t kyy+ke022差动轮直角坐标运动学方程差动轮与全向轮的区别是,全向轮小车速度方向与四个轮子的共同朝向相同可为仼意方向,而差动轮小车的切向速度方向与X轴重合,故方程中v=0微分方程如下v+v cos 0PRxet vr sin221差动轮直角坐标下控制律设计选择 Lyapunov函数如下:V2=(x2+y2)+(1k(-cosee对上式沿求导+-。sin6e cea-v+ vr cos ee)+yec-xew+ vr sin ge)D sin 0rev+xe vr cos 8e+yevr sin Be+rwr sin 0e -- sin 8 e11-Xev+xevr cos Be year sin 0e +Wrsin eeksinbe选择如下速度控制输入s。+kxxOrt vr(kye t kosine e)将上式代入 Lyapunov函数导数得到esin 2 0当上式系数为正时,V2≤0,故以上 Lyapunov函数选择正确。由此得到堪于运动学模型的轨迹跟踪速度控制律为2:os 8+lcV(kye t resin其中,k,kx,k为控制器参数。22.2控制器参数选取将控制律代入微分方程得下式(rt vr (lye t))xeRyexe(ar+ vr(kye t kesinee))+ vr sin Be-v (kye t kesinee)上式在零点附近线性化,忽略高次项得PR= ApA0Vrky -vr ke系数值与角速度和速度指令值共同决定系统根,当系数为正是所有根为负数。23对比仿真与结果仿真系统结果图如下ct(pea qle)p(7)elrorxPe, qe)图3轨迹跟踪结构图图中q(yo),v、o分别为移动机器人的线速度和角速度,ε1=(xy0)r,对于差动机器人运动学方程可表示为:COS日0Stn图中 J-sine0:pR=y):qa对于全向轮机器人运动学方程可表示为60sine cose ov=R(O)1 vy对角速度为0.2和线速度为5的圆形轨迹进行跟踪,仿真结果如下图:35302501510-5图4圆形轨迹跟踪仿真图图中×点线为差动轮跟踪轨迹,O点线为全向轮跟踪轨迹。、全向轮平台的设计对全向轮采用如下图所示的结构时,进行系统分析与设计图5互补型全向轮( omni wheels31运动学模型X图6全向轮式移动机器人运动学模型移动坐标X-Y固定在机器人重心上,而质心正好位于几何中心上。机器人P点在全局坐标系的位置坐标为:(x2y,0),三个全向轮以3号轮中心转动轴反方向所为机器人的ⅹ轴。假设三个全向轮完全相同,三个全向轮中心到车体中心位置的距离L。在移动坐标X-Y的速度用 1xe 1表示。由文献[3可得三个全间轮的速度与其在移动坐标和全局坐标系下的速度分量之间的关系分别为以下二式sin(60)xeV)=(-s(60os60)()=011-21-213×3ysin(60-0)Cos(60-6)sin(60+6)cos(60+6)Lysinecose32动力学模型在移动坐标X-Y中,设机器人在沿轴X2和Y方向上收到的力分别为Fx和Fyc第1、2、3号驱动轮提供给机器人的驱动力分别为f1、卫、3,机器人惯性转矩为M,根据牛顿第二定律可得到如下的动力学方程:3√3cos(30)-cos(30)01fFre=sin(30) sin (30)1ML2LTb22/2在地理坐标系X一Y下的方程如下:mxcos(30+0)-cos(30-0) sing 1fiFr= sin(30+0)sin(30-0)-cosefzL33基于动力学模型的控制器设计如上式所示,基于机器人动力学模型的控制方案,直接根据机器人的动力学模型设讣运动控制器,控制器的输出为机器人上驱动电机的驱动电压。基于动力学模型的控制方案,不需对驱动电机进行底层的速度控制,消除了底层速度控制带来的延时。由功力学方程:nmx3×3M」可知在休坐标系中各个方向上的控制输入输出是独立的并且相互之间无耦合;于是可在体坐标中对各个控制量分别进行控制。当以各个电机电压作为控制量U时,对体坐标系中各个方向上的控制量UF经过Ta3×3变换后得到各个电机的控制量UUF先对输入UF到体坐标各个方冋上速度V的系统等效参数[m′门进行辨识,得到由控制量UF到体坐标速度Ⅴ的传递函数:然后设计UF的控制器,经过变换后得到各电机的电压U;速度控制指令 1xe vye (l由第2节控制律求得。34基于编码器的位姿推算圆弧模型在文献L4中介绍机器人里程计圆弧模型是把移动机器人在运动过程中的实际轨迹通过圆弧去逼近234图7平台样品示意图YAYR11B(x12+11Un-1XAA(r()图8采样期间的圆弧运动轨迹图中A(xmy,0n)和B(xnx+1,yn+1,On+1)分别为在采样时问间隔内起始点与终点的位姿坐标,AB为采样期间的圆弧轨迹,利用图中儿何关系可以得到运动轨迹为圆弧时的推算公式如下L(△SR+△S少sin△SR-△Sn+1xn+6n+2(△sinenR△SL(ΔSR+△S△SYn+1=ynCOS+
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matlab车型识别源程序
这是有关车型识别的matlab程序，完全可以运行~
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九齐程序 ny Q-Code
九齐程序 ny Q-Code 单片机 编写 入门
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