如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
回顾过去十年，数据科学飞速发展，数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪，顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志（Harvard Business Review）称数据科学家为本世纪“最性感”的工作，很多公司也在招兵买马，急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢？对于科班出身的数据科学家来说，目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家（citizen data scientist）的出现。 美国高德纳咨询公司（Gartner）预测，2017年，公民数据科学家增长速度是专业出身数
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
T客汇官网：tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行，云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月，Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出，大部分的受访者（51%）已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到：“我们预计这种趋势将会继续，2020年绝大多数（超过一半）的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测，到2020年，BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高：到2017年底，预计将有69%的
对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
NGS技术的进步催生了新的实验设计、分析类型和极高通量测序数据的生成。对于这些数据的质量评估，每一步分析结果的评估是后续结果可信度的衡量和保障。不少生信工具都可以给样品生成一个评估结果，如FastQC、Qualimap 和RSeQC等 (39个转录组分析工具，120种组合评估)。但是这时又出现了一个难题，那就是几乎所有的质控工具都是针对单个样本生成一个报告，这就要求用户自己去逐一查找各个QC结果，这无疑是个十分耗时、重复又复杂的事，而且还不能快速看出所有样本的异同。
关键词分析工具对于谷歌SEO来说必不可少，使用免费或商业关键词分析工具进行适当的关键字分析。关键词分析是非常耗时，花时间分析你的关键词，不要急于求成。关键词分析实际上是分析搜索用户使用搜索引擎搜索什么关键词，发现搜索用户搜索关键词的频率。
这是很多人在做数据分析的时候，经常会碰到一个问题。尤其是新人刚入门的时候，看到下面的数据分析工具
企业使用网站分析工具（Web Analytics Tool）时，总希望其能毫发无遗地收集每一笔数据，从而准确地衡量任一性能指标。但很多时候，他们会发现工具所提供的数据和内部营销数据库并不完全匹配。尤其在网站流量或表单提交量较低时，即使再微小的差值也显得尤为明显。这与工具无关，当我们使用不同的网站分析工具对同一个网站进行监测时，同样会发现其各自结果存在差异。
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
之前我们介绍了CPU，Cache，主要在原理上理解如何充分调用CPU的性能（Why），接着又学习了SIMD技术，算是在编程层面上发挥CPU的并行计算能力（How）。今天，我们来一个不那么复杂的，谈一下如何使用性能分析工具，发现程序的Hotspot（Where），毕竟，工欲善其事必先利其器。
有关JVM问题排查的可视化工具有很多，比如说JDK自带的jconsole、jvsualvm等，第三方有MAT、GChisto、GCView等。
一般情况下，为了更好地了解我们网站的使用情况和运营情况，我们需要给网站添加统计分析的能力，并且通过监控看板集中地查看各类统计数据，便于我们分析并改进网站。
工具做为图形化界面来展示更能直观的发现问题，另一方面一些耗费性能的分析（dump文件分析）一般也不会在生产直接分析，往往dump下来的文件达1G左右，人工分析效率较低，因此利用工具来分析jvm相关问题，长长可以到达事半功倍的效果来。
微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html
敏捷，指反应（多指动作或言行）迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指：以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
16年的时候花了一些时间整理了一些关于jvm的介绍文章,到现在回顾起来还是一些还没有补充全面，其中就包括如何利用工具来监控调优前后的性能变化。工具做为图形化界面来展示更能直观的发现问题，另一方面一些耗费性能的分析（dump文件分析）一般也不会在生产直接分析，往往dump下来的文件达1G左右，人工分析效率较低，因此利用工具来分析jvm相关问题，长长可以到达事半功倍的效果来。 jvm监控分析工具一般分为两类，一种是jdk自带的工具，一种是第三方的分析工具。jdk自带工具一般在jdk bin目录下面，以exe的形
之前的推文中，我们简单介绍了scATAC-seq的技术原理和发展历程。从本期推文开始，我们将分享scATAC-seq的常用工具和基本的分析流程。scATAC-seq分析工具当中，比较为人熟知的是ArchR、SnapATAC以及Signac三个R包，本期我们着重对SnapATAC进行介绍。SnapATAC是由加州大学圣地亚哥分校的任兵教授团队开发的工具，这款工具很早就已经推广使用了，不过直到今年才在NC上发表见刊。
（本文基本逻辑：音画原始数据分析工具介绍 → 编码数据分析工具介绍 → 封装格式分析工具介绍）
SAST，即静态应用程序安全测试，通过静态代码分析工具对源代码进行自动化检测，从而快速发现源代码中的安全缺陷。
PyGWalker（读作“Pig Walker”，谐音梗 ），全称为：Python Binding of Graphic Walker。
Appie – 轻量级的软件包, 可以用来进行基于Android的渗透测试, 不想使用VM的时候可以尝试一下. Android Tamer – 可以实时监控的虚拟环境, 可以用来进行一系列的安全测试, 恶意软件检测, 渗透测试和逆向分析等. AppUse – AppSec Labs开发的Android的虚拟环境. Mobisec – 移动安全的测试环境, 同样支持实时监控 Santoku – 基于Linux的小型操作系统, 提供一套完整的移动设备司法取证环境, 集成大量Adroind的调试工具, 移动设备取证工具, 渗透测试工具和网络分析工具等.
本地版:https://bitbucket.org/Luisa_amaral/bart
从 2016 年开始，scRNA-tools 数据库（https://www.scrna-tools.org/）不断收集单细胞转录组数据分析软件。截止2021年，已经收集了超过 1000 个工具，从这些工具中，能够感受到单细胞转录组测序技术的可用性和兴趣的增长趋势。
导读：本文就给大家推荐一些用于数据分析的“必备神器”，其中很多工具是亲测过认为非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。 1.微信大数据分析工具 新榜：http://www.newrank.cn/ 清博：http://www.gsdata.cn/ 数说故事：http://www.datastory.com.cn/ 2数据可视化工具 百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀：http://ww
BI工具即商业智能分析工具，是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识，从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据，它们来自于企业业务系统，企业所在行业和竞争对手，以及来自于企业所在的其他外部环境。
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
由知名咨询机构阿伯丁集团（Aberdeen Group）出具的研究报告显示，“解析复杂数据的最佳方法通常是简单的方法”。最近，该机构的几个新的调查研究取得了一些有趣的发现：他们研究了在使用集成工具对数据进行准备、查询和可视化时，所需的成本以及他的收益。这种新方法不同于往常的专有数据仓库之间“装配线”的做法:将任务分给ETL和可视化工具进行处理，而是将任务有机地结合起来。 其主要研究发现即：简单方法驱动有效分析。使用简单集成工具解决方案的企业的收入、营业利润及数据的逐年增长率比普通企业要高一倍，这类企业通过
概述 ---- 工具做为图形化界面来展示更能直观的发现问题，另一方面一些耗费性能的分析（dump文件分析）一般也不会在生产直接分析，往往dump下来的文件达1G左右，人工分析效率较低，因此利用工具来分析jvm相关问题，长长可以到达事半功倍的效果来。 jvm监控分析工具一般分为两类，一种是jdk自带的工具，一种是第三方的分析工具。jdk自带工具一般在jdk bin目录下面，以exe的形式直接点击就可以使用，其中包含分析工具已经很强大，几乎涉及了方方面面，但是我们最常使用的只有两款：jconsole
数据可视化工具 百度ECharts http://echarts.baidu.com/ Cytoscape http://www.cytoscape.org/ 图表秀 http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观 http://shujuguan.cn/ 微博足迹可视化 http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html BDP个人版 https://me.bdp.cn/home.html 魔镜 http://www.mooj
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
请继续保持关注，我们会陆续为大家带来本次开发者峰会全部演讲的中文字幕视频。欢迎大家就本次峰会中的内容提出 Android 开发问题，我们将在峰会内容放送完毕后邀请 Android 团队工程师们为大家做出解答。请在观看主题演讲或分会场演讲时使用下方入口提交问题。
作为HEVC比较热门的继承者，AOM推进的AV1在2018年进入了大家的视野。研究AV1的新编码工具离不开一个强大的码流分析工具。AOM 得益于开源社区的贡献，其码流分析工具也在同步的推出，给研究AV1新编码工具的小伙伴带来省去不少麻烦。
百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀：http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观：http://shujuguan.cn/ 微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html BDP个人版：https://me.bdp.cn/home.html ICHarts：http://www.icharts.in/ 魔镜：http://www.moojnn.com/
很多人在刚开始步入数据分析师或进入大数据行业时，肯定会接触到“报表工具”和“商业智能BI”这两个词。但许多人不理解这两者的概念和区别，认为报表工具就是BI工具，BI工具就是报表工具，这种认识当然是不正确的。造成这种错误观念的主要原因是这两种分析工具在大数据时代都是相辅相成的，两者的功能有些重叠，要想弄清楚两者的区别，就要从报表工具和BI工具的应用场景来分析。
BI工具一直被誉为数据应用的“最后一公里”，其原因在于BI工具可以通过简洁的方式完成数据分析，将数据结果直观的展现给使用者，达到释放数据价值的目的。
<新一代高效视频编码H.265HEVC原理、标准与实现 [万帅，杨付正 编著] 2014年版>
当数据分析师加入大数据行业时，他们肯定会听到的两个词是“报表工具”和“bi软件”。但是，许多人以为报表和BI是同一个东西，所以不了解两者的概念和区别。实际上，这是一个非常错误的理解。形成这个错误概念的原因是，两者都是大数据时代下的分析工具。新一代bi软件和报表工具的功能有些重叠。下面亿信华辰小编来给大家介绍bi软件和报表工具之间的主要区别。
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
静态代码分析或源代码分析是指使用静态代码分析工具对软件的“静态”(不运行的) 代码进行分析的一种方法，找出代码中潜在的漏洞。静态代码分析器检查源代码，找出特定的漏洞，并检查代码是否符合各种编码标准。
Java 虚拟机(JVM)生成3个关键文件，这些文件对于JVM优化性能和解决生产问题非常有用。这些文件是:
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