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| − | <h1>數據分析</h1><br /><br /><p>SAS：這可以說是非常昂貴的數據分析軟體了，很大程度上，除非是特別約定的行業，比如醫療、生物化學領域，或者是某些傳統慣性較強的企業，這個軟體使用的我見到的已經不多了。SPSS：這個很容易操作，界面很友好。算是很傳統的統計分析軟體。</p><br /><br /><p>因為最初是爲社會統計學而設計的軟體，所以在傳統統計分析方面表現還是很不錯的，再加上易用性，我覺得如果數據分析的目標已經有較確定的模型可遵循，使用SPSS會很不錯。WEKA：這是一個免費的數據挖掘軟體，模型方法等等方面，都很全面。</p><br /><br /><p>是構建在Java上的軟體，因為這一點對於方法模型的擴展其實是有一定局限性的，從我的使用體驗上看，WEKA在解決回歸類型模型和神經網絡模型上，效率不高。WEKA的Experimenter環境提供的方法對比等等方面的使用功能，是我覺得比較好的。SNNS：也就是Stuttgart Neural Network Simulator的縮寫。</p><br /><br /><p>是神經網絡專門方向的數據挖掘軟件。如果說，某一個軟體對於神經網絡的支持最全面、最具可用性的話，那我一定會推薦這個專門向軟體SNNS。Rapidminer：AGPL版本的Rapidminer是開源免費的，同樣基於Java編寫而成。但是，相比WEKA而言，Rapidminer提供了R和Groovy的插件，在擴展性和靈活性方面，比WEKA要好。另外就是，Rapidminer更集中于機器學習模型方法的實現。</p><br /><br /><br /><br /><p>在數據視圖方面我覺得是前面我說到的這幾個數據分析、挖掘的軟體中最好的。R／S：對於最最傳統的數據分析／統計分析來說，R語言或者是S語言，是使用最多，支持最多的數據分析語言了。眾多的Package，使得R／S幾乎可以完成任意的數據挖掘、分析的任務。不過，R／S也是有一個很麻煩的問題的，那就是很依賴內存以及CPU。</p><br /><br /><p>內存太小，在計算巨大數量的數據時，產生內存不足的錯誤；運行效率一方面依賴于挖掘程序的編寫，更依賴于CPU的運行效率。基於R／S的數據分析、統計分析教材也是最多的。Python：通過NumPy、SimPy、Matplotlib等等類庫（添加包？</p><br /><br /><p>），也能讓Python俱有很強大的數據分析能力，但是，幾乎所有算法都需要自己實現了，雖然也有一些專門的數據分析類庫，但是，面對不同問題的函數修正，是一個很麻煩的事情，但是，Python優秀的運算能力，要比R／S，亦或者是上面所提到的各種軟體來說，要快速多了。自然語言處理方面的書籍，有不少使用Python的。</p><br /><br /><p>Ruby：元編程的代表語言。雖然沒有專門爲數據分析開發的各種類庫，但是，評介不俗的元編程能力，在解決某些快速問題上還是不錯的，尤其是對於需要應用MCMC方法的模擬分析的問題方面，得天獨厚。FORTRAN：函數編程和數值分析方面的祖宗級語言。對於大型機、超級機支持的最好。</p><br /><br /><p>而且，由於在併行計算和高性能計算方面性能特別突出，當我們的挖掘任務所使用的數據集又極其巨大的時候，使用FORTRAN是最最最最正確的選擇了。Julia：感覺Julia一直致力于超越Python w/NumPy在數值計算方面的性能，但是苦於現在類庫（添加包）還太少，使用上需要完全手動編寫每一個挖掘模型，這是一個十分巨大的任務量，再加上繪圖能力遠遜Python，我也是淺嘗輒止之後就很少使用了。</p><br /><br /><p>Haskell：是純函數編程的典範。C／C＃：最最最根本的程序語言了。我幾乎沒有使用過這類編程語言來解決數據分析問題。但是，我有不少同學、同事，是使用這一類方式來做數據分析的。我個人感覺上來說，使用C語言做數據分析，是很繁瑣的，而且也需要很精深的Debug知識。Twitter Storm：這個已經不能繼續稱作專門的數據分析軟體了，Storm準確來說，應該算是一種對流數據進行分析的框架。</p><br /><br /><p> [https://www.satismax.hk/ 網絡營銷] 。我也是剛剛開始接觸並使用Storm，最讓我喜歡的地方是，Storm的實時數據處理能力，尤其是在我對期貨市場做研究的時候，一邊用Python把實時的期貨tick數據寫入硬盤，一邊就能實時的把tick數據整理成任意我需要的形態，甚至簡單的數據預處理方法也能實時完成更新。</p><br /><br /><p>不過，沒有什麼便利的數據分析開發包來減輕寫數據分析算法的任務強度，但是，對比他的特性，這點缺憾我還是能接受的。Apache Spark：同Twitter Storm類似，但是實時處理能力略差，不過Spark有數據分析的開發包，總體使用的感覺，似乎它更適合對實時數據分析要求不高的任務。</p><br /><br /><p>而且要使用Java或者Scala語言，在書寫數據分析方法的時候，難度也無形加大了不少，所以感覺這個更偏向于簡單的數據分析任務的處理。只是處於市場分析、內部管理之用的數據分析，只需要能看懂各種模型的數學／統計學只是就足夠了。</p><br /><br /><p>對於這類數據分析任務，和業務員更深入的溝通，和相關人員更深入的探討，更精准的總結出問題關鍵，這才是更重要的部分，實質的數據分析只是在驗證，或者是黑箱式實用的。</p><br /><br /><p>如果想一直以此維生，那麼，了解模型的來龍去脈是很重要的，因為你可能面對的將是不同的問題，不同的數據，有的時候不僅僅要單純的使用模型，修改模型，有機的結合模型來處理問題，都需要對各個模型有足夠的了解和認知。而這樣的了解、認知，有的時候不僅僅涉及數學知識、統計學知識，就比如神經網絡的模型、ROC檢驗的來由（陰性陽性的定義由來）等等。</p><br /><br /><p>那到底需要多深刻的數學知識呢？這個還真不好說。就我個人來說，從最最簡單的各種類型的概率模型，到隨機漫步，到混沌理論，到隨機微積分，各種線性、非線性的統計方法都有深入學習過。似乎應該說，足夠自己去理解各種數據模型的數學知識，就足夠了。先從統計學依賴最少的機器學習方法開始的。</p><br /><br /><p>比如神經網絡、遺傳算法、隨機森林、模擬退火算法等等開始的。雖然相應的數學模型可能會遇到個別艱澀的地方，但是，學起來還是十分興趣盎然的啊！尤其是，能接觸到很多有趣的例子，總之，對我自己來說，這個起步點是從自己興趣點開始的。</p><br /><br /><p>然後，開始接觸各種時間序列分析的方法。這時候統計的東西開始多了。假設檢驗啦、概率分布啦，都是遵從一種解決問題的思路的。在此之後，我才開始全面接觸統計分析（這麼看起來，我就是那個倒練經脈的異類啊！）。然後就是，各種豁然開朗和原來如此！</p><br />
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Revision as of 05:37, 21 July 2019
以前とは違って､性的人形は､性的実験を強化するために､人間のように見えるよう重視して製造されています｡当初､ ラブドール は､性的魅力と満足度が低い膨張性プラスチックから作られていました｡幸いなことに､最近の技術の進歩とsex人形に対する需要の高まりから､最近のｾｯｸｽﾛﾎﾞｯﾄの開発と変更が起こりました｡今､セックスロボットを買うことができます,特にセックスの間に､短い会話を続けてください特にｾｯｸｽ中にします｡それは驚くべきことではありませんか？？
まあ､ 女性ラブドール ？ある人には､これらの男性型 ラブドール はより良い時に来ることができませんでした｡ロボットは女性として理想的な選択肢であり､決してあなたを変えることはなく､護衛よりも安全であり､そして維持するのにかなり手頃な価格です｡確かに､他の人とっては､sex robotは人道に脅威を与え､そして,彼らは彼らを子供性愛のプロモーターと呼びません｡他の人たちは､ロボットからの大量の提出と意見の相違の結果として､女性が標的にされる､彼らがセックスロボットのファンタジー世界に生きることを期待していると主張しています｡
それとは別に､残念ながら、この記事で取り上げるに問題が残っています｡オナホールを不正行為と見なしていますか？まず､全体のｺﾝｾﾌﾟﾄは､あなたの関係を導く共有主体に依存していると思います｡ｾｯｸｽの人形はここに滞在している最高のものは､それが彼らが素晴らしいセックスエイドの巨大な特典について彼らの配偶者と話すことだけでなく､彼らがあなたの結婚を助ける理由と理由を話すことです｡あなたが最初の場所でｾｯｸｽの人形を購入するかどうかは､議論の後に来る協定によってかなり決定されます｡
