《数据分析师》专题

点聚合分析，是指针对点数据集制作聚合图的一种空间分析作业。通过网格面或多边形对地图点要素进行划分，然后计算每个面对象内点要素的数量，并作为面对象的统计值，也可以引入点的权重信息，考虑面对象内点的加权值作为面对象的统计值；最后基于面对象的统计值，按照统计值大小排序的结果，通过色带对面对象进行色彩填充。 目前支持的点聚合分析类型包括：网格面聚合和多边形聚合，其中网格面聚合图按照网格类型又可分为四边形网

服务区分析是为网络上指定的服务中心点查找其服务范围。例如：为网络上某点计算其 30 分钟的服务区，则结果服务区内，任意点出发到该点的时间都不会超过30分钟。 下面以长春数据为例，然后在地图中选择将要分析的服务中心点(支持多中心)，根据选择服务中心点的顺序依次按照。400、500、600...递增的数值作为服务半径进行缓冲区分析。即第一个服务中心点的服务半径为 400，第二个服务中心店的服务半径为

核密度分析用于计算点、线要素测量值在指定邻域范围内的单位密度。简单来说，它能直观的反映出离散测量值在连续区域内的分布情况。其结果是中间值大周边值小的光滑曲面，栅格值即为单位密度，在邻域边界处降为0。 密度分析可用于计算人口密度、建筑密度、获取犯罪情况报告、旅游区人口密度监测、连锁店经营情况分析等等。例如： 某街区分布了多栋高层公寓及住宅，已知每栋的入住人数，想要了解街区内各处的人口分布情况，即可使

缓冲区分析（buffer）是根据指定的距离在点、线和多边形实体周围自动建立一定宽度的区域范围的分析方法。例如，在环境治理时，常在污染的河流周围划出一定宽度的范围表示受到污染的区域；又如在飞机场，常根据附近居民的健康需要在周围划分出一定范围的区域作为非居住区等。 下面以长春数据为例，对“团结路”进行半径为10米的圆头缓冲分析，缓冲区分析的接口使用方法如下： 设置缓冲区分析参数、缓冲区通用参数。 //

@SpringBootApplication由以下注解组成 @Target({ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Inherited @SpringBootConfiguration @EnableAutoConfiguration @ComponentScan( exclud

使用指南 - 分析云 - 分析云是什么 一、对企业的价值 百度统计分析云是一款智能、敏捷的用户增长分析产品，以强大的数据采集和数据分析等能力，帮助企业实现数据资产沉淀，驱动企业业务全方位成长！ 数据资产沉淀：帮助企业实现全域数据采集，安全、可靠的数据智能管理 数据驱动业务增长：深度挖掘数据价值，助力企业实现全业务优化升级 二、五大产品优势 全域数据采集 融合多端行为数据，底层数据全量无采样，满足企

1. 对企业的价值 百度统计分析云是一款智能、敏捷的用户增长分析产品，以强大的数据采集和数据分析等能力，帮助企业实现数据资产沉淀，驱动企业业务全方位成长！ 数据资产沉淀：帮助企业实现全域数据采集，安全、可靠的数据智能管理 数据驱动业务增长：深度挖掘数据价值，助力企业实现全业务优化升级 2. 五大产品优势  全域数据采集 融合多端行为数据，底层数据全量无采样，满足企业对全域用户数据的需求  多维

你现在有了一个解析器，它应该生成一个语法产生式对象树。我会将其称为“解析树”，这意味着你可以从“解析树的顶部开始，然后“遍历”它，直到你访问每个节点来分析整个程序。当你了解BSTree和TSTree数据结构时，你已经做了这样的事情。你从顶部开始访问了每个节点，并且你访问的顺序（深度优先，广度优先，顺序遍历等）确定了节点的处理方式。你的解析树具有相同的功能，编写微型 Python 解释器的下一步是遍

       在“分析”菜单栏中点击“填挖方分析”，有绘制多边形和选择面两个选项，这里以绘制多边形为例。        在三维地形上绘制一个指定多边形作为填挖方范围，双击结束绘制，弹出对话框。        首先需要设置所需向下或向上填挖的目标高度，即基准面。在对话框上输入基准面高程值，填挖方分析随着基准面高程值得变化而变化，最后点击“分析”得到填挖方量数据以及分析结果图，分析结果图中紫色区域表示

       在“分析”菜单栏中点击“可视域分析”，在地面上选择一个视野中心点，然后鼠标移动绘制一个可视圆弧，绘制出分析范围，可以判断出这片区域哪些地区可通视，哪些区域不可通视。视野中心点会显示视高（可在“分析设置”里进行设置）、半径、经度和纬度，绿色为可视域，红色为不可视域。

       在“分析”菜单栏中点击“填挖方分析”，有绘制多边形和选择面两个选项，这里以绘制多边形为例。        在三维地形上绘制一个指定多边形作为填挖方范围，双击结束绘制，弹出对话框。        首先需要设置所需向下或向上填挖的目标高度，即基准面。在对话框上输入基准面高程值，填挖方分析随着基准面高程值得变化而变化，最后点击“分析”得到填挖方量数据以及分析结果图，分析结果图中紫色区域表示

       在“分析”菜单栏中点击“可视域分析”，在地面上选择一个视野中心点，然后鼠标移动绘制一个可视圆弧，绘制出分析范围，可以判断出这片区域哪些地区可通视，哪些区域不可通视。视野中心点会显示视高（可在“分析设置”里进行设置）、半径、经度和纬度，绿色为可视域，红色为不可视域。

概述 使用启动来源分析功能，需要集成“应用分析（无埋点）”类型的SDK。 启动来源分析是MTJ新推出的功能，帮助用户分析App的启动来源：自然打开、应用跳转、推送唤醒等场景。 具体的产品功能，可以查看启动来源分析。 版本支持 支持系统iOS 9.0+。 集成步骤 下载并集成MTJ最新版的“应用分析（无埋点）”类型的SDK，您可以前往SDK中心下载对应的版本，并按照本文档的集成步骤进行集成。 当您完

概述 APP启动来源分析功能，是百度移动统计新推出的统计功能，可以统计APP的主要激活来源分布：用户主动打开，其它APP唤醒打开，点击Push推送的通知栏消息唤醒打开APP。 用户主动打开 - 用户在桌面上点击进入应用； 其它APP唤醒 - 用户通过其它APP（eg: 小米应用助手）唤醒打开APP Push推送唤醒 - 用户通过点击推送的消息唤醒打开APP 启动来源分析功能仅支持无埋点SDK，请集

在围绕用户增长（AARRR）的功能框架中，渠道分析解决了用户激活的分析，而对于活跃用户为什么活跃？用户被激活（启动）的入口或原因有哪些？行业内之前尚无成熟的工具分析此类问题。 百度移动统计通过技术创新，依赖“黑科技”实现了对应用启动来源的监控，将启动来源分为三类：直接打开、PUSH唤醒、APP调起。帮助产品运营更深入的监控和分析产品的日活。 首先解释一下三种启动来源 APP调起：指由其他APP调起