黑客入侵某棋牌网站后台管理系统实战

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选择需要制作曲线图的数据，然后点击左上角的插入，选择插入图表曲线图看数据最明显表格中的数据为三组数据，选择其中两组数据也可以选择右边的设置栏进行设置，表格的形式大小内容样式等都可以设置 ，详细步骤1。

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这时候，我们需要对数据进行交叉对比，并且引用外部数据用外部数据对内部数据进行证伪及真实性考量还有，做数据的图形化，并且与外部数据的图形进行趋势分析外部数据包括，标杆企业数据同行数据统计局数据随机调查问卷。

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一数据量过大，数据中什么情况都可能存在如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中。

1结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算深度学习语义计算以及人工智能其他相关技术结合得益于以云计算大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能快速并行处理海量数据2。

3数据提取 数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取何时取如何取4数据挖掘 数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键5数据分析 数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当。

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能56个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等十六使用采样数据。

该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件自然事件地理环境科技创新。

1数据ETL过程 2数据整理，生成与业务相关的新变量 3应用统计分析或数据挖掘技术 4展现统计结果或数据挖掘归纳的知识 5结果应用，指导实践。

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