分析工具

Lighthouse可以直接集成到Chrome开发者工具中，也可以在Node.js环境中使用。在使用Lighthouse时，用户可以选择要分析的页面、设备类型（桌面或移动）以及要分析的方面（性能、可访问性、最佳实践等）。

AutoProfiler是一个开源的DataFrame分析工具，它专为Jupyter环境设计。

最近在做一些性能优化相关的工作，相信大家在工作过程中也会遇到一些性能优化相关的场景，这对于前端开发者来讲是一项加分技能。为了我们的用户在使用我们的产品时能够有一个非常好的体验，我们需要对页面进行诊断优化。在行业中，我们的页面P90在两秒内算是达标，超过这个时间那么你就可能会流失部分用户。

看了一系列的静态代码扫描或者叫静态代码分析工具后，总结对工具的看法：静态代码扫描工具，和编译器的某些功能其实是很相似的，他们也需要词法分析，语法分析，语意分析...，但和编译器不一样的是他们可以自定义各种各样的复杂的规则去对代码进行分析。

Clang 静态分析器CSA是一个源代码分析工具，可查找 C、C++ 和 Objective-C 程序的bugs。

对于JVM的监控工具来说，其能力与常用的命令行语法差异很小，并且这些命令在jdk中tools.jar包也可以找到其对应的类，对于一些更高级的监控平台来说，例如Kuboard、Skywalking等，也对这些底层能力做了集成，其原理应该也是大同小异。

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。为了解答大家的疑惑，今天我测评了5款较为常用的大数据分析工具。

本文推荐一些免费的预测分析软件，它们主要用于分析统计使用，机器学习和数据挖掘来寻找关于客户行为，市场趋势和原始数据集中其他领域的线索的相关性和模式。其中一些预测建模解决方案可通过许可，免费获得开源或社区版本;其中一些预测分析软件是商业版本的免费版或社区版，但提供的功能较少。

为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。本人先后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的原则，希望能对大家有所帮助。 2018-02-06 09:25:35 数据分析分析方法分析工具 从大数据的角度看：年货变迁、消费升级和财富效应 打开电视，商家的年货促销层出不穷;走出家门，各地的年货大集精彩纷呈。而在老百姓办年货的背后，活生生展现了一幅居民消费升级趋势图。再往细了挖掘，你会发现，这一轮消费升级的背后，反映的是改善需求对消费的拉动，以及房价上涨带来的财富效应。

毕竟R这门语言本身就是为统计而生的，而且是统计学专家在维护R社区，沉淀了数理统计领域众多权威算法、函数、工具。

wandb全称Weights & Biases，用来帮助我们跟踪机器学习的项目，通过wandb可以记录模型训练过程中指标的变化情况以及超参的设置，还能够将输出的结果进行可视化的比对，帮助我们更好的分析模型在训练过程中的问题，同时我们还可以通过它来进行团队协作

移动和云计算的采用扩大了现代企业的安全边界，许多企业在更深入地了解其IT基础设施，以监控恶意活动或软件。这些潮流带来了越来越多有待评估的威胁数据。想把这些数据转化成有意义的情报，就需要不仅限于传统安全信息和事件管理(SIEM)功能的工具，以便整合和分析不同类型的数据(包括结构化数据和非结构化数据)。

虽然收集和分析“大数据”存在一些分析和技术方面的挑战，但事实上大部分公司已经能够应对这种挑战。这是因为有一些非常强大的分析工具都是免费、开源的，可以充分利用这些工具来提升自己的能力。

无论从实际数据量方面来看，还是从业务重要性方面来看，大数据都很大。尽管大数据如此重要，还是只有38%的企业准备好处理不断涌入的大数据。 2015-04-14 09:58:21 大数据分析工具常见难题 什么大数据？它如何作用于互联网医疗？ Big Data，一般称为“大数据”，这已经不是一个新鲜的概念，是一把可以适用于各行各业的万能钥匙。但现在，这个名词可以说已经到了“滥用”的地步，“大数据分析”似乎正在从一个高大上的名词变成了一个没什么新意的“噱头”。