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  • 常用数据挖掘软件/软件包大盘点

    千次阅读 2018-07-25 18:23:20
    数据挖掘软件首推R,它的优点在于函数都给你写好了,你只需要知道参数的形式就行了,有时候即使参数形式不对,R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。 R作为一款用于统计分析和图形化的...

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    数据挖掘软件首推R,它的优点在于函数都给你写好了,你只需要知道参数的形式就行了,有时候即使参数形式不对,R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。

    R作为一款用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具,为了保证性能,其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用,它提供了一种脚本语言,即R语言。R支持一系列分析技术,包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。

    R软件的首选界面是命令性界面,通过编写脚本来调用分析功能。如果缺乏编程技能,也可使用图形界面,比如使用R Commander。

    其次是Python,Python几乎都可以做(通用性语言),函数比R多,比R快。但是缺点是比R难学一点。它是一门语言,R更像是一种软件,所以python更能开发出flexible的算法。它的语言简单易懂,做分析方便,而且可以开发大型软件。

    其它数据挖掘软件用的并不是很多,但是可以结合知友的回答推荐几款,常用的数据挖掘软件还是有很多的,各有千秋。

    • SAS Data Mining:

    发掘数据集的模式,其描述性和预测性模型为用户更深入的理解数据提供了基础。用户不需要写任何代码,它们提供易于使用的GUI,并提供从数据处理、集群到最终环节的自动化工具,用户可以从中得出最佳结果做出正确决策。

    • WEKA:

    一款非常复杂的数据挖掘工具,也可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。其原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本,支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时,Weka也为普通用户提供了图形化界面。

    同时它还支持几种经典的数据挖掘任务,显著的数据预处理,集群,分类,回归,虚拟化,以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的,每个数据点都被许多属性标注。 Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库,并可以处理一个数据库的查询结果。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时,Weka也为普通用户提供了图形化界面。和R相比,Weka在统计分析方面较弱,但在机器学习方面要强得多。

    • Software – R:

    R软件是另一种较为流行的GNU开源数据挖掘工具,它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。除了可以为科学家、研究人员以及学生提供数据挖掘和分析功能外,它还可以提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

    • NLTK:

    NLTK(Natural Language Tool Kit)最适用于语言处理任务,因为它可以提供一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。而您需要做的只是安装NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。

    • RapidMiner:

    最受欢迎的免费数据挖掘工具之一,它是一个开源的数据挖掘软件,由Java语言编写而成,提供一些可扩展的数据分析挖掘算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。

    另一方面,它提供的实验由大量的算子组成,而这些算子由详细的XML 文件记录,并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500个算子,并且,其结合了学习方案和Weka学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析,同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。

    • KNIME

    一款基于Eclipse开发环境来精心开发的数据挖掘工具。无需安装,方便使用。用Java语言开的一款开源的数据分析、报告和综合平台,拥有数据提取、集成,处理,分析、转换以及加载所需的所有数据挖掘工具。此外,它具有图形用户界面,可以扩展使用Weka中的挖掘算法。KNIME采用的是类似数据流(data flow)的方式来建立分析挖掘流程。挖掘流程由一系列功能节点(node)组成,每个节点有输入/输出端口(port),用于接收数据或模型、导出结果。可以帮助用户轻松连接节点进行数据处理。

    • Orange数据挖掘软件:

    Orange是一个开源数据挖掘和机器学习工具,它的图形环境称为Orange画布(OrangeCanvas),用户可以在画布上放置分析控件 (widget),然后把控件连接起来即可组成挖掘流程。这里的控件和KNIME中的节点是类似的概念。每个控件执行特定的功能,但与KNIME中的节点不同,KNIME节点的输入输出分为两种类型(模型和数据),而Orange的控件间可以传递多种不同的信号。Orange的控件不象KNIME的节点分得那么细,也就是说要完成同样的分析挖掘任务,在Orange里使用的控件数量可以比KNIME中的节点数少一些。Orange的好处是使用更简单一些,但缺点是控制能力要比KNIME弱。


    除了界面友好易于使用的优点,Orange的强项在于提供了大量可视化方法,可以对数据和模型进行多种图形化展示,并能智能搜索合适的可视化形式,支持对数据的交互式探索。


    此外,它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。Orange的弱项在于传统统计分析能力不强,不支持统计检验,报表能力也有限。Orange的底层核心也是采用C++编写,同时允许用户使用Python脚本语言来进行扩展开发。

     

    在使用数据挖掘软件/软件包的过程中,若能结合大数据分析处理平台,

    并能将经常使用的软件包嵌入其中,分析处理数据必会事倍功半。

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  • 数据分析常用五大软件介绍

    万次阅读 2019-03-13 14:29:38
    即刻关注芝诺数据分析,让我们一起成长吧! 工欲善其事,必先利其器。说起来道理大家都懂,只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍...
        
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    即刻关注芝诺数据分析,让我们一起成长吧!

        工欲善其事,必先利其器。说起来道理大家都懂,只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍,瞬间提高学习工作效率。


        虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。那么,这些工具本身到底有什么特点呢?


    科研数据统计绘图常用软件介绍


    Excel


        Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


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        1、数据透视功能


        一个数据透视表演变出10几种报表,只需吹灰之力。一个新手,只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。


        2、统计分析


        其实包含在数据透视功能之中,但是非常独特,常用的检验方式一键搞定。


        3、图表功能


        这几乎是Excel的独门武工,其他程序望其项背而自杀。


        4、高级筛选


        这是Excel提供的高级查询功能,而操作之简单。非常超值享受。


        5、自动汇总功能


        这个功能其他程序都有,但是Excel简便灵活。


        6、高级数学计算


        只要一两个函数轻松搞定


    SAS软件


        SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。


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         主要优点如下:


        1、功能强大,统计方法齐,全,新


        SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法,其分析技术先进,可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。


        2、使用简便,操作灵活


        SAS以一个通用的数据(DATA)步产生数据集,尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。


    • 其编程语句简洁,短小,通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算,得到满意的结果。

    • 结果输出以简明的英文给出提示,统计术语规范易懂,具有初步英语和统计基础即可。

    • 使用者只要告诉SAS“做什么”,而不必告诉其“怎么做”。


        同时SAS的设计,使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它(即无需设定),并且能自动修正一些小的错误(例如将DATA语句的DATA拼写成DATE,SAS将假设为DATA继续运行,仅在LOG中给出注释说明)。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学,严谨和准确与便于使用者有机地结合起来,极大地方便了使用者。


        3、提供联机帮助功能


        使用过程中按下功能键F1,可随时获得帮助信息,得到简明的操作指导。


    R软件


        R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。


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        主要优点如下:


    1. 数据存储和处理系统

    2. 数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)

    3. 完整连贯的统计分析工具

    4. 优秀的统计制图功能

    5. 简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能


        与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。


        R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。


        该语言的语法表面上类似 C,但在语义上是函数设计语言的(functional programming language)的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是,它允许在“语言上计算”(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。


        R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。


    SPSS


        SPSS是世界上最早的统计分析软件。


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        主要优点如下:


        操作简便:界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。


        编程方便:具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。


        功能强大:具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。


        数据接口:能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。


        模块组合:SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。


        针对性强:SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS。


    Python


        Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。


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        常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。


        主要优点如下:


        简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。


        易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。


        速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。


        免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。


        高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。


        可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。


        解释性:一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。


        在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。


        面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。


        可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。


        可嵌入性:可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。


        丰富的库:Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。


        规范的代码:Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。


        工具不是万能的,业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦!

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    (点击图片跳转精彩文章)


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    重庆芝诺大数据分析有限公司成立于2013年8月,国家级高新技术企业,是中国地区大数据应用实践的先行者和领军者。凭借自有大数据管理平台和工具为政府、企业提供数据采集、整合、分析挖掘和应用等大数据综合服务;基于大数据和人工智能技术自主开发的党建知识服务系统,助力党建科学化建设;基于自主专利的大数据实训平台,校企联手共育英才。


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                                           点一下你会更好看耶640?wx_fmt=gif

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  • 数据取证常用三大软件

    千次阅读 2019-05-26 12:44:05
    文件恢复、数据提取的相关技术及应用、熟练掌握三款相关开源工具foremost、scalpel、bulk_exetractor的使用。 关于foremost Foremost是基于文件开始格式,文件结束标志和内部数据结构进行恢复文件的程序 Foremost...

    文件恢复、数据提取的相关技术及应用、熟练掌握三款相关开源工具foremost、scalpel、bulk_exetractor的使用。

    1. 关于foremost
      Foremost是基于文件开始格式,文件结束标志和内部数据结构进行恢复文件的程序
      Foremost参数说明
      $ foremost [-v|-V|-h|-T|-Q|-q|-a|-w-d] [-t ] [-s ] [-k ]
      [-b ] [-c ] [-o ] [-i <file]

    -V - 显示版权信息并退出
    -t - 指定文件类型. (-t jpeg,pdf …)
    -d -打开间接块检测 (针对UNIX文件系统)
    -i - 指定输入文件 (默认为标准输入)
    -a - 写入所有的文件头部, 不执行错误检测(损坏文件)
    -w - 向磁盘写入审计文件,不写入任何检测到的文件
    -o - 设置输出目录 (默认为为输出)
    -c - 设置配置文件 (默认为 foremost.conf)
    -q - 启用快速模式. 在512字节边界执行搜索.
    -Q - 启用安静模式. 禁用输出消息.
    -v - 详细模式. 向屏幕上记录所有消息

    1. Scalpel
      对那些没有日志机制的旧有文件系统,scalpel 工具是一个很好的选择。scalpel 是快速文件恢复工具,通过读取文件系统的数据库来恢复文件。它是独立于文件系统的。
    2. Bulk_exetractor
      一个计算机取证工具,可以扫描磁盘映像、文件、文件目录,并在不解析文件系统或文件系统结构的情况下提取有用的信息,由于其忽略了文件系统结构,程序在速度和深入程度上都有了很大的提高

    即使文件扩展名改变了或者被删去了,文件头部包含的信息可以识别出文件类型,并且通过文件头部和尾部的信息(文件开始格式,文件结束标志和内部数据结构进行恢复文件)可以尝试刻画出完整的文,。数据提取是一个漫长的过程,建议使用自动化的工具来进行以节省时间。
    一些常见的文件类型,当用16进制的编辑器打开时在文件头部打开时会包含如下信息:
    在这里插入图片描述
    本次实验专注于文件以及头部信息的分析与利用,通过上面提到的三个工具我们来进行本次的实验。

    Foremost的使用
    本次使用的镜像来来自于互联网上开源的文件,可从此处下载
    http://dftt.sourceforge.net/test11/index.html
    Foremost是一款简单有效的命令行工具,通过分析文件头部和尾部的信息来恢复文件。我们通过kali左上角的application11-Forensics-》foremost启动
    在这里插入图片描述
    启动之后打开了一个终端
    在这里插入图片描述
    关于程序的版本信息、开发人员以及一些使用选项都被呈现出来
    为了更好理解foremost和选项的使用,可以查阅foremost的系统管理员手册,输入man foremost即可
    在这里插入图片描述
    在这个例子中我们主要用到的是两个选项,-i用于指定输入的文件,即我们前面下载的文件11-carve-fat.dd,-o用于指定一个空的文件夹,我们将其命名为foremost-recovery。通过foremost进行分析只需输入如下的命令就可以了
    在这里插入图片描述
    尽管在处理过程中有些字符是乱码,但是结果已经在我们指定的输出的文件夹中被清楚的总结归类好了,我们打开foremost_recovey输出文件夹查看
    在这里插入图片描述
    我们从上图可以看到被提取出来的文件,按照文件类型分门别类,同时还有个audit.txt,里面包含了分析过程中的详细信息,列出了foremost找到的所有文件件以及他们的文件偏移、大小规模等

    在这里插入图片描述
    在audit.txt的最后,可以看到提取出的文件的总结
    在这里插入图片描述
    可以看到有三个jpg的文件,这是我们我们可以去jpg子文件夹中查看
    在这里插入图片描述
    我们看到foremost是一个的强大的数据回复和文件提取的工具,文件提取所花的时间取决于源文件的规模,如果已经知道了所需提取文件的大小,可以使用使用-t来指定,然后进行提取,这样速度会更快
    比如我们指定只提取jpg
    在这里插入图片描述
    可以看到速度更快
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    不过生成的文件夹中也只要jpg一个子文件夹,同样有三张图片
    在这里插入图片描述

    Scalpel
    Scalpel作为早期的foremost的升级版被开发出来,主要是针对解决foremost提取文件时高CPU占用率和ROM使用率的问题而开发
    和Foremost不一样,所需提取的文件类型需要在scalpel的配置文件中设置
    配置文件的路径
    在这里插入图片描述
    使用nano打开并修改
    这是默认的
    在这里插入图片描述
    在上图中我们可以看到所有类型的前面都被#注释了,如果我们需要使用scalpel提取某种类型的文件,将它前面的#删去就可以了
    我们来删去一些,请按照下图操作
    在这里插入图片描述
    这样的话,如果待提取文件中有gif,jpg,png,bmp则会被提取出来
    保存并退出,接下来启动scalpel
    在下图中输入即可
    在这里插入图片描述
    点击图标启动
    启动后会显示使用的语法、其他选项以及关于工具的其他信息
    在这里插入图片描述
    为了便于对比,我们同样使用前面foremost实验的那个文件
    使用-o指定输出文件夹为scalpeloutput,后面跟着输入文件
    在这里插入图片描述
    从上图中可以看到提取出6个文件,其中gif1个,jpg5个
    我们打开输出的文件夹
    在这里插入图片描述
    在jpg文件夹中虽然有5个,但是只有3个确实是jpg文件
    在这里插入图片描述
    这可能是因为这两个文件恰好符合jpg文件的特征,但是本身可能是无意义的数据块,从而被scalpel错误地提取出来了
    提取的特征在前面那张截图中可以看到,jpg的特征是这样子的
    在这里插入图片描述
    同样在audit.txt中可以看到详细的处理信息

    在这里插入图片描述

    Bulk_extractor
    在前面的实验中我们可以看到,foremost和scalpel是比较有效的文件恢复和提取的工具,但是仅限于几种特定的类型,为了进一步的提取数据,我们可以使用Bulk_exetractor
    除了foremost、scalpel能提取的恢复、提取的数据外,Bulk_exetractor还可以提取的数据包括:信用卡号码、邮箱地址、url、网页信息等
    这次使用到的文件也是互联网上公开的,可以从这儿下载
    http://downloads.digitalcorpora.org/corpora/scenarios/2009-m57-patents/drives-redacted/
    在使用Bulk之前,我们可以-h查看帮助说明
    在这里插入图片描述
    这次使用我们从terry-work-usb-2009-12-11.E01中提取信息并将输出保存至bulk_output文件夹
    输入如下命令即可
    在这里插入图片描述
    在分析工作结束后,bulk会显示所有线程都完成了,并且给出分析过程及提取出的信息的总结。
    在这里插入图片描述
    图中还能看到md5 hash、总共处理的MB,甚至还有3个邮件特征
    我们累出输出文件夹中的内容
    在这里插入图片描述
    需要注意的是,不是所有列出来的文件都包含数据。只有在月份左边的那些数字大于0的文件才包含数据
    在输出文件夹中可以看到很多独立的txt文件
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    我们可以查看上上图中列出的数字大于0的文件
    比如telephone.txt
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    显示的都是电话号码
    url.txt
    在这里插入图片描述
    显示的是浏览的网页和链接等

    总结:我们通过三款工具,学习了文件恢复和数据提取的相关技能。首先通过CTF隐写类题目中最常见的工具Foremost来进行文件提取,它会通过扫描整个镜像来搜索支持的文件类型。之后我们使用scalpel针对同一个文件进行提取,只不过需要在配置文件中针对我们想要提取的文件类型做些修改。这两款工具都提供了audit.txt来总结提取出的文件列表以及分析的详细信息。
    Bulk_exetractor是一款十分出色的工具,被用来提取数据、发现隐藏的信息,在上面的实验中已经见识它的威力了。

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  • 常用数据统计分析软件

    千次阅读 2015-03-23 11:59:23
    数据分析工具最常用的就是Excel,主要用于统计分析和数据挖掘。Excel功能非常强大,几乎可以完成所有的统计分析工作。常用数据分析工具有SPSS/Clementine/SAS/Origin/Matlab等等。 SPSS(IBM) SPSS是世界上最早...
      数据分析工具最常用的就是Excel,主要用于统计分析和数据挖掘。Excel功能非常强大,几乎可以完成所有的统计分析工作。常用的数据分析工具有SPSS/Clementine/SAS/Origin/Matlab等等。
      常用的数据统计分析软件 - 以德糊人 - ——挨踢民工 Playkid——
      SPSS(IBM)
      SPSS是世界上最早的统计分析软件,SPSS公司成立于1975年。2009年IBM公司收购了SPSS公司,SPSS软件更名为IBM SPSS。
      SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。SPSS与Office或WPS2000不直接兼容,只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。

      Clementine(IBM)
      Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台,被誉为第一数据挖掘工具。1999年SPSS公司收购了ISL公司,Clementine被更名为SPSS Clementine。IBM公司收购了SPSS公司后更名为SPSS Modeler。
      Clementine与SPSS统计功能有了更多的整合,数据处理也更加灵活和好用。

      SAS
      全称为Statistics Analysis System,最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制,并于1976年成立了SAS软件研究所,正式推出了SAS软件,其在中国的全资子公司为赛仕软件。在数据处理和统计分析领域,SAS系统被誉为国际上的标准软件系统,并早在96~97年度被评选为建立数据库的首选产品,堪称统计软件界的巨无霸。

      BMDP
      BMDP是Bio Medical Data Processing的缩写,是今已经有40多年的历史,是最早的综合专业统计分析软件。目前在国际上与SAS、SPSS被并称为世界级的三大统计工具软件。BMDP已被SPSS公司并购(后又被IBM收购),与SAS竞争专业统计领域的市场份额。

      PASW(IBM)
      PASW Statistics(Predictive Analytics Software Statistics),是一种用于分析数据的综合系统。以前称为SPSS Statistics,SPSS被IBM收购后改名为PASW Statistics

      SAP
      SAP(Systems Applications and Products in Data Processing)是SAP公司的产品,是目前全世界排名第一的商務智能解決方案和ERP软件。
      德国SAP公司是全球最大的企业管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。1972年,从IBM公司跳槽出来的 4个年轻工程师创办了SAP公司。

      除此以外,还有
      JMP分析:SAS的一个分析分支,尤其适合非统计专业背景的数据分析人员使用,在同类软件中有较大的优势。
      XLstat:Excel的插件,可以完成大部分SPSS统计分析功能。
      Ucinet:社会网络分析软件,从关系角度进行分析社会网络。
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  • 众所周知,大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它的含义十分广泛,并庞大复杂,需要有专门设计的硬件和软件工具来进行数据处理和分析。下面给大家推荐5款最
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  • Stata之数据录入

    2020-07-25 18:10:58
    Stata之数据录入1.直接输入数据1.1交互方式输入数据 edit1.2程序方式录入数据 input--end2.导入已有的数据或文本2.1导入dta文件2.2导入文本文件2.3导入Excel文件 在Stata中,录入数据的方法无非是直接输入数据或者...
  • 大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观,实时地查看数据变化并做出第一反馈。...数据展示(可视化)软件一:Tableau 除了精美的图片外,Tableau数据可视化工具还易于使用,海量数
  • R软件数据输入与输出

    千次阅读 2017-02-04 21:25:56
    在R软件中,数据有多种输入方式 (1)csv格式 csv是一种逗号分隔的纯文本文件,在R中可以用read.table ()来读取 例:read.table (file,header=FALSE,sep=“”) 其和read.csv()读取数据形式相似 read.csv(file,header...
  • 在显示区里面,节点的连接和断开,鼠标的中键很有用。 F3删除该节点的所有连线。 建立缓存区的话,就会从缓冲区里面读数据,而不是从最开始的数据源。 排序、合并或汇总这样比较耗时的...就是一些软件保持的文件啦。sa
  • 数据表中读入数据,用SPSS进行数据处理,然后用WEKA进行数据分析的过程文档
  • 下面是使用该工具处理双端测序(PE)数据时,常用参数的一些说明。 参考文档 Trimmomatic工具的参考文献 Trimmomatic工具官网 Trimmomatic工具使用手册 软件使用 执行命令 ## 双端测序数据使用方法 # 使用v0.32版....
  • SPSS学习(1)之数据录入与数据获取

    万次阅读 多人点赞 2017-12-20 21:02:34
    一种是非电子化的原始数据资料,需要直接将调查问卷中的数据录入SPSS软件,建立数据文件;另一种是已经被录入为其他数据格式的资料,需要将其内容直接读入SPSS中。 针对这两种情况,我们一起来研究下,如何将数据...
  • 常用统计分析软件介绍

    万次阅读 2018-03-08 08:45:12
    一、 SAS统计软件  SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写,翻译成汉语是统计分析系统,最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制,1976 年... 在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系...
  • 常用数据无损压缩算法分析

    万次阅读 2011-02-01 11:40:00
    事实上,从压缩软件WINRAR到熟知的MP3,数据压缩技术早已应用于各个领域。 <br />2 数据压缩技术概述   本质上压缩数据是因为数据自身具有冗余性。数据压缩是利用各种算法将数据冗余压缩到最小,并尽...
  • 12款常用数据挖掘工具推荐

    千次阅读 2019-09-06 12:16:56
    数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件数据在当今世界中就意味着金钱,但是因为大多数数据都是非结构化的。因此,拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。下面为...
  • Modbus数据点位监控曲线软件 1. 软件概述 DotTrend是一款全新设计开发的软件(原创),理论上可用于监控所有遵守Modbus标准协议的设备,便于开发人员和服务人员获取设备数据并进行分析,本软件支持Modbus RTU(RS485...
  • 数据分析软件界面设计

    千次阅读 2017-11-29 14:23:32
    使用CSharp进行简单的界面编程,实现简单的数据操作。 1) 设计一个窗体,实现:输入a、b、c,弹出提示为a+b^c的值。Math.Pow 2) 设计一个窗体,实现:输入数字a,弹出提示为a!。 2) 具有菜单、工具条和状态栏。 ...
  • 软件工程:数据流图和结构图怎么画?

    万次阅读 多人点赞 2020-09-01 18:43:03
    文章目录Step 1:根据软件的功能描述,绘制数据流图:Step 2:根据数据流图,分级绘制结构图:•边界划分:•第一级分解:•第二级分解:•精化减少耦合: Step 1:根据软件的功能描述,绘制数据流图: 问题表述: ...
  • 边界测试中所选择的输入测试数据不一定是有效数据。 边界测试的测试用例选择原则: 如果输入条件规定了值的范围,则应该取刚达到这个范围的边界值,以及刚刚超过这个范围边界的值作为测试输入数据;如果输入...
  • R语言之数据输入

    千次阅读 2020-07-03 20:42:56
    R可从键盘、文本文件、Microsoft Excel和Access、流行的统计软件、特殊格式的文件、多种关系型数据库管理系统、专业数据库、网站和在线服务中导入数据。因此本节整理了R(RStudio)中数据输入的集中方式。
  • Excel入门之快速录入数据

    千次阅读 2020-05-04 16:32:05
    数据录入0引言1、从外部导入数据2、内部自动填充操作2.1自动填充和排序的列表2.2等差等比数列2.3日期的录入3、多个不连续的单元格录入数据快捷键4、从下拉列表中选择5、二分类自定义法6、数据验证法7、随机函数法 ...
  • 框中输入 ",+" (不包含两侧双引号,加号代表一个或者多个逗号), 在 "替换为" 框中输入 "^p" (不包含两侧双引号,^p 在 UltraEdit 中代表一个回车换行符)。记得勾选正则表达式。 ...
  • 软件工程之数据流图

    千次阅读 热门讨论 2013-12-07 21:19:58
    数据流图是用来描绘软件系统逻辑模型的图形工具,它描绘信息和数据输入到输出的过程中所经历的一切。.逻辑模型的意思是在描绘的过程中只需要考虑系统所完成的基本逻辑功能,而不需要考这些功能是如何实现的。  ...
  • 科研常用软件

    千次阅读 2016-05-31 13:44:00
    从事科研这么多年,感觉有些软件激发了我无穷的乐趣,同时给我带来事半功倍的效果。为了分享这些软件,古撰此文,若有不足之处,请见谅!    1. 文献管理工具: EndNote,以及NoteExpress、Biblioscape 、...
  • 基于VBA的数据录入界面开发

    千次阅读 2020-09-03 14:25:27
    基于VBA的数据录入界面开发: 一、用户需求: EXCEL表格中需要录入信息过多,人为查找耗时且易出错。 二、功能实现: 根据输入信息,在界面查找并显示相应数据。 在界面填写待填充信息,同步保存到EXCEL表格。...
  • 作为技术负责人和项目负责人,我负责了河南省新蔡县和永城市农村土地确权项目,在图解地块、调查公示、数据入库等环节形成了一系列原创性成果,...本文是数据入库至苍穹软件篇,如有问题或需要技术指导,欢迎随时联系!
  • 数据挖掘算法——常用分类算法总结

    万次阅读 多人点赞 2019-06-17 10:55:22
    常用分类算法总结分类算法总结NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法 分类算法总结 分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法...
  • Radan7是一款由美国GSSI公司专为地质雷达处理软件数据处理开发的行业软件、地质雷达数据常规处理流程、公路路面数据处理流程,并类聚典型案例辅助理解。图文并茂,能很好的指导Radan7软件数据后处理功能的使用...
  • 首先打开数据采集服务软件,新建一个数据采集服务项目,并设置项目路径,如下图: 选择数据采集节点,通过‘编辑’->‘添加设备’菜单打开添加编辑设备的窗口,输入设备名称,选择设置相关的参数,如下图: ...

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