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  • 需求分析

    千次阅读 多人点赞 2019-06-19 11:03:02
    需求分析概括就是:需求分析主要是确定待开发软件的功能、性能、数据、界面等要求。需求分析的实现步骤通常包括:获取当前系统的物理模型,抽象出当前系统的逻辑模型,建立目标系统 的逻辑模型三个部分。 需求分析...

     

    需求分类

    需求分析概括就是:需求分析主要是确定待开发软件的功能、性能、数据、界面等要求。需求分析的实现步骤通常包括:获取当前系统的物理模型,抽象出当前系统的逻辑模型,建立目标系统 的逻辑模型三个部分。

    需求分析阶段的工作可以分成 4 个方面:

    (1)问题识别:用于发现需求、描述需求,主要包括功能需求、性能需求、环境需求、 可靠性需求、安全保密需求、用户界面需求、资源使用需求、软件成本消耗与开发进度需求, 以此来预先估计以后系统可能达到的目标。

    (2)分析与综合:也就是对问题进行分析,然后在此基础上整合出解决方案。

    常用的方法有面向数据流的结构化分析方法(Structured Analysis, SA),面向数据结构的 Jackson 方法,面向对象的分析方法(Object Oriented Analysis, OOA),以及用于建立动态模型的状态迁移图和 Petri 网。

    (3)编制需求分析的文档:也就是对已经确定的需求进行文档化描述,该文档通常称为“需求规格说明书”。

    (4)需求分析与评审:它是需求分析工作的最后一步,主要是对功能的正确性、完整性和清晰性,以及其他需求给予评价。

    需求分类:软件需求包括功能需求、非功能需求和设计约束三方面内容。

    功能需求:是指系统必须完成的那些事,即为了向它的用户提供有用的功能,产品必须执行的动作。

    非功能需求:是指产品必须具备的属性或品质,如性能、响应时间、可靠性、容错性、扩展性等。

    设计约束:也称为限制条件、补充规约,这通常是对解决方案的一些约束说明,例如必须采用国有自主知识版权的数据库系统,必须在 UNIX 操作系统之下运行等。

    业务需求、用户需求、系统需求这三个处于不同层面的概念。

    业务需求(Business Requirement):是指反映组织机构或客户对系统、产品高层次的目标要求,通常问题定义本身就是业务需求。

    用户需求(User Requirement):是指描述用户使用产品必须要完成什么任务,怎么完成的需求,通常是在问题定义的基础上进行用户访谈、调查,对用户使用的场景进行整理,从而建立从用户角度出发的需求。

    系统需求(System Requirement):是从系统的角度来说明软件的需求,它包括用特性说明的功能需求、质量属性、非功能需求及设计约束。

    需求工程

    需求工程就是包括创建和维护系统需求文档所必需的一切活动的过程,主要包括需求开发和需求管理两大工作。

    (1)需求开发:包括需求捕获、需求分析、编写规格说明书和需求验证 4 个阶段。

    (2)需求管理:通常包括定义需求基线、处理需求变更、需求跟踪等方面的工作。

    需求开发是主线,是目标;需求管理是支持,是保障。

    需求分析方法

    (1)结构化分析方法:

    使用标准化的方法,开发和推出各种名为“结构化分析”的方法论,而 Tom DeMacro 则是这个领域最有代表性和权威性的专家。

    (2)软系统方法:这是一个过渡性的方法论,并未真正流行过。因为结构化分析方法采用的相对形式化的模型不仅与社会观格格不入,而且在解决“不确定性”时显得十分无力。最有代表性的软系统方法是 Checklan方法。

    (3)面向对象分析方法:在 20 世纪 90 年代,结构化方法的不足在面对多变的商业世界时,显得更加苍白无力,这就催使了 OOA 的迅速发展。

    (4)面向问题域的分析(Problem Domain Oriented Analysis, PDOA):现在又发现面向对象分析方法也存在着很多的不足,应运而生了一些新的方法论, PDOA 就是其中一种。不过现在还在研究阶段,并未广泛应用。

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  • 基于Python的数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python的数据分析主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...

    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用
    Python进行数据分析的学习方法及步骤;

    随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面,产生的数据量也呈现指数级增长的态势,同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下,数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究
    课题。在数据分析的程序语言选择上,由于Python语言在数据分析和处理方面的优势,大量的数据科学领域的从业者使用Python
    来进行数据科学相关的研究工作。

    1、数据分析的概念

    数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展,企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高,同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼,以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向,进而帮助企业管理层做出决策。

    2、数据分析的流程

    数据分析是一种解决问题的过程和方法,主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署:

    1)需求分析

    数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步,也是非常重要的一步,决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要,结合现有的数据情况,提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容,最终和需求方达成一致。

    2)数据获取

    数据获取是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式:网络爬虫获取和本地获取。网络爬虫获取指的是通过Python编写爬虫程序合法获取互联网中的各种文字、语音、图片和视频等信息;本地获取指的是通过计算机工具获取存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的历史数据和实时数据。

    3)数据预处理

    数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换,并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中,数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张;数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据;数据标准化可以去除特征间的量纲差异;数据交换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析过程中,数据预处理的各个过程互相交叉,并没有固定的先后顺序。

    4)分析建模

    分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法,以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法,发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。

    5)模型评价与优化

    模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。模型的优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求,但在实际生产环境应用过程中,发现模型的性能并不理想,继而对模型进行重构与优化的过程。

    6)部署

    部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同,部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告,也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中,数据分析员提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案,实际执行与部署的是需求方。

    3、Python是功能强大的数据分析工具

    Python具有丰富和强大的库,它常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起,是一门更易学、更严谨的程序设计语言,常用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、网络爬虫、Web应用等;R语言常用于统计分析、机器学习、科学数据可视化等;MATLAB则用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理及信号处理等。可以看出,以上三种语言均可进行数据分析。

    4、Python进行数据分析的优势

    Python是一门应用非常广泛的计算机语言,在数据科学领域具有无可比拟的优势。Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势:

    1》语法简单精炼。对于初学者来说,比起其他编程语言,Python更容易上手;

    2》有许多功能强大的库。结合在编程方面的强大实力,可以只使用Python这一种语言就可以去构建以数据为中心的应用程序;

    3》不仅适用于研究和原型构建,同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具,能给企业带来显著的组织效益,并降低企业的运营成本;

    4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如,Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序,这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其他环境系统中使用Python;

    5》Python是一个混合体,丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点,还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。

    5、Python数据分析常用类库介绍

    Python拥有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot⁃lib、scikit-learn和Spyder等功能齐全、接口统一的库,能为数据分析工作提供极大的便利。其中,Num Py主要有以下特点:

    1)具有快速高效的多维数组对象ndarray;
    2)具有对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数;
    3)具有线性代数运算、傅里叶变换及随机数生成的功能;
    4)能将C、C++、Fortran代码集成到Python;
    5)可作为算法之间传递数据的容器。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 数据分析入门(一)

    千次阅读 多人点赞 2020-02-29 11:17:19
    用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。 1.2数据分析包括 描述性数据分析(初级数据分析):使用几个关键数据来描述整体...

    1.数据分析概念

    1.1数据分析

    是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。

    1.2数据分析包括

    • 描述性数据分析(初级数据分析):使用几个关键数据来描述整体的情况。指标:平均数,众数
      常见的分析方法包括:对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。Excel可以实现。
    • 探索性数据分析(高级数据分析):EDA指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。主要包括:汇总统计、可视化
    • 验证性数据分析(高级数据分析):EDA出现之后,数据分析的过程就分为两步了,探索阶段和验证阶段。探索阶段侧重于发现数据中包含的模式或模型,验证阶段侧重于评估所发现的模式或模型。

    1.3企业数据分析的目标

    • 进行市场分析和研究
    • 把握产品的市场动向
    • 指定产品研发和销售计划

    2.数据分析的三大作用

    2.1现状分析

    • 告诉你企业的整体运营情况,通过各项指标衡量企业的运营状况
    • 告诉你企业的各项业务构成,了解各项业务发展和变动情况
    • 通过日常同报完成,如日报,周报,月报

    2.2原因分析

    • 有了现状分析,但不知好在哪里,差在哪里,就要进一步开展原因分析,做优化调整。
    • 原因分析通过专题分析完成。

    2.3预测分析

    • 需要对企业未来发展趋势做预测,为企业提供参考与决策依据,使企业持续健康发展。
    • 预测分析通过专题分析完成,指定企业年度,季度计划时进行。

    数据分析六大步骤

    3.1明确分析目的和思路

    • 3.1.1明确分析目的
    菜鸟会想数据分析师会想
    这张曲线图很好看,怎么做的?数据变化背后真相是什么?
    这些数据可以做什么样的分析?从哪些角度分析数据才系统?
    高级分析方法在这里能用嘛?用什么分析方法最有效?
    要做多少张图表?图表是否表达出有效的观点?
    除了为数据添加文字说明外还需要说什么?数据分析的目的达到了吗?
    数据分析报告要写多少页?数据分析报告有说服力吗?
    …………
    • 3.1.2确定分析思路
      《精益数据分析》这本书推荐
      1.熟悉分析方法论
      2.搭建分析框架
      3.再把分析框架体系化

    3.2数据收集

    是指按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供素材和依据。
    数据的主要来源:

    • 数据库
    • 互联网
    • 市场调研
    • 埋点(前端埋点、后端埋点)
    自己埋点和接入第三方统计工具,现在有很多第三方统计工具,神策,Google Analytics、百度统计、CNZZ统计、友盟都是用的比较多的,操作简单又方便。自己埋点比较复杂,当然得到的统计数据更为准确高质量。
    

    3.3数据处理

    数据处理 是指对收集到的数据进行加工处理,形成适合数据分析的形式。
    数据处理目的 是从大量杂乱、无规则的数据中,抽取有价值、有意义的数据。

    3.4数据分析与数据挖掘

    • 3.4.1数据分析
      是指用适当的分析方法和工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程
      数据处理是数据分析的基础。比如处理空数据,选取有价值的特征等
      • 一般数据分析:EXCEL
      • 高级数据分析:SPSS、python
    • 3.4.2
      数据挖掘是一种高级的数据分析方法,它侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测
      • 特征工程
      • sklear
      • TensorFlow

    3.5数据展示

    数据展现是指用通过表格和图形的方式来呈现数据
    能用图说明问题的就不用表格,能用表格说明问题的就不用文字

    • matplotlib
    • seaborn
    • tableau

    3.6撰写报告

    • 需要有一个好的框架,图文并茂,层次清晰
    • 需要有一个明确的结论。
    • 一定要有建议或解决方法

    4.常见数据方法论

    确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导,一般把这些数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。
    没有业务思维,数据分析就是一堆废纸。
    方法论在各种行业都是以各式各样的形式存在着的,它其实就是一个指南针,指导大方向。同样在数据分析中,如果方法论不正确或者不合理,后面的分析结果也就没必要看了,在一个不正确或不合理的方法论的指导下,得到的分析结果是不可能正确的。

    4.1数据方法论与数据分析方法的区别

    数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几个方面来开展数据分析?各方面包含什么内容和指标。所以数据分析方法论是从宏观的角度指导如何进行数据分析,它就像是一个数据分析的前期规划,指导着后期数据分析工作的开展。而数据分析法是指具体的分析方法,如:对比分析,交叉分析,相关分析等数据分析方法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。

    数据分析方法论数据分析方法
    是对数据分析的宏观指导主要是从微观角度指导数据分析
    一个数据分析的前期规划(如:数据采用何种数据分析?有几个方面需要分析?各个方面有何指标?)具体的分析方法
    PEST、5W2H、逻辑树、4P等分析思路对比分析法、交叉分析法、相关分析法、回归分析法等

    4.2常见数据分析论例举

    在这里插入图片描述

    • 4.3.1 PEST分析法
      PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(politics),E是经济(economy),S是社会(society),T是技术(technology)。分析一个企业所处的背景的时候,通常是通过这四个因素来进行分析企业所面临的状况。比如:
      在这里插入图片描述
    • 4.3.2逻辑树分析法
      逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干,然后考虑这个问题和哪些问题有关。每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个树枝,并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题数、演绎树或分解树。
      在这里插入图片描述
      例如想分析为什么减肥一直失败,可以构造如下逻辑树:
      在这里插入图片描述
      逻辑树的适用要遵循一下原则:
    • 要素化:把相同问题归纳总结成要素;
    • 框架化:将各要素组成框架,遵循不重不漏原则;
    • 关联化:框架内的个元素保持必要的相互管理,简单不孤立。
      逻辑树的缺点:
      涉及相关问题可能会有遗漏。所以在用逻辑树分析法的时候尽量把设计的问题或要素考虑周全。
    • 4.3.3 4P营销理论
      4P营销理论产生于20世纪60年代的美国,将营销要素概括为如下图四类。如果需要了解公司的整体运营情况,就可以采用4P营销理论进行分析指导。
      在这里插入图片描述
      例如对于公司的业务分析可以按如下思路进行分析
    • 产品 公司提供什么产品和服务?哪个销量好?与用户需求是否一致?购买产品的有用户都是何人?
    • 价格 公司销售收入怎样?增长还是减少?用户接受的合理价格是多少?用户购买支付方式怎样?
    • 渠道 公司在各地区有多少销售渠道?用户通过何种渠道都买?公司渠道政策是否具有吸引力?
    • 推广(促销) 投入多少促销资源?效果如何?投放多少宣传广告?效果如何?
       
    • 4.3.4 5W2H分析法(七问分析法)
      5W2H分析法也叫七问分析法,从回答中发现解决问题的线索,即何因(why)、何事(what)、何 人(who)、何时(when)、何地(where)、何做(how)、何价(how much)。是一种常见用户 行为分析方法论。比如O2O的优惠营销信息给用户看,需要搞清楚,用户为什么需要这些优惠,用户的目的是什么?我们提供的优惠是什么?与用户想的是否一致?谁是我们的用户?用户有什么特征?用户喜好在哪个时间段购买?我们的营销活动应该开展在什么时候?用户在线下哪儿去消费?每个地区的线下有什么区别?用户应该怎样去享受优惠?用户去购买花费的成本是多少?我们应该投入多少成本?等等。
      在这里插入图片描述
      下图为5W2H分析在用户购买行为分析上的应用
      在这里插入图片描述
    • 4.3.5用户使用行为理论
      如果说5W2H分析法较价粗糙的话,用户使用行为更加精细。
      用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采用的各种行动,一般按照以下过程:对产品有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠实用户甚至分享产品。
      在这里插入图片描述
      APP同样也可以用用户使用行为轨迹来分析。下图是个简单的流程图,不同产品使用方式不同,具体 分析时在“使用”环节可以更为细致。
      在这里插入图片描述
    • 4.3.6 RFM模型
      传统企业和电商谈的较多的RFM模型,在众多的客户细分模型中,RFM模型是被广泛提到和使用的。RFM模型是网点衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。RFM是Rencency(最近一次消费),Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)、三个质保首字母组合,如图所示:
      在这里插入图片描述
      RFM的含义:
    • R(Recency)最近一次消费时间:表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户 价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。
    • F(Frequency)消费频率:消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数,经常购买的用户也就是熟客,价值肯定比偶尔来一次的客户价值
    • M(Monetary)消费金额:消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额,体现了消费者为企业创利的多少,自然是消费越多的用户价值越大。
      基于这三个维度,将每个维度分为高低两种情况,我们构建出了一个三维的坐标系。
      在这里插入图片描述
    • 4.3.7 AARRR模型(用户增长模型)
      AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这五个单词的缩写,分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节。
      在这里插入图片描述
      获取用户(Acquisition)
          运营一款移动应用的第一步,毫无疑问是获取用户,也就是大家通常所说的推广。如果没有用户,就谈不上运营。
      提高活跃度(Activation)
          很多用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的,这些用户是被动地进入应用的。如何把他们转化为活跃用户,是运营者面临的第一个问题。
      提高留存率(Retention)
          有些应用在解决了活跃度的问题以后,又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快”。有时候我 们也说是这款应用没有用户粘性。
          我们都知道,通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。所以狗熊掰玉米(拿 一个、丢一个)的情况是应用运营的大忌。但是很多应用确实并不清楚用户是在什么时间流失的,于是 一方面他们不断地开拓新用户,另一方面又不断地有大量用户流失。
          解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。
      获取收入(Revenue)
           获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣,绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用,也应该有其盈利的模式。
          收入有很多种来源,主要的有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低,包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,而应用内付费在游戏行业应用比较多。
          无论是以上哪一种,收入都直接或间接来自用户。所以,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。
      自传播(Refer)
          以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。
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  • Java语言特点

    万次阅读 多人点赞 2019-06-30 19:37:45
    分布性主要包括两大方面,分别是操作分布和数据分布,其中操作分布的是在多个不同的主机上布置相关操作,数据分布是将数据分别存放在多个网络中不同的主机上,借助的是URL(统一资源定位符)访问网络对象,访问...

    Java图标

    Java语言是简单的

    1. Java语言的语法与C语言和C++语言很接近,从某种意义上讲,它是由C和C++演变而来,使得大多数程序员很容易学习和使用。
    2. 对C++来说进行了简化和一定的提高,如:使用接口代替了复杂的多重继承以及取消了指针,还通过实现垃圾自动回收机制,大大简化了程序员的资源释放管理工作。
    3. 提供了丰富的类库和API文档,以及第三方开发包工具包,还有大量的基于Java的开源项目,帮助程序设计人员参考学习,JDK就是开放的源代码之一,读者可以通过分析项目的源代码,来提高自己的编程水平。

    Java语言是面向对象的

    面向对象就是Java语言的基础,也是Java语言的重要特性。面向对象是指以对象为基本单元,包含属性和方法。对象的状态用属性表达,对象的行为用方法表达。

    面向对象技术使得应用程序的开发变得简单易用,节省代码。总之,Java语言是一个纯面向对象的程序设计语言。

    Java语言是分布式的

    1. 分布性主要包括两大方面,分别是操作分布和数据分布,其中操作分布指的是在多个不同的主机上布置相关操作,数据分布是将数据分别存放在多个网络中不同的主机上,借助的是URL(统一资源定位符)访问网络对象,访问方式和访问本地系统相似。
    2. Java语言具有一个强大的,易于使用的网络能力,这是非常适合于分布式计算程序的。
    3. Java语言支持Internet应用的开发,在基本的Java应用编程接口中有一个网络应用编程接口(java.net),它提供了用于网络应用编程的类库,包括URL、URLConnection、Socket、ServerSocket等。Java的RMI(远程方法激活)机制也是开发分布式应用的重要手段。

    Java语言是多线程的

    多线程机制使应用程序在同一时间并行执行多项任务,Java语言提供多线程之间的同步机制,这些相应的同步机制可以很好的保证不同线程,能够正确的共享数据。多线程机制使程序具有更好的交互性和实时性。

    Java语言是高性能的

    1. Java是一种先编译后解释的语言,所以它不如全编译性语言快。但是有些情况下性能是很要紧的,为了支持这些情况,Java设计者制作了“及时”编译程序,它能在运行时把Java字节码翻译成特定CPU(中央处理器)的机器代码,也就是实现全编译了。Java字节码格式设计时考虑到这些“及时”编译程序的需要,所以生成机器代码的过程相当简单,它能产生相当好的代码。
    2. 与那些解释型的高级脚本语言相比,Java的确是高性能的。事实上,Java的运行速度随着JIT(Just-In-Time)编译器技术的发展越来越接近于C++。

    Java语言是跨平台的

    1. 所谓的跨平台性,是指软件可以不受计算机硬件和操作系统的约束而在任意计算机环境下正常运行。这是软件发展的趋势和编程人员追求的目标。之所以这样说,是因为计算机硬件的种类繁多,操作系统也各不相同,不同的用户和公司有自己不同的计算机环境偏好,而软件为了能在这些不同的环境里正常运行,就需要独立于这些平台。
    2. 在Java语言中,Java自带的虚拟机很好地实现了跨平台性。Java源代码经过编译后生成二进制的字节码是与平台无关的,Java虚拟机在执行字节码时,把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。这就是Java的能够Write once, run anywhere(一次编译,到处运行)的原因。Java虚拟机提供了一个字节码到底层硬件平台及操作系统的屏障,使得Java语言具备跨平台性。

    Java语言是可移植的

    可移植性来源于跨平台性性,另外,Java还严格规定了各个基本数据类型的长度。Java系统本身也具有很强的可移植性,Java编译器是用Java实现的,Java的运行环境是用ANSI C实现的。

    Java语言是安全的

    在Java语言中删除了类似于C语言中的指针和内容释放等语法,有效的避免了非法操作内存,代码要经过校验之后才能够运行,所以未经允许的Java程序不可能出现损害系统平台的行为,最大的好处就是,Java可以编写防病毒和可修复的系统,Java通常被用在网络环境中,为此,Java提供了一个安全机制以防恶意代码的攻击,从而可以提高系统的安全性。

    Java语言是健壮的

    Java语言的强类型机制、异常处理、垃圾的自动收集等是Java程序健壮性的重要保证。对指针的丢弃是Java的明智选择。Java的安全检查机制使得Java更具健壮性。

    Java语言是动态的

    1. Java语言的设计目标之一是适应于动态变化的环境。Java程序需要的类能够动态地被载入到运行环境,也可以通过网络来载入所需要的类,这也有利于软件的升级。
    2. Java中的类有一个运行时刻的表示,能进行运行时刻的类型检查。
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  • 2019工程伦理慕课答案(2019秋)习题及期末答案

    万次阅读 多人点赞 2019-11-08 18:19:53
    考虑对社会环境和生态环境造成的影响 建立并落实安全生产问责机制 单选题 (1/1 分数) 下列属于工程风险的外部评估主体的是()? 工程师 社会公众 工人 管理者 单选题 (1/1 分数) 对于...
  • 数据分析面试题

    万次阅读 多人点赞 2018-12-14 12:46:24
    数据分析面试题 1.一家超市的顾客数据,将数据可视化并分析销售额和年龄、收入的关系并给出营销建议 年龄 收入 销售额 34 350 123 40 450 114 37 169 135 30 189 139 44 183 117 36 80 121 32 ...
  • 研究生工程伦理课程答案整理

    万次阅读 2019-12-17 09:55:12
    “职业” 是劳动者在社会中用以谋生的工作,“行业” 是对从事国民经济生产和经营的单位或者个体的组织结构体系的详细划分,“产业” 主要指经济社会的物质生产部门,“产业” 由“行业”组成,“职业” 只是劳动者...
  • 软件工程之可行性研究报告

    千次阅读 多人点赞 2019-09-13 09:28:05
    GB8567——88 ...项目分析员进行下一步的前提,是软件开发人员在定义阶段较早的认识到系统方面的缺陷,可以少花时间和经理,也可以节省资金,避免许多困难,所以该可行性研究报告,在整个开发过...
  • ArcGIS教程 - 2 ArcGIS基础知识

    千次阅读 多人点赞 2020-02-08 11:47:37
    第2章 ArcGIS基础知识 2.1 ArcGIS10.x概述 ArcGIS10.x是ESRI公司开发的GIS产品家族,它集合了数据库、...本章主要介绍ArcGIS产品的发展史、构架等方面的内容。 ESRI(Environmental System Research Institut...
  • 路径规划基本介绍(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 21:30:03
    路径规划主要是让目标对象在规定范围内的区域内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。路径规划中有静态路径规划以及动态路径规划。这里仅针对静态路径规划方法进行简单的介绍,以下路径规划仅在静态环境下的路径...
  • 入门学习Linux常用必会60个命令实例详解doc/txt

    千次下载 热门讨论 2011-06-09 00:08:45
    虽然vfat是FAT 32系统,但事实上它也兼容FAT 16的文件系统类型。 (2)确定设备的名称 在Linux 中,设备名称通常都存在/dev里。这些设备名称的命名都是有规则的,可以用“推理”的方式把设备名称找出来。例如,/...
  • 软件测试面试题(面试前准备篇)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-27 10:42:37
    在设计测试用例时一般从以下几个方面进行分析:功能测试,性能测试,界面测试,安全性测试,兼容性测试,可用性测试,可靠性测试,本地化/国际化测试。 例子(另起一篇) 5、软件测试流程 公司严格规范测试...
  • 基于MATLAB的语音信号处理

    万次阅读 多人点赞 2018-07-15 01:21:20
    基于MATLAB的语音信号处理摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和...通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根...
  • 将已经集成好的软件系统,作为整个计算机系统的一个元素,与计算机硬件、外设、某些支持软件、数据和人员等其它系统元素结合在一起,在实际运行(使用)环境下, - 对计算机系统进行一系列测试活动。 根本任务 ...
  • 测试开发需要学习的知识结构

    万次阅读 多人点赞 2018-04-12 10:40:58
    主要是覆盖全部的功能,可以结合兼容,性能测试等方面进行,根据软件需求,设计文档,模拟客户场景随系统进行实际的测试,这种测试技术是使用最多的测试技术涵盖了测试的方方面面,可以考虑以下方面: 1正确性 ...
  • 内部环境--SWOT分析

    千次阅读 2019-05-01 10:06:07
    一、SWOT分析一般方法 SWOT分析是一种对企业的优势、劣势、机会和威胁的分析,在分析时,应把所有的内部因素(包括公司的优势和劣势)都集中在一起,然后用外部的力量来对这些因素进行评估。这些外部力量包括机会和...
  • 2021【软件测试】面试题合集大放送

    万次阅读 多人点赞 2019-09-10 18:04:37
    白盒测试根据软件内部的逻辑结构分析来进行测试,是基于代码的测试,测试人员通过阅读程序代码或者通过使用开发工具中的单步调试来判断软件的质量,一般黑盒测试由项目经理在程序员开发中来实现。 α测试是由一个...
  • 数据仓库

    万次阅读 2019-04-15 11:57:54
    主题是一个抽象的概念,是用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的...
  • 《人工智能杂记》人工智能时间简史

    万次阅读 多人点赞 2018-03-13 08:54:55
    人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机像人一样拥有智能能力,是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科,可以代替人类实现识别、认知,分析和决策等多种功能。如当你说一句话...
  • 不管是公司安排的软件项目,还是...项目管理计划内容可多可少,主要以自己能够管控项目开发为原则。一般说来,项目管理计划包括项目组织架构、工作分解结构、进度管理计划、需求调研计划、配置管理计划、质量管理...
  • 提到数据分析,肯定要提到数据分析模型,在进行数据分析之前,先搭建数据分析模型,根据模型中的内容,具体细分到不同的数据指标进行细化分析,最终得到想要的分析结果或结论。 一:数据分析模型 要进行一次完整的...
  • 安全攻防进阶篇将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等。第一篇文章先带领大家学习什么是逆向分析,然后详细讲解逆向分析的典型应用,接着通过OllyDbg工具逆向分析经典的游戏扫雷,再...
  • 功能安全--安全分析

    千次阅读 2019-11-14 17:49:24
    在ISO26262功能安全中,有多个地方需要进行安全分析,安全分析的质量很重要的决定了功能安全项目的成败,本文针对ISO26262中提到的各种安全分析进行汇总说明(HARA、FMEA、FTA、FMEDA、SWFMEA、DFA)。 1. HARA 在...
  • 深度强化学习1——强化学习到深度强化学习

    万次阅读 多人点赞 2018-10-05 22:04:43
    Policy,可以理解为行动指南,让agent执行什么动作,在数学上可以理解为从状态state到动作action的映射,可分为确定性策略(Deterministic policy)和随机性策略(Stochastic policy),前者是在某特定状态下执行...
  • 用RDA进行微生物环境因子分析

    万次阅读 2018-11-02 09:48:36
    在进行微生物多样性分析时,大家一定会做α,Β多样性分析。α多样品通俗来讲就是样本内的物种多样性。Β多样性是在地区尺度上,物种组成沿着某个梯度方向从一个群落到另一个群落的变化率。即沿着某一环境梯度,...
  • 大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息...大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用...
  • 软件测试入门知识了解

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 14:59:58
    一.概述 1.软件测试定义两面性 2.测试的生命周期 测试需求分析--&...需求评审和设计评审是验证软件产品的需求定义和设计实现,验证所定义的产品特性是否...这个阶段主要通过对需求文档、设计文档等阅读、讨...
  • Python数据分析及可视化的基本环境

    万次阅读 2015-05-17 20:39:10
    首先搭建基本环境,假设已经有Python运行环境。然后需要装上一些通用的基本库,如numpy, scipy用以数值计算,pandas用以数据分析,matplotlib/Bokeh/Seaborn用来数据可视化。再按需装上数据获取的库,如Tushare...
  • Anaconda详细安装及使用教程(带图文)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-15 17:48:52
    Anaconda的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间...

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