池网科技 一、计算面积用什么遥感数据？
利用LandSat8 提取水体并计算面积
LandSat 8 遥感影像属于多波段遥感影像，利用不同波段可以做一些分析，比如NDWI（水体提取），NDVI（绿地提取）等。
二、云计算大数据用什么电脑？
建议选择512G以上固态，内存16G以上的笔记本。
云计算专业要学习服务器大搭建，以及各种网络协议，比如（TCP/ip 、http 等网络协议），以及学习MySQL 数据库，C语言、C++、Python、JAVA、shell的编程、写代码。
编程需要CPU满足最新的i5或R5以上，主频满足2.4GHZ以上。
一般买个4千、或5千元的轻薄本、或游戏本就满足上述配置要求了。
三、用什么分析数据
用什么分析数据
在当今的数据驱动时代，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。那么，用什么工具和方法来分析数据呢？下面我们将探讨一些常见的方法和工具。
1. 数据可视化工具
数据可视化是分析数据的重要手段之一。通过将数据以图表、图像、地图等形式展示，可以帮助我们更好地理解和分析数据。一些常用的数据可视化工具包括：Excel、Tableau、PowerBI、Google Analytics等。这些工具具有不同的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的工具。
2. 数据分析软件
除了数据可视化工具外，还有一些专门用于数据分析的软件，如Python的pandas库、R语言的ggplot2包等。这些软件提供了丰富的数据处理和分析功能，可以用于各种类型的数据分析。此外，还有一些云端数据分析平台，如Google BigQuery、Amazon Redshift等，提供了强大的数据处理和分析能力。
3. 数据挖掘算法
除了使用工具和方法外，数据挖掘算法也是分析数据的重要手段之一。数据挖掘是一种通过算法从大量数据中提取有用信息和知识的技术。常用的数据挖掘算法包括：聚类算法、分类算法、关联规则挖掘等。通过使用这些算法，可以发现数据中隐藏的模式和趋势，为决策提供支持。
4. 数据质量评估
在分析数据之前，需要对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。数据质量评估是这一过程的关键步骤之一。常用的数据质量评估方法包括：数据清洗、数据验证、数据分类等。通过这些方法，可以发现并解决数据中的问题，为后续的数据分析奠定基础。
总结
数据分析是当今时代不可或缺的一部分，有多种工具和方法可以用于数据分析。数据可视化工具可以将数据以图表等形式展示，帮助我们更好地理解和分析数据；数据分析软件提供了丰富的数据处理和分析功能；数据挖掘算法可以从大量数据中提取有用信息和知识；数据质量评估是数据分析前的重要步骤之一，可以确保数据的准确性和完整性。在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的工具和方法。
四、基础计算用什么软件
在进行基础计算时，选择合适的软件工具至关重要。无论是学术研究、工程设计还是日常生活中的计算任务，合适的软件能够提高工作效率、减少出错概率，并且能够满足不同计算需求的多样性。
基础计算软件的重要性
基础计算软件是指那些用于进行简单、基本计算的工具。这些软件通常具有良好的用户界面、易于操作的特点，能够帮助用户快速完成各类计算任务。在现代社会中，基础计算软件已经成为人们工作与生活中不可或缺的一部分。
无论是进行简单的加减乘除，还是进行更为复杂的数学运算，基础计算软件都能够提供帮助。例如，在日常生活中，我们可能需要用计算软件帮助我们进行家庭预算的制定，计算每个月的支出与收入；在工程设计中，我们可能需要使用基础计算软件帮助我们进行各种工程数据的处理与分析。
选择合适的基础计算软件
面对市面上众多的基础计算软件，如何选择适合自己需求的软件成为一个重要问题。以下是一些选择基础计算软件的建议：
- 功能全面：选择能够满足自己各类计算需求的基础计算软件。
- 用户友好：软件界面友好、操作简单，能够提高工作效率。
- 性价比高：根据自身需求选择价格适中的基础计算软件。
通过对基础计算软件的选择，可以更好地完成各类计算任务，提高工作效率，减少出错概率。
常见的基础计算软件
市面上有许多优秀的基础计算软件，以下是一些常见的软件：
- 微软Excel：作为功能强大的电子表格软件，Excel不仅可以进行基本的计算，还可以进行数据分析、图表制作等工作。
- Python：作为一种流行的编程语言，Python拥有丰富的库函数，可以进行各种数学计算。
- Matlab：Matlab是一种专业的数学软件，广泛应用于工程、科学领域，能够进行复杂的数学计算与仿真。
- Google表格：作为一款在线电子表格软件，Google表格具有协作性强、云端存储等特点，方便多人同时编辑数据。
以上软件都具有各自的特点与优势，可以根据实际需求选择合适的基础计算软件。
结语
基础计算软件在现代社会中扮演着重要的角色，它们能够帮助我们更好地完成各类计算任务，提高工作效率。通过选择合适的基础计算软件，我们能够更加高效地进行工作、学习与生活，为自己的发展打下坚实的基础。
五、excel对数据排序后取数据从大到小的80%后计算用什么函数？
不会有其他答案比我好。数组公式一键解决：（data是你数据所在单元格的区域，自行替换！公式编辑完成后按ctrl+shift+enter出结果）=AVERAGE(LARGE(data,ROW(INDIRECT("1:"&INT(COUNT(data)*0.9)))))结果为：从大到小，前90%数据的平均数。
六、制作表格，数据计算，分析，用什么程序工具？
我想你应当是问用什么办公软件吧？
如果指制作表格、数据计算与分析，用Office办公软件里的Excel是最方便的了，Excel中的数据透视表在进行数据统计和分析这一方面，功能很强大，而且操作简单实用。
你可以试一下。
七、怎样用数据透视表的数据再次计算？
数据透视表是一种非常方便的数据分析工具，可以帮助我们快速对大量数据进行分类、汇总和分析。如果您需要对数据透视表中的数据进行再次计算，可以参考以下步骤：
1. 打开数据透视表：首先，打开包含数据透视表的工作表，并单击数据透视表。然后，在“分析”选项卡中单击“字段列表”按钮，打开数据透视表字段列表。
2. 选择要计算的数据：在数据透视表字段列表中，选择要计算的数据字段。例如，如果您想要计算某个产品的销售总额，则选择该产品的销售金额字段。
3. 添加计算字段：在数据透视表字段列表中，单击要计算数据字段的下拉箭头，并选择“值字段设置”。在弹出的“值字段设置”对话框中，单击“添加”按钮，并输入计算公式。
4. 编写计算公式：在“值字段设置”对话框中，可以输入各种数学公式来计算数据。例如，如果您想要计算某个产品的销售总额，则可以输入“=SUM(销售金额)”公式。如果您想要计算某个产品的销售数量和销售金额的平均值，则可以输入“=AVERAGE(销售数量, 销售金额)”公式。
5. 应用计算字段：完成计算公式的输入后，单击“确定”按钮，将计算字段应用到数据透视表中。此时，您可以看到数据透视表中已经包含了新的计算字段，并且可以根据需要进行排序、筛选和格式化等操作。
需要注意的是，不同的数据透视表软件可能有略微不同的操作步骤和计算方式。如果您遇到具体问题，可以参考软件的帮助文档或在线教程，或者向相关专业人士寻求帮助。
八、怎样直接用EXCEL数据透视表数据进行计算？
1、打开已经建好的数据透视表，选择一个单元格。
2、然后找到菜单栏的“分析”。
3、在“分析”，菜单下找到字段，项目。
4、在字段，项目下选择计算字段。
5、接着在弹出的面板中，输入需要显示计算结果的列的菜单名称“综合”，公示=语文+数学 ，点击添加。
6、这时候会发现在字段里多出来一个综合，点击确定。
7、最后回到数据透视表中来，就会发现计算公式以及计算结果已经存在与综合菜单下了。
九、大数据用什么算法
随着信息技术的不断发展和互联网的蓬勃发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。大数据用什么算法已经成为业界研究和探讨的热门话题之一。
大数据挖掘算法的发展历程
大数据挖掘算法的发展经历了多个阶段。早期的大数据处理主要侧重于数据存储和检索，但随着数据量的不断增加，单纯依靠传统的数据库技术已经无法满足日益增长的数据处理需求。
随着机器学习和人工智能等领域的兴起，大数据挖掘算法逐渐发展成熟。传统的数据挖掘算法被引入大数据领域，并结合了分布式计算、并行计算等新技术，为大数据处理提供了更高效和准确的解决方案。
大数据挖掘算法的发展历程可以简要总结为：从单一数据算法到复合数据算法的演进，再到如今结合了深度学习、神经网络等技术的复杂算法体系。
大数据用什么算法最有效
在选择大数据算法时，需要根据具体的数据特点和处理需求来确定最合适的算法。不同类型的数据和应用场景可能需要不同的算法来处理和分析。
常见的大数据挖掘算法包括：关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。这些算法都有各自的特点和适用范围。在实际应用中，需要结合具体情况来选择最合适的算法。
关联规则挖掘算法适用于发现数据项之间的关联关系，可以帮助企业了解用户行为、市场趋势等信息；分类算法适用于对数据进行分类和预测，广泛应用于风险评估、客户关系管理等场景；聚类算法适用于将数据分组成具有相似特征的类别，帮助用户理解数据分布和特点。
除了传统的大数据挖掘算法外，近年来深度学习、神经网络等技术也在大数据处理中得到了广泛应用。这些算法不仅可以处理更复杂的数据，还能够实现更高精度的数据分析和预测。
大数据算法的优化与应用
为了提高大数据处理的效率和准确性，研究人员不断优化和改进现有的算法。从改进算法的计算复杂度，提高算法的并行度，到引入新的技术和方法，都是优化大数据算法的重要方向。
在大数据处理中，除了算法本身的优化，数据预处理也是非常重要的一环。清洗数据、特征选择、数据降维等方法都可以帮助提高算法的效果，减少噪音和干扰。
在实际应用中，大数据算法已经被广泛应用于金融、电商、医疗等领域。金融领域可以利用大数据算法来进行风险评估、信用评分等工作；电商领域可以根据用户行为和购买记录来推荐商品；医疗领域可以利用大数据分析来进行疾病预测和诊断。
结语
大数据用什么算法取决于具体的数据特点和处理需求，选择合适的算法可以提高数据处理效率和分析准确性。随着技术的不断发展和突破，大数据算法将会实现更广泛的应用和更深入的研究。
十、数据建模用什么软件
数据建模用什么软件
在当今信息爆炸的时代，数据建模成为了企业和组织提高效率、降低成本、优化业务流程的重要手段。数据建模是一种通过对现实世界中的数据进行分析、处理和抽象，从而构建出各种模型来辅助决策和解决问题的技术。而选择合适的数据建模软件则至关重要，它直接影响了数据建模工作的效率和质量。
在市场上，有许多数据建模软件可供选择，它们各有特点和适用场景。以下是一些常见的数据建模软件，供大家参考：
- Microsoft Excel： 肯定是最为广泛使用的数据建模工具之一。Excel 提供了丰富的数据处理和分析功能，用户可以通过公式、图表等功能进行数据建模工作。虽然 Excel 功能强大，易于上手，但在处理大规模数据和复杂业务场景时，效率和灵活性可能会受到一定的限制。
- Tableau： Tableau 是一款专业的数据可视化和分析软件，也可以用来进行数据建模。它的强大之处在于直观的可视化界面和快速的数据处理能力，用户可以通过拖拽操作轻松创建各种数据模型。不过，Tableau 作为商业软件价格较高，对于个人用户而言可能成本较高。
- RapidMiner： RapidMiner 是一款开源的数据建模工具，具有数据预处理、机器学习、模型评估等功能。它支持各种数据源的导入和处理，同时提供了丰富的算法库供用户选择。RapidMiner 适用于数据科学家和机器学习工程师进行数据建模和分析。
- Power BI： Power BI 是微软推出的商业智能工具，也可以用来进行数据建模。它通过强大的数据连接能力和丰富的可视化图表，帮助用户快速理解数据并构建模型。Power BI 支持与 Excel 结合使用，扩展了数据建模的功能和应用场景。
除了上述常见的数据建模软件外，还有一些其他工具如Python、R语言等也可以用来进行数据建模，它们更加灵活和强大，适用于复杂的数据分析和建模任务。此外，随着人工智能和大数据技术的发展，一些新兴的数据建模软件也逐渐崭露头角，如Alteryx、Databricks等。
如何选择数据建模软件
在面对各种数据建模软件时，如何选择适合自己的工具成为了一个关键问题。以下是一些选择数据建模软件的建议和方法：
- 确定需求：首先需要明确自己的数据建模需求是什么，是进行简单的数据分析还是复杂的机器学习建模？不同的软件适用于不同的场景。
- 评估功能：对比各种数据建模软件的功能和特点，看看是否满足自己的需求。重点关注数据处理能力、模型建立和评估功能、可视化效果等方面。
- 考虑成本：商业软件通常需要付费购买或订阅，而开源软件则可以免费使用。需要根据自己的预算和需求权衡选择。
- 学习曲线：不同的数据建模软件使用起来有一定的学习曲线，需要考虑自己的技术水平和时间成本，在实际操作中是否能够熟练使用。
- 社区支持：选择一款有活跃社区和技术支持的软件可以在遇到问题时及时得到帮助和解决方案，提高工作效率。
综合考虑以上因素，选择适合自己的数据建模软件对于开展数据分析和决策具有重要意义。不同的软件有不同的优势和适用场景，用户应该根据自身需求和情况进行选择。
结语
数据建模是数据分析和决策的重要工具，选择合适的数据建模软件可以提高工作效率和成果质量。本文介绍了一些常见的数据建模软件，希望能对大家有所帮助。在选择数据建模软件时，需要考虑自身需求、软件功能、成本、学习曲线和社区支持等因素，最终找到最适合自己的工具。
