analysis

每当移动、还原、重命名或故障转移 Team Foundation Server (TFS) 中的数据层服务器时，都必须重新生成仓库和多维数据集才能访问高级别报告。 此外，如果移动、附加、分离或删除团队项目集合，必须重新生成仓库和多维数据集。数据仓库聚合了所有操作数据，如版本控制、工作项跟踪、生成和测试。 仓库对应于相关数据库 Tfs_Warehouse，而多维数据集对应于 SQL Server Analysis Services 数据库 Tfs_Analysis。在正常操作期间，不一定非要重新生成数据仓库。 如果要刷新数据仓库数据，你可以根据需要手动处理仓库或多维数据集。 请参阅手动处理 TFS 数据仓库和 Analysis Services 多维数据集。 根据数据仓库中的数据量，重新生成操作可能需要几个小时才能完成，在这段时间内报告不可用。要重新生成 Team Foundation 的数据仓库，必须执行此步骤顺序：验证服务和应用程序池是否正在运行，并且 SQL Server 中是否启用了 TCP/IP

techno-economic-analysis技术经济分析；技术经济分析等；技术经济性分析技术经济性分析The Techno-economic Analysis of Engineering Units of Flue Gas SuspendDesulfurization by Double Circulating Fluidized Bed双循环流化床烟气悬浮脱硫系统技术经济分析

Marlboro！这是一句英文的缩写 Men Always Remember Love Because Of Romance Only 男人总是因为浪漫才记得爱情 其实这个就是强调说 男人是忘不了女人的爱哦！！ 这个名字的由来也是有历史背景的20世纪20年代的美国，被称为“迷惘的时代”。经过第一次世界大战的冲击，许多青年都自认为受到了战争的创伤，并且认为只有拼命享乐才能将这种创伤冲淡。他们或在爵士乐的包围中尖声大叫，或沉浸在香烟的烟雾缭绕当中。无论男女，他（她）们嘴上都会异常悠闲雅致地衔着一支香烟。妇女们愈加注意起自己的红嘴，她们精心地化妆，与一个男人又一个男人“伤心欲绝”地谈恋爱；她们挑剔衣饰颜色，感慨红颜易老，时光匆匆。妇女是爱美的天使，社会的宠儿，她们抱怨白色的香烟嘴常沾染了她们的唇膏。于是“万宝路” 出世了。“万宝路” 这个名字也是针对当时的社会风气而定的。“MARLBORO”其实是“Man Always Remember Lovely Because Of Romantic Only”的缩写，意为“男人们总是忘不了女人的爱”。其广告口号是“像五月的天气一样温和”。用意在于争当女性烟民的“红颜知己”。 后来万宝路改变了其市场定位 转为男性 广告做得也很狂野！！万宝路”在烟领域现在为当今世界第一品牌。本人也蛮欣赏这个牌子的！！

具体的目的受众分析大意（是指文章之类的大体意思，不是疏忽大意哈）是不是introduction啊？——介绍, 引进, 序言结论persuasive speech意思可以有不同的翻法，一般来讲，翻成”说服型演讲"建立公信力（信誉）

genome is organized in two distinct comparments regions characterized by hy intradomain contact frequency and reduced interdomain contacts. 如上从compartment，到TAD，再到loop，需要resolution分辨率越高（值越小=bin）。 因此如何提高分辨率是一个重要的问题，文章主要了介绍从以下两个方面 As more and more datasets become available, it will become increasingly important to establish common and standardized procedures to assess data quality and reproducibility of replicates. Hi-C分析简单来说可以分成两大步：raw data → Hi-C contact matrix → downstream analysis (这样说来和RNA-seq差不多，先根据原始测序数据拿到表达矩阵，再做下游分析) 即1.1所述的3个角度的研究--compartment，TAD，loop （1）Juiceboxisavailable bothasa desktop and a cloudbased web application named Juicebox.js. It loads matrices in ".hic" format and its strengths are its intuitive interface and easy use. （2）gcMapExplorer is a Python software featuring a GUI that loads data in the ".gcmap" format; it also performs different types of normalizations on raw matrices. （3） HiGlass is available as a docker container and loads matrices in ".cool" format. It allows sophisticated customization of the layout by juxtaposing panels with multiple maps at the desired zoomlevels, along with othergenomic data.

区隔分析

Quantitative Analysis定量分析

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网络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第一本关于图论研究的著作。 1960年，数学家Erdos和Renyi建立了随机图理论，为构造网络提供了一种新的方法。在这种方法中，两个节点之间是否有边连接不再是确定的事情，而是根据一个概率决定，这样生成的网络称作随机网络。随机图的思想主宰复杂网络研究长达四十年之久，然而，直到近几年，科学家们对大量的现实网络的实际数据进行计算研究后得到的许多结果，绝大多数的实际网络并不是完全随机的，既不是规则网络，也不是随机网络，而是具有与前两者皆不同的统计特征的网络。这样的一u2022些网络称为复杂网络，对于复杂网络的研究标志着网络研究的第三阶段的到来。 1998年，Watts及其导师Strogatz在Nature上的文章《Collective Dynamics of Small-world Networks》，刻画了现实世界中的网络所具有的大的凝聚系数和短的平均路径长度的小世界特性。随后，1999年，Barabasi及其博士生Albert在Science上的文章《Emergence of Scaling in Random Networks》提出无尺度网络模型(度分布为幂律分布)，，刻画了实际网络中普遍存在的“富者更富”的现象，从此开启了复杂网络研究的新纪元。 随着研究的深入，越来越多关于复杂网络的性质被发掘出来，其中很重要的一项研究是2002年Girvan和Newman在PNAS上的一篇文章《Community structure in social and biological networks》，指出复杂网络中普遍存在着聚类特性，每一个类称之为一个社团(community)，并提出了一个发现这些社团的算法。从此，热门对复杂网络中的社团发现问题进行了大量研究，产生了大量的算法。 许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析，比如常见的电力网络、航空网络、交通网络、计算机网络以及社交网络等等。复杂网络不仅是一种数据的表现形式，它同样也是一种科学研究的手段。 复杂网络的定义 钱学森对于复杂网络给出了一种严格的定义： 复杂网络具有网络平均路径长度较小、聚类系数较大、节点度分度服从幂律分布等相同特性 言外之意，复杂网络就是指一种呈现高度复杂性的网络，其特点主要具体体现在如下几个方面： 小世界特性（Small world theory）又被称之为是六度空间理论或者是六度分割理论（Six degrees of separation）。小世界特性指出：社交网络中的任何一个成员和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个。 在考虑网络特征的时候，通常使用两个特征来衡量网络： 对于规则网络，任意两个点（个体）之间的特征路径长度长（通过多少个体联系在一起），但聚合系数高（你是朋友的朋友的朋友的几率高）。对于随机网络，任意两个点之间的特征路径长度短，但聚合系数低。而小世界网络，点之间特征路径长度小，接近随机网络，而聚合系数依旧相当高，接近规则网络。 复杂网络的小世界特性跟网络中的信息传播有着密切的联系。实际的社会、生态、等网络都是小世界网络，在这样的系统里，信息传递速度快，并且少量改变几个连接，就可以剧烈地改变网络的性能，如对已存在的网络进行调整，如蜂窝电话网，改动很少几条线路，就可以显著提高性能。 现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，节点的度数分布符合幂率分布，而这就被称为是网络的无标度特性（Scale-free）。将度分布符合幂律分布的复杂网络称为无标度网络。 例如，知乎中用户的fellow数的分布情况： 无标度特性反映了复杂网络具有严重的异质性，其各节点之间的连接状况（度数）具有严重的不均匀分布性：网络中少数称之为Hub点的节点拥有极其多的连接，而大多数节点只有很少量的连接。少数Hub点对无标度网络的运行起着主导的作用。从广义上说，无标度网络的无标度性是描述大量复杂系统整体上严重不均匀分布的一种内在性质。 其实复杂网络的无标度特性与网络的鲁棒性分析具有密切的关系。无标度网络中幂律分布特性的存在极大地提高了高度数节点存在的可能性，因此，无标度网络同时显现出针对随机故障的鲁棒性和针对蓄意攻击的脆弱性。这种鲁棒且脆弱性对网络容错和抗攻击能力有很大影响。 研究表明，无标度网络具有很强的容错性，但是对基于节点度值的选择性攻击而言，其抗攻击能力相当差，高度数节点的存在极大地削弱了网络的鲁棒性，一个恶意攻击者只需选择攻击网络很少的一部分高度数节点，就能使网络迅速瘫痪。 人以类聚，物以群分。复杂网络中的节点往往也呈现出集群特性。例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他成员。集群程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向。连通集团概念反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况。例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的相互关系。 下图为网络聚集现象的一种描述： 真实网络所表现出来的小世界特性、无尺度幂律分布或高聚集度等现象促使人们从理论上构造出多样的网络模型，以解释这些统计特性，探索形成这些网络的演化机制。本节介绍了几个经典网络模型的原理和构造方法，包括ER随机网络模型、BA无尺度网络模型和小世界模型。 ErdOs-Renyi随机网络模型(简称ER随机网络模型)是匈牙利数学家Erdos和Renyi提出的一种网络模型。1959年，为了描述通信和生命科学中的网络，Erdos和Renyi提出，通过在网络节点间随机地布置连接，就可以有效地模拟出这类系统。这种方法及相关定理的简明扼要，导致了图论研究的复兴，数学界也因此出现了研究随机网络的新领域。ER随机网络模型在计算机科学、统计物理、生命科学、通信工程等领域都得到了广泛应用。 ER随机网络模型是个机会均等的网络模型。在该网络模型中，给定一定数目的个体(节点)，它和其他任意一个个体(节点)之间有相互关系(连接)的概率相同，记为户。因为一个节点连接k个其他节点的概率，会随着k值的增大而呈指数递减。这样，如果定义是为每个个体所连接的其他个体的数目，可以知道连接概率p(k)服从钟形的泊松(Poisson)分布，有时随机网络也称作指数网络。 随机网络理论有一项重要预测：尽管连接是随机安置的，但由此形成的网络却是高度民主的，也就是说，绝大部分节点的连接数目会大致相同。实际上，随机网络中连接数目比平均数高许多或低许多的节点，都十分罕见。 在过去40多年里，科学家习惯于将所有复杂网络都看作是随机网络。在1998年研究描绘万维网(以网页为节点、以超级链接为边)的项目时，学者们原以为会发现一个随机网络：人们会根据自己的兴趣，来决定将网络文件链接到哪些网站，而个人兴趣是多种多样的，可选择的网页数量也极其庞大，因而最终的链接模式将呈现出相当随机的结果。 然而，事实并非如此。因为在万维网上，并非所有的节点都是平等的。在选择将网页链接到何处时，人们可以从数十亿个网站中进行选择。然而，我们中的大部分人只熟悉整个万维网的一小部分，这一小部分中往往包含那些拥有较多链接的站点，因为这样的站点更容易为人所知。只要链接到这些站点，就等于造就或加强了对它们的偏好。这种“择优连接(Preferential Attachment)”的过程，也发生在其他网络中。在Internet上，那些具有较多连接的路由器通常也拥有更大的带宽，因而新用户就更倾向于连接到这些路由器上。在美国的生物技术产业内，某些知名公司更容易吸引到同盟者，而这又进一步加强了它在未来合作中的吸引力。类似地，在论文引用网络(论文为节点，引用关系为边)中，被引用次数较多的科学文献，会吸引更多的研究者去阅读并引用它。针对这些网络的“择优连接”的新特性，学者提出了BA无尺度网络模型。 无尺度网络的发现，使人类对于复杂网络的认识进入了一个新的天地。无尺度网络的最主要特征是节点的度分布服从幂次定律。BA模型是无尺度网络(Scale-free Network)的第一个抽象模型。由于考虑了系统的成长性(Growth)和择优连接性，BA模型给我们带来了很多启发，并且可以应用于多种实际网络。但是BA模型的两个基本假定，对于解释许多现实中的现象来说过于简单，与现实的网络还有较大的距离。 有学者试图对BA模型进行扩展，即根据现实中的网络，增添某些假定，以便进一步探索复杂网络系统的规律。对BA模型的扩充可以考虑三个因素：择优选择的成本、边的重新连接、网络的初始状态。扩充的BA模型可以更好地模拟现实世界中的网络现象。 1999年，丸Barabasi和兄Albert在对互联网的研究中发现了无尺度网络，使人类对于复杂网络系统有了全新的认识。过去，人们习惯于将所有复杂网络看作是随机网络，但Barabasi和Albert发现互联网实际上是由少数高连接性的页面组织起来的，80％以上页面的链接数不到4个。只占节点总数不到万分之一的极少数节点，却有1000个以上的链接。这种网页的链接分布遵循所谓的“幂次定律”：任何一个节点拥有是条连接的概率，与1／k成正比。它不像钟形曲线那样具有一个集中度很高的峰值，而是一条连续递减的曲线。如果取双对数坐标系来描述幂次定律，得到的是一条直线。 Scale-free网络指的是节点的度分布符合幂律分布的网络，由于其缺乏一个描述问题的特征尺度而被称为无尺度网络。其后的几年中，研究者们在许多不同的领域中都发现了无尺度网络。从生态系统到人际关系，从食物链到代谢系统，处处可以看到无尺度网络。 为什么随机模型与实际不相符合呢?Barabasi和Albert在深入分析了ER模型之后，发现问题在于ER模型讨论的网络是一个既定规模的，不会继续扩展的网络。正是由于现实当中的网络往往具有不断成长的特性，早进入的节点(老节点)获得连接的概率就更大。当网络扩张到一定规模以后，这些老节点很容易成为拥有大量连接的集散节点。这就是网络的“成长性”。 其次，ER模型中每个节点与其他节点连接时，建立连接的概率是相同的。也就是说，网络当中所有的节点都是平等的。这一情况与实际也不相符。例如，新成立的网站选择与其他网站链接时，自然是在人们所熟知的网站中选择一个进行链接，新的个人主页上的超文本链接更有可能指向新浪、雅虎等著名的站点。由此，那些熟知的网站将获得更多的链接，这种特性称为“择优连接”。这种现象也称为“马太效应(Matthew Effect)”或“富者更富(Rich Get Richer)”。 “成长性”和“择优连接”这两种机制解释了网络当中集散节点的存在。 BA无尺度模型的关键在于，它把实际复杂网络的无尺度特性归结为增长和优先连接这两个非常简单的机制。当然，这也不可避免地使得BA无尺度网络模型和真实网络相比存在一些明显的限制。比如，一些实际网络的局域特性对网络演化结果的影响、外界对网络节点及其连接边删除的影响等。 一般自然的或者人造的现实网络与外界之间有节点交换，节点间连接也在不断变化，网络自身具有一定的自组织能力，会对自身或者外界的变化作出相应的反应。因此，在BA模型基础上，可以把模型的动力学过程进行推广，包括对网络中已有节点或者连接的随机删除及其相应的连接补偿机制。 对每一个时间步长，考虑如下三种假设： 复杂网络研究中一个重要的发现是绝大多数大规模真实网络的平均路径长度比想象的小得多，称之为“小世界现象”，或称“六度分离(Six Degrees of Separation)”。 所谓小世界现象，是来自社会网络(Social Networks)中的基本现象，即每个人只需要很少的中间人(平均6个)就可以和全世界的人建立起联系。在这一理论中，每个人可看作是网络的一个节点，并有大量路径连接着他们，相连接的节点表示互相认识的人。 1998年，Watts和Strogatz引入了一个介于规则网络和完全随机网络之间的单参数小世界网络模型，称为WS小世界模型，该模型较好地体现了社会网络的小平均路径长度和大聚类系数两种现象。 WS小世界模型的构造方法如下： 在WS小世界模型中，p＝0对应于规则网络，p＝l则对应于完全随机网络，通过调节声的值就可以控制从规则网络到完全随机图的过渡。因此，WS小世界网络是介于规则网络和随机网络之间的一种网络。 WS小世界模型构造算法中的随机化过程有可能破坏网络的连通性。因此，Newman和Watts稍后提出了NW小世界模型。NW小世界模型的构造方法如下： NW模型只是将WS小世界模型构造中的“随机化重连”改为“随机化加边”。 NW模型不同于WS模型之处在于它不切断规则网络中的原始边，而是以概率p重新连接一对节点。这样构造出来的网络同时具有大的聚类数和小的平均距离。NW模型的优点在于其简化了理论分析，因为WS模型可能存在孤立节点，但NW模型不会。当户足够小和N足够大时，NW小世界模型本质上就等同于WS小世界模型。 小世界网络模型反映了实际网络所具有的一些特性，例如朋友关系网，大部分人的朋友都是和他们住在同一个地方，其地理位置不是很远，或只在同一单位工作或学习的同事和同学。另一方面，也有些人住得较远的，甚至是远在异国他乡的朋友，这种情形好比WS小世界模型中通过重新连线或在NW小世界模型中通过加入连线产生的远程连接。 小世界网络模型的主要特征之一是节点之间的平均距离随远程连接的个数而指数下降。对于规则网络，平均距离L可估计为L正比于N；而对于小世界网络模型，L正比于ln(N)／1n(K)。例如，对于一个千万人口的城市，人与人的平均接触距离是6左右，这使得生活人群之间的距离大大缩短。该模型由一个规则的环组成，通常是一个一维的几乎具有周期性边界条件的环(即环中每个节点几乎都连接到一固定数目的邻近节点)和少量的随机选取节点连接成的“捷径” (重新连接现存的边)。小世界网络同时具有“高网络聚集度”和“低平均路径”的特性。 从小世界网络模型中可以看到，只要改变很少的几个连接，就可以剧烈的改变网络的性能。这样的性质也可以应用其他网络，尤其是对已有网络的调整方面。例如，蜂窝电话网，改动很少几条线路(低成本、低工作量)的连接，就可以显著提高性能。也可以应用到互联网的主干路由器上，以改变流量和提高传输速度。同样的思路也可以应用到电子邮件的快速传递、特定Web站点的定位等。 如果学习复杂网络，目前认为最好的视频教程： 【社交计算与社会网络分析】Network Analysis 1） 复杂网络中聚类算法总结 2） Network Analysis复杂网络分析总结 3） 复杂网络和社会网络

生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。 起始事件 (initial event)：反应生存时间起始特征的事件，如疾病确诊、某种疾病治疗开始等。 失效事件 (failure event)：在生存分析随访研究过程中，一部分研究对象可观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供的信息是完全的，这种事件称为失效事件，也称之为死亡事件、终点事件。 生存时间 ：广义上指某个起点事件开始到某个终点事件发生所经历的时间，度量单位可以是年、月、日、小时等，常用符号 t 所示。 完全数据 (Completed Data)：从观察起点到发生死亡事件所经历的时间。 不完全数据 (Incomplete Data)：生存时间观察过程的截止不是由于死亡事件，而是由其他原因引起的。不完全数据分为： 删失数据 (censored Data)和 截尾数据 (truncated Data)。不完全主要原因：失访：指失去联系；退出：死于非研究因素或非处理因素而退出研究；终止：设计时规定的时间已到而终止观察，但研究对象仍然存活。 删失分类 ： 1.左删失（left censored）：研究对象在某一时刻开始接受观察，但是在该时间点之前，研究所感兴趣的事件已经发生，无法明确具体时间。 2.右删失（right censored）：在进行随访观察中，研究对象观察的起始时间已知，但终点事件发生的时间未知，无法获取具体的生存时间，只知道生存时间大于观察时间。 3.区间删失（interval censored）：在实际的研究中，如果不能够进行连续的观察随访，只能预先设定观察时间点，研究人员仅能知道每个研究对象在两次随访区间内是否发生终点事件，而不知道准确的发生时间。 参考 https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/300/ 注意：删失数据不等于截尾数据。 截尾 是所有样本的综合特性，指的是观察的总体是有偏的，只有当事件的失效时间出现在观测区间内，我们才能知道这个事件及其观测数据的存在。 左截尾（left truncation）：只能观测到一个时间点之后发生的失效事件。左截尾时间点之前发生的失效事件不知情/不关心（如样本来自退休中心，都是>60岁的老人）。 右截尾（right truncation）：只能观测到一个时间点之前发生的失效事件。右截尾时间点之后发生的失效事件不知情/不关心。 1.描述生存过程 生存曲线(survival curve) ：以观察（随访）时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线图。 Kaplan-Meier曲线，在画说统计中 http://www.360doc.com/content/17/0626/11/6175644_666623573.shtml 中讲得很直观。 生存率 ：又叫生存概率或者生存函数，表示一个病人的生存时间长于时间t的概率，用s(t)表示，s(t)=P(T≥t)。生存率的估计方法有参数法，非参数法，半参数法，实际中常用非参数法中的乘积极限法及半参数法中的Cox回归模型。 2.比较生存过程：一般用Log-rank检验。 Log-rank检验属于非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线或生存时间是否相同，检验统计量为卡方 χ2 ，自由度df=组数-1。 1.总生存期(Overall Survival, OS)：指从随机化(random assignment)开始至（因任何原因）死亡的时间(失访患者为最后一次随访时间，研究结束时仍然存活患者，为随访结束日)。 2.中位生存期：又称半数生存期，表示恰好有50％的个体尚存活的时间。由于删失数据的存在，计算不同于普通的中位数。利用生存曲线，令生存率为50%时，推算出生存时间。 3.无病生存期(Disease Free Survival, DFS)：指从随机化开始至肿瘤复发/转移或（因任何原因）死亡的时间(失访患者为最后一次随访时间，研究结束时仍然存活患者，为随访结束日)。（通常作为根治术后的主要疗效指标） 4.无进展生存期(Progress Free Survival, PFS)：指从随机化开始到肿瘤发生（任何方面）进展或（因任何原因）死亡的时间。（通常作为晚期肿瘤疗效评价的重要指标） 5.疾病进展时间(Time To Progress, TTP)：指从随机化开始到第一次肿瘤客观进展的时间。 6.RECIST：实体瘤疗效评价标准，Response Evaluation Criteria in Solid Tumors 7.CR：完全缓解，Complete Response。所有靶病灶消失，无新病灶出现，且肿瘤标志物正常，至少维持 4 周。 8.PR：部分缓解，Partial Response。靶病灶最大径之和减少 ≥ 30%，至少维持 4 周。 9.SD: 疾病稳定，Stable Disease 。靶病灶最大径之和缩小未达 PR，或增大未达 PD。 10.PD: 疾病进展, Progressive Disease。靶病灶最大径之和至少增加 ≥ 20% 或出现新病灶。 11.ORR：总有效率，Overall Response Rate。经过治疗 CR+PR 患者总数占对于总的可评价病例数的比例。

生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。 起始事件 (initial event)：反应生存时间起始特征的事件，如疾病确诊、某种疾病治疗开始等。 失效事件 (failure event)：在生存分析随访研究过程中，一部分研究对象可观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供的信息是完全的，这种事件称为失效事件，也称之为死亡事件、终点事件。 生存时间 ：广义上指某个起点事件开始到某个终点事件发生所经历的时间，度量单位可以是年、月、日、小时等，常用符号 t 所示。 完全数据 (Completed Data)：从观察起点到发生死亡事件所经历的时间。 不完全数据 (Incomplete Data)：生存时间观察过程的截止不是由于死亡事件，而是由其他原因引起的。不完全数据分为： 删失数据 (censored Data)和 截尾数据 (truncated Data)。不完全主要原因：失访：指失去联系；退出：死于非研究因素或非处理因素而退出研究；终止：设计时规定的时间已到而终止观察，但研究对象仍然存活。 删失分类 ： 1.左删失（left censored）：研究对象在某一时刻开始接受观察，但是在该时间点之前，研究所感兴趣的事件已经发生，无法明确具体时间。 2.右删失（right censored）：在进行随访观察中，研究对象观察的起始时间已知，但终点事件发生的时间未知，无法获取具体的生存时间，只知道生存时间大于观察时间。 3.区间删失（interval censored）：在实际的研究中，如果不能够进行连续的观察随访，只能预先设定观察时间点，研究人员仅能知道每个研究对象在两次随访区间内是否发生终点事件，而不知道准确的发生时间。 参考 https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/300/ 注意：删失数据不等于截尾数据。 截尾 是所有样本的综合特性，指的是观察的总体是有偏的，只有当事件的失效时间出现在观测区间内，我们才能知道这个事件及其观测数据的存在。 左截尾（left truncation）：只能观测到一个时间点之后发生的失效事件。左截尾时间点之前发生的失效事件不知情/不关心（如样本来自退休中心，都是>60岁的老人）。 右截尾（right truncation）：只能观测到一个时间点之前发生的失效事件。右截尾时间点之后发生的失效事件不知情/不关心。 1.描述生存过程 生存曲线(survival curve) ：以观察（随访）时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线图。 Kaplan-Meier曲线，在画说统计中 http://www.360doc.com/content/17/0626/11/6175644_666623573.shtml 中讲得很直观。 生存率 ：又叫生存概率或者生存函数，表示一个病人的生存时间长于时间t的概率，用s(t)表示，s(t)=P(T≥t)。生存率的估计方法有参数法，非参数法，半参数法，实际中常用非参数法中的乘积极限法及半参数法中的Cox回归模型。 2.比较生存过程：一般用Log-rank检验。 Log-rank检验属于非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线或生存时间是否相同，检验统计量为卡方 χ2 ，自由度df=组数-1。 其中A为观察死亡数，T为理论死亡数。 3.分析危险因素： Cox回归模型。 1.总生存期(Overall Survival, OS)：指从随机化(random assignment)开始至（因任何原因）死亡的时间(失访患者为最后一次随访时间，研究结束时仍然存活患者，为随访结束日)。 2.中位生存期：又称半数生存期，表示恰好有50％的个体尚存活的时间。由于删失数据的存在，计算不同于普通的中位数。利用生存曲线，令生存率为50%时，推算出生存时间。 3.无病生存期(Disease Free Survival, DFS)：指从随机化开始至肿瘤复发/转移或（因任何原因）死亡的时间(失访患者为最后一次随访时间，研究结束时仍然存活患者，为随访结束日)。（通常作为根治术后的主要疗效指标） 4.无进展生存期(Progress Free Survival, PFS)：指从随机化开始到肿瘤发生（任何方面）进展或（因任何原因）死亡的时间。（通常作为晚期肿瘤疗效评价的重要指标） 5.疾病进展时间(Time To Progress, TTP)：指从随机化开始到第一次肿瘤客观进展的时间。 6.RECIST：实体瘤疗效评价标准，Response Evaluation Criteria in Solid Tumors 7.CR：完全缓解，Complete Response。所有靶病灶消失，无新病灶出现，且肿瘤标志物正常，至少维持 4 周。 8.PR：部分缓解，Partial Response。靶病灶最大径之和减少 ≥ 30%，至少维持 4 周。 9.SD: 疾病稳定，Stable Disease 。靶病灶最大径之和缩小未达 PR，或增大未达 PD。 10.PD: 疾病进展, Progressive Disease。靶病灶最大径之和至少增加 ≥ 20% 或出现新病灶。 11.ORR：总有效率，Overall Response Rate。经过治疗 CR+PR 患者总数占对于总的可评价病例数的比例。

众所周知，国外的留学生作业类型多且复杂，一不小心就会把两种不同类型的作业弄混，其中Critical Analysis与Summary就是比较典型的两种，这两种作业是大部分留学生都有弄混过的经验，但其实这二者还是有一定区别的。接下来，我就来给大家详细解析一下Critical Analysis与Summary的区别。 　　尽管summaries和critical analyses密切相关，但是它们之间的区别非常明显。另外，请记住，critical analysis和summary只是两种论文，还有许多其他论文有不同的要求。 　　第一点：Purpose不同 　　撰写summary时，您只需要以直接，清晰和简洁的方式讲述主题的重点，无论是研究文章还是文学作品；而在编写critical analysis时，您必须根据所需的分析类型来评估主题，这意味着在编写summary时，主题保持原样，只是较短。 　　但是在编写critical analysis时，主题将承担另一种形式，您必须提供可能的含义或对所分析的文章提出批评。 　　 游戏 的名字是evaluation. 　　例如，写作任务是“how gender influenced a character"s decisions in Literature X”，这使论文成为critical analysis，因为您需要提供受过教育的见解作为问题的答案。 　　但是，如果问题变成“what are the key decisions that the main character has to make in Literature X”，那就是变成summary. 　　通常，当必须回答Who,What,When,Where的问题时，必须提供summary.最基本的问题是“What”，它指的是确定故事的元素。 　　但是，何时必须提供关于如何和为什么进行分析的理由。为了获得更好的概述，您可以阅读summary和analysis的例文。 　　如果您仍然有疑问，可以随时寻求帮助。共同点是解决一个问题，区别在于您需要解决的问题是什么。撰写summary时，必须清楚地确定文学的哪一部分代表每种文学元素。 　　第二点：Thesis不同 　　确定需求后，现在就必须缩小覆盖范围。在写thesis statement时，必须确保清楚地表达了自己的目的。当涉及论文写作时，文字 游戏 并不是最好的武器。作为summary，它可以很简单，比如： 　　"This paper aims to provide a summary for Literature X"（或者您可以留下论文标题自己说出来，例如“Literature X":A Summary），然后以您自己的话写故事。 　　但是，在撰写批判性分析时，论文陈述的表述变得有些复杂。以“how gender influenced a character"s decisions in Literature X”为简单例子： 　　首先，您可以将问题转换为thesis statement-“This paper aims to discuss how gender influences the decisions of the characters of Literature X.” 　　或者，您也可以解决这个问题，使您清楚地证明自己是有道理的："The decisions of Character 1 in Literature X are always beaming with equality considering that she is a woman in a patriarchal society.Essay writing service on report.lxws.net" 　　但是，您选择编写thesis statement，请始终确保清楚地陈述。 　　第三点：The Confusion不同 　　虽然，在撰写本文之前，您可能会问自己“how can I steer clear from just narrating key information of this article?”。 　　答案很简单-您不能。为什么？因为在编写summaries和critical analyses时，您注入到论文中的所有信息都是必不可少的。 　　该技术是在编写summary时，不要超出阅读范围，而在编写批判性分析时，只需选择能证明自己的论点正确的部分即可。 　　如果让您感到舒适，请随时使用200字的synopsis进行介绍。最后，为了使事情变得容易得多，请不要犹豫地outline您的想法，因为outline肯定会使您步入正轨，并避免忘记计划写的东西。 　　最重要的是，请确保您已阅读并完全了解主题。如果您的主题是文学作品，请尝试欣赏它。 　　Writing help for college students 　　学术论文的许多复杂性和质量足以驱使当今忙碌的学生接受压力咨询。 　　虽然勤奋的学生应该认真学习，但是学习成果丰硕的最大障碍是缺乏时间，而这又是由于要求学生完成所有学科的大量论文写作和研究论文写作所致。 　　您可能想知道，教授是否意识到学习并不仅限于写作？还有其他学习方式吗？ 　　以上就是关于Critical Analysis与Summary的写作区别，看完之后，现在大家总算知道这两者的区别了吧，希望大家以后不要再弄混。 Purpose不同 Thesis不同 The Confusion不同 具体内容请访问Meeloun教育网。

楼上正解

http://muchong.com/html/201112/5234117.html

这个我也想知道

TCP三次握手连接及seq和ack

我算是个非常喜欢BAP的路人饭吧，会买砖，不打榜，每次出新专辑都想着是不是这次人气能一下子回到巅峰期，奈何泡菜人民的耳朵天生聋，没办法，但兔子确实是很有才的兔子。BAP的歌我好像只对暗黑风的歌喜欢，基本都在我的播放列表里循环过。新专辑整个质量很上乘，很业余的表示听下来音乐层次很丰富，基本没有一首是符合泡菜口味的大众风，环顾下韩团，能纯走黑泡风的团体有几个？一些黑泡出身的团也在慢慢转型，确实比之前圈饭，BAP这样坚持自我的风格，不说非要怎么赞美，但确实是在走下坡路的KPOP里的一股清流，希望很多喊着自家爱豆多保持初心的饭能搞搞清楚什么是真正的初心。这次的专辑，MV这么长，估计也不指着刷播放量了，但6个人的演技比one shot时期成熟很多，特别是大贤和钟业，钟业这个设定在我看来是出道以来最符合他的style，有点邪有点小变态，绝对圈饭。大贤比前两张砖瘦了很多，颜值又上去了，但是让我挺难受的是，主打里大贤的part比之前少很多（希望是我听错了），他一直被赞是韩团同代里的vocal佼佼者，现在的状态再下降也比同期很多vocal好，方leader写的很多歌基本都有高音，其实大贤长时间无休息的唱这种歌声带确实会有影响吧，并不担心他的嗓子，相信他比我们更爱惜。和大贤对比起来让我最惊讶的是钟业、力灿和永才，永才的高音live越来越稳，从来没视作vocal的钟业竟然这么多高音part，且唱的还不错。而方leader养病后，力灿顶上，他的rap并没有突兀感。BAP让我感觉很不同的地方之一在于，成员中一旦有人缺席（非短期），就立即会有其他成员顶上，无论vocal、rap还是舞蹈，基本上舞台不会让人有很大的空缺感，并且顶替的人都可以完美消化part，这也算是全能团的标准了吧？

GP%:Gross Profit 销货毛利率 sales:销售收入 COS:cost of sales 销售成本你那句话的意思是:按产品别和商户别分析销售收入, 销货成本和销货毛利率。

HACCP是危害分析关键控制点(Hazard analysis critical control point)的简称， 20世纪60年代初，美国的食品生产者与美国航天规划署合作，首次建立起了HACCP系统。1993年，国际食品法典委员会（CAC）推荐HACCP系统为目前保障食品安全最经济有效的途径。 HACCP是以科学为基础，通过系统性地确定具体危害及其控制措施，以保证食品安全性的系统。HACCP的控制系统着眼于预防而不是依靠终产品的检验来保证食品的安全。任何一个HACCP系统均能适应设备设计的革新、加工工艺或技术的发展变化。HACCP是一个适用于各类食品企业的简便、易行、合理、有效的控制体系。由食品的危害分析(Hazard Analysis，HA)和关键控制点(Critical Control Point，CCP)两部分组成。HACCP计划包括以下7个原则： 原则1：进行危害分析。 原则2：确定关键控制点（CCPs）。 原则3：制订关键限值。 原则4：建立监测体系以监测每个关键控制点的控制情况。 原则5：建立当关键控制点失去控制时应采取的纠偏措施。 原则6：建立确认HACCP系统有效运行的验证程序。 原则7：建立有关上述原则及其应用的必要程序和记录。

一、基准点——可依照做出衡量和判断的标准。二、水准点——在事先确定了位置和高度的固定物体上的测量标记，用作潮汐观察与测量的参照点三、标准检查——按照指定标准检测（竞争对手的产品），以比较和改进自己的产品

纵向分析一般是指在不同的时间（比如3年或者5年）里这个企业某个（或某些）指标变动的情况及原因横向分析一般是指在同一个时期内（比如2009年），不同的企业（一般这些企业是属于同一个行业的）的有关指标变动的情况及原因 你看这一段英文:Vertical analysis reports each amount on a financial statement as a percentage of another item. For example, the vertical analysis of the balance sheet means every amount on the balance sheet is restated to be a percentage of total assets. If inventory is $100,000 and total assets are $400,000 then inventory is presented as 25 ($100,000 divided by $400,000). If cash is $8,000 then it will be presented as 2 ($8,000 divided by $400,000). The total of the assets will now add up to 100. If the accounts payable are $88,000 they will be presented as 22 ($88,000 divided by $400,000). If owner"s equity is $240,000 it will be presented as 60 ($240,000 divided by $400,000). The restated amounts from the vertical analysis of the balance sheet will be presented as a common-size balance sheet. A common-size balance sheet allows you to compare your company"s balance sheet to another company"s balance sheet or to the average for its industry.人家把纵向分析定义成了财务报表的各个项目占总金额的百分比！比如：存货是10万，总资产是40万，那么存货占总资产的比率是25%再看：Horizontal analysis looks at amounts on the financial statements over the past years. For example, the amount of cash reported on the balance sheet at December 31 of 2006, 2005, 2004, 2003, and 2002 will be expressed as a percentage of the December 31, 2002 amount. Instead of dollar amounts you might see 134, 125, 110, 103, and 100. This shows that the amount of cash at the end of 2006 is 134% of the amount it was at the end of 2002. The same analysis will be done for each item on the balance sheet and for each item on the income statement. This allows you to see how each item has changed in relationship to the changes in other items. Horizontal analysis is also referred to as trend analysis.人家说的横向分析则是同一个财务报表的项目在不同年份的变动情况（这个和我说的横向分析是一致的）

从事代写三年，基本上除了计算机的、工科的，其他科都有写过。下面给同学们一些建议，望引以为鉴。1.把要求发给essay写手后，是否先看要求再收费，若没有看要求直接报价收费，满口承诺，结果可想而知。2.essay写手是否迅速审题，并且给出一些看法，根据这两点点来判断对方是否能看懂题目、看清要求。3.有很多派单中介与对客户沟通的时候，交钱前是上帝，交钱后对于老师的feedback和资料不闻不问。当然也有客户，找你写东西万般殷勤，到结账的时候各种拖，玩失踪。各种情况都会有。4.再强调一遍，找essay写手，无论对方是个人写手，工作室，机构还是其他，一定要出几个相关问题，或者让对方审下题考考对方，看对方是不是具备专业能力。并不是说对方说自己团队多强大，名气多么大，广告刷满博士教授团队（教授有空给你写essay吗？）一顿鼓吹你就信他实力很强！5.价格低廉，低到让你感觉捡了大便宜，经常搞活动300-500/千字，可能这样代写机构里面都是国内外国语大学在读学生组成的。6.在找essay写手的时候，不妨问问对方是在哪里找references, 写手在百度学术找文献凑数，结果交上去后被老师meeting，至少也翻个墙去google scholar找吧...7.尽量把要求和资料提供详尽，切勿偷懒，具体要求要沟通清楚，比如格式、老师课上提的要求（毕竟写手没去上课）、references的个数等等...8.一定要查重！一定要查重！一定要查重！而且最好自己查，这样比较稳妥！详情咨询微信:w901123yEssay/Assignment/Paper/Report/Dissertation/留学文书等翻译、润色、写作

interim analysis期中分析例句： Values of interim analysis in drug clinical trials studies 期中分析在药物临床试验中的价值

财务分析员，是现下大型公司中很高端的职业。

technical analysis 技术[工艺]分析 技术分析；技术分析法；工业分析例句筛选1.Everyday at least one new technical analysis indicator is created.每天至少有一个新的技术分析指标产生。2.Some technical analysis indicators can be quantified in the form of anequation or algorithm.一些技术分析指标可以以一个方程或算法的形式量化。

你问到的都是一些统计量的概念，比如wald chi square，这些在教材上都有的，至于具体这些统计量代表什么，那是有大量的公式的，百度没法给你说我替别人做这类的数据分析蛮多的

1、 Disk Brake Squeal-Mechanism, Analysis, Evaluation and Reduction/Prevention. 碟刹尖锐噪声——机械分析、评估和降噪/预防2、Introduction of Anisotropic Ling ElasticConstants Optimization (ALCO) Method for Friction Materials.摩擦材料各项异性线性弹性常量优化（ALCO）法简介3、Development and Applications of ALCOMethod for Acquiring Elastic Constants of Friction Materials.ALCO法获取摩擦材料弹性常量的开发和应用4、Brake Insulator Development: Thermal andStructural Dynamic Semi-Empirical Design Guidance/Data Synthesis Methods.刹车绝缘体的开发：热及结构性力学半经验设计指南/数据5、Issues and Tools in Prediction ofComposite Loss Factors for The Brake Pad-Insulator System.刹车片-绝缘体系统复合物损失因素预测的问题和工具6、Pad Insulator Modeling for Brake SquealAnalysis.刹车尖锐噪声分析的片绝缘体建模7、Brake Squeal Noise Testing and AnalysisCorrelation.刹车尖锐噪声测试与分析相关性8、Analysis of Brake Squeal Noise Using FEMPart II: Effect of Operating Parameters and Control Methods.采用FEM第二部分：操作参数和控制法的效果进行刹车尖锐噪声分析9、Brake Pad Surface Topography Part II:Squeal Generation and Prevention.刹车片表面拓朴结构，第二部分：尖锐噪声的产生和预防10、Brake Squeals after Standing at LowTemperature.低温下刹车尖锐噪声11、TheRole of Climatic Conditions on Disk Brake Noise.天气条件对碟型刹车噪声的影响12、Materialsfor Noise and Vibration Control: What Causes Product Variability?用于噪声和振动控制的材料：什么导致了产品的变化？13、BrakeSqueal Reduction Using Robust Design.采用鲁棒性设计降低刹车尖锐噪声14、StochasticAnalysis of Vehicle Brake Noise.车辆刹车噪声的随机分析（好就请采纳。）

量纲分析，也就是利用基本量来分析问题。

你好！psychoanalysis 怎么读：拼音谐音读法：飞丝口安呢赖丝。

risk assessment是风险评估（测重财经方面），hazard analysis是危害分析（或危险分析）测重于环境（人的工作地点、自然环境等）

1、analyze是美国英语，analyse是英国英语，它们和finalise/finalize，realise/realize，criticise/criticize等有相同的词根，即-lyse／-lyze ＝ “分解”。analysis 和 thesis，crisis等有相同词根，词根即-sis ＝ “性质，状态，动作”2、nutrient，nutrition，nutritious，nutritionist的相同词根为nutri- （= to nourish营养）3、不一定，主要看前缀是否有共同之处。有些形容词和副词的形式还不一样，比如good—well。词根是词根，词根本身可以是一个单词（如：-ability “可...性”，super- “超，超级”），但是不能说动词必定是一个词根，动词也是从词根发展出来的。4、词根是构词的一部分，例如词根sol- （= alone单独的）发展为solo“独唱” / solitary“单独的”，这两个单词的共同点就在于这个sol-。如果两个单词拼写上毫无共同点的话就没有相同词根。希望回答对你有帮助。

梁园。猛犬吠九关，杀人愤精魂。皇

基础分析（即最最基本不复杂的分析）

回归分析。就是把数据通过参数回归模型拟合分析参数值。

横向分析法（Cross-Section Analysis）,也称横断面分析、截面分析 横向分析法是对同一时期数据资料进行横剖研究,探讨社会经济现象和自然状况在特定时期相关程度、 关系与变化的方法.其特点是在横向联系基础上,撇开各种事物,现象和过程的具体特征,以抽象方式探讨对象目标变化的趋势与规律.它借助各种 系统 、 运筹、 博弈 、 决策 和数学手段,研究目标对象的横向关系和经济社会效果.随着现代知识领域的发展,它渐渐同散见于各学科中的新理论,新知识综合形成新的分析媒体,从而出现了理论控制方法、 稳定机制方法和随机过程方法等.

步骤如下：为A1添加一个数值调节按钮就可以直观的看见A1 的变化对结果的影响视图－工具栏－控件工具箱单击 数值调节按钮 添加到工作表上设置按钮的属性linkedcell：A1max：14min：7退出设计模式即可。Sensitivity Analysis：敏感度分析，预估若分析的一个主要预测出错可能出现结果的技巧。

sensitivity analysis 敏感响应分析；灵敏度分析；灵敏性分析 敏感性分析；敏感度分析；行为建模中的敏感度分析例句筛选1.Seismic sensitivity analysis of stand cylindrical oil tank .立式圆柱形储油罐地震敏度分析。2.Sensitivity Analysis of Linear Switched System Based on Subsystem.线性切换系统基于子系统的灵敏度分析。

Componential analysis成分分析法Componential analysis, also called feature analysis or contrast analysis, refers to the description of the meaning of words through structured sets of semantic features, which are given as “present”, “absent” or “indifferent with reference to feature”. The method thus departs from the principle of compositionality. Componential analysis is a method typical of structural semantics which analyzes the structure of a word"s meaning. Thus, it reveals the culturally important features by which speakers of the language distinguish different words in the domain (Ottenheimer, 2006, p. 20). This is a highly valuable approach to learning another language and understanding a specific semantic domain of an Ethnography.Examplesman = [+ male], [+ mature] or woman = [– male], [+ mature] or boy = [+ male], [– mature] or girl [– male] [– mature] or child [+/– male] [– mature]. In other words, the word girl can have three basic factors (or semantic properties): human, young, and female. Another example, being edible is an important factor by which plants may be distinguished from one another (Ottenheimer, 2006, p. 20). To summarize, one word can have basic underlying meanings that are well established depending on the cultural context. It is crucial to understand these underlying meanings in order to fully understand any language and culture.Historical backgroundStructural semantics and the componential analysis were patterned on the phonological methods of the Prague School, which described sounds by determining the absence and presence of features. On one hand, componential analysis gave birth to various models in generative semantics, lexical field theory and transformational grammar. On the other hand, its shortcoming were also visible:1.The discovery procedures for semantic features are not clearly objectifiable.2.Only part of the vocabulary can be described through more or less structured sets of features.3.Metalinguistic features are expressed through language again.4.Features used may not have clear definitions.5.Limited in focus and mechanical in style.As a consequence, entirely different ways to describe meaning were developed, such as prototype semantics.

盈亏平衡分析：一种确定总收入与总成本正好平衡的关键点/关键因素的分析方法。

也许你知道Excel Power Pivot，也许你已经开始使用Power BI，但你可能还不知道微软的BI终极解决方案其实是： 分析服务 。 业务人员需要的是解决实际业务问题 ，这里对业务人员有两个可能的假定： 对于第一种情况，比较适合 高层决策管理者 人员，如若不是，或多或少都将面对自己做 工作报告 的情况，工作报告在一定意义上就是把自己负责的业务建模分析出关键指标。 对于第二种情况，我们已经知道他可以选择： 来实现。对于第二种情况，如果他专门走向BI分析方面，而企业在这方面又有平台和需求，那他将从懂业务转为业务驱动型的BI工作者。 对于BI人员来说，如果你所使用的 Excel Power Pivot或Power BI系列仍然在某些方面无法满足专业的需要，那你需要了解的便是微软为企业提供的终极解决方案： 分析服务 。 分析服务，有两种承载方式，一种是自己随SQL Server安装，另一种则是直接使用微软的Azure。关于Azure的详细说明超过本文范围，但使用Azure的一个显著优势是： 与专注业务类似，BI专家的专注业务就是： 将底层IT基础设施的维护交给了微软，使BI专家可以专注于构建企业级商务智能解决方案 。 企业产生越来越多的数据，而且是在各种地方，以各种形式，就像是这种感觉： 这些数据现在或是未来主要将以两种形态存在，像是这样： 这些数据将存储在 云端 或是 企业本地 ，而企业对数据需要的 核心任务是：释放数据的价值 。和以往不同的挑战在于： 必须整合云端数据与企业本地数据以形成一个一致化的整体 。 为了释放价值： 必须形成一致化的整体： 而谁来承载这一切呢，对于微软系的解决方案，那就是： Azure Analysis Service ，如下： WOW，请仔细看看。如果您已经学习了Power BI，你会很熟悉这个 表关系图 。对的，它正是你在Excel用vlookup经常要查找的；也就是Power Pivot / Power BI中所称的 数据模型 。对于企业来说，当把所有的数据都整合到一起的时候，这个 数据模型 将更加庞大和复杂。此时，不管是使用Excel或Power BI，在很大程度上都无法继续胜任此工作了。所以，微软帮助我们平滑地过渡到 企业商务智能分析服务 （理论上它应该支持任意的复杂度及任意的规模）。 BI专家，这时候不仅仅是针对 某个主题 设计一个基于Power BI的分析模型，而需要统筹整个企业的业务逻辑，构建统一且一致的企业级数据模型： 在企业统一且一致的数据模型下对外提供分析服务，以供各种业务端人员可以直接连接使用，不需要自己再构建数据模型。如下所示： 也就是说，BI专家需要完成： 我们使用Azure承载整个体系之外，一个很大的好处是可以 按需付费 。它可以随着我们需要的能力而灵活弹性地伸缩，如果暂时不需要也可以关停便不再产生成本。如下： 作为终端用户，也就可以直接访问 数据形成的价值 ，并直接进行可视化。 这个产生价值的过程不再需要一蹴而就，而是可以迭代完成，如下： 我们计划了想要什么，然后立刻构建并部署效果，接着再进行调整，我们每一轮的优化都可以比以往更快，甚至缩短到日的级别。 BI专家们可以使用Visual Studio作为设计工具，在VS中设计的体验甚至比使用Power BI或Excel Power Pivot更加带劲。 而整个过程实际是没有太多改变的： BI专家建立模型，发布。终端用户甚至可以直接在Excel中打开并直接获得可视化的价值。 这一切就在：Azure Analysis Service。 我们简单了解了什么是AAS（Azure Analysis Service），接着我们来看看他有怎样的结构： 首先来看从职能来说，有怎样的表现： AAS负责整合企业及云端数据，并提供存储，安全，建模，生命周期管理，业务逻辑及指标等。然后提供各各种终端工具使用。 我们已经看到了重点，那就是我们可以用熟悉的DAX来实现这一切。 我们都涉及哪些相关的组件呢，大致可以包括： 值得一提的是，在SQL Server 2017的1400级模型中以及AAS都支持Power Query / M表达式的获取数据方式，这就让我们学习Excel BI（Power Query + Power Pivot），Power BI并自动升级到企业级的商务智能分析服务可以直接迁移已经具备的知识体系。 我们给出一个使用AAS的演示来具体感受一下。本演示需要Azure作为基础，合适已经采用微软Azure解决方案的企业或相关岗位人员参考。以及如果您正在考虑本企业如何实施企业级商务智能解决方案，那如果推荐您使用Azure Analysis Service您可以从以下内容大致了解它的可用性和能力。 首选我们必须在Azure上拥有资源，根据我们上述的架构，我们假定： 如图： 现在我们要做的是： 我们使用SSDT（Visual Studio）来创建模型，打开VS，并创建一个 商业智能Anlysis Services表格项目 ，注意选择1400级别： 我们起个名字：Excel120-Demo。 我们一开始有了一个空模型，然后我们来导入数据： 我会得到一个熟悉的导入数据环境： 没错，我们可以用我们属性的Power Query / M的方式来导入数据，只要输入我们Azure SQL Database的用户名和密码，如下： 我们就可以获取相应的数据来进行建模了。我们选择几个我们需要的表，完成加载，并修改下各个表的名字，如下： 可以看出，我们补充了一个日期表。然后我们像在Power BI中一样建立关系，非常容易，可以得到： 所有在Power BI中学到的本事都可以在这里发挥，我们再增加一些计算列和度量值，基本大功告成了。 这个功能很赞，我们可以直接在Excel中来看看是不是按照我们的预期来进行计算的，如下： 系统会帮我们打开一个Excel文件，该文件已经内置了和我们项目的关系，所以我们直接可以使用透视表来进行测试。如下： 这太酷了，可以仔细观察，会发现一些利润率是负值的情况，然后我们需要知道具体的细节，我们双击查看细节，不出意料，我们看到了细节数据，如下： 这很好，我们在Excel中很多情况就是这样做的，但是一个历史性遗留问题是： 我想看产生负利润率涉及到的具体客户是谁？电话？以及销售人员是谁？ ，这样我才能立即采取行动。 很遗憾地告诉你，在Excel，Power BI，传统SSAS表格项目中都无法做到； 很高兴地告诉你，在SQL Server 2017 / Azure Analysis Service也就是1400级别的表格模型是可以做到的。 我们在Visual Studio的模型设计器中可以看到一个选项： 想看到什么详细信息，我们可以在这里使用DAX来定义，例如： 在Power BI中学习了DAX，你可以在此时继续发挥其作用，我们选择了真正关注的细节信息。再回到Excel测试下效果来看看： WOW，这就是我们要的，然后可以立即来处理了。 通过类似的方式，我们可以快速构建我们的模型，直到完成。 这里的 发布 ，准确讲是叫 部署 ，我们在本地完成了设计，我们需要把这个模型发布到云端，以便企业所有的用户都可以享用。 我们只需要把目标服务器填入部署配置即可。我们将在Azure中启用的分析服务器地址填入： 系统会提示我们登录进入我们的Azure，这也很正常。 发布成功。此时我们在Azure中也可以看到我们发布的结果了。 我们是可以在云端进一步完成的模型的配置和修改的，Azure也给我们提供了相应的能力，如下： 整个体验还不错，但目前这块还是Preview阶段，有更多可以优化的地方。更多关于云端配置内容不再展开。 这才是演示的关键，作为领导可能不再关心如何实现的细节，但更关心的是，我们在终端是如何用的。 Azure Analysis Service官方给出的态度首先是：支持最新的客户端工具，包括： 利用新式的数据浏览和可视化工具（例如 Power BI、Excel 和第三方工具），用户可以通过交互性强且视觉效果丰富的方式来了解模型数据。 因为我没有安装tableau，暂且演示Excel和Power BI作为终端的效果。 在Excel中，我们只要按照正常连接分析服务的方式来进行即可，效果自然也和我们在本地测试时是一样的。 同样地，我们可以双击具体的一个问题单元来查看细节： 那么此时，作为一个业务人员，您是可以快速采取行动的，而业务人员仅仅只需查看数据而无需自己再进行建模了。 在Power BI Desktop中，我们在链接分析服务的时候可以采用 实时模式 ，这样我们将可以直接以可视化的方式来进行探索，如下： 这是我们可以使用的 维度 和 度量值 ，然后我们进行可视化即可： 可以观察到此时Power BI Desktop是没有数据和关系两个标签的，从这个意义上来看，我们并没有在Power BI Desktop中来建模，而仅仅是进行了可视化展示。当然，我们进一步把这个结果发布到Power BI云端。 可以看到该视图是实时的，其实时性取决于分析服务模型的实时性。 Azure Analysis Service 给了我们更强大的企业级商务智能终极解决方案。在这个企业级的层面我们可以完成更多任务，包括但不限于： 如： 更多信息参考微软官方文档： https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/analysis-services/analysis-services Azure Analysis Service 给出了企业级商务智能的终极解决方案，至此： 相信总有一款适合您或您的企业。

analyse、analyze、analysis的区别为：意思不同、用法不同、侧重点不同。一、意思不同1.analyse：分析。2.analyze：（分析）研究；分解；解析。3.analysis：对，对抗，很，非常，十分。二、用法不同1.analyse：analyse的基本意思是“分析”，指对事物的各个组成部分进行深入的研究以弄清事物的性质、结构及各组成部分的相互关系及原因、效果、动机、可能性等。2.analyze：在科技术语中可指“分解”，即严密考证某物的质、量或纯正度。还可指“对?进行精神分析，对?做心理分析”。analyse是及物动词，后跟名词或代词作宾语。3.analysis：基本意思是“分析”，指对事物的各个组成部分及其性质、结构和相互关系的研究，有时还有有意识地去发现或揭示事物的性质、原因、效果、动机或可能性并以此作为作出判断或采取行动的基础之意。三、侧重点不同1.analyse：研究分析各个部分。美式英语的用法。2.analyze：是英式英语的用法。3.analysis：研究一个整体的各部分，以及其各部分组成整体的关系。

It is the task of psychologists to describe and explain psychological phenomena, though the meaning of both description and explanation varies widely. One way to deal with psychological phenomena is to transform them as soon as possible into data (by which is meant quantitative data), which then can be analysed by ready-made methods (by which is meant inferential statistics). An unfortunate result of this politically fortified procedure is that the availability of methods (for data "collection" and analysis) comes to dictate the whole research process, including the construction of the phenomenon and its operationalization. As a consequence, various opponents of this non-scientific procedure have challenged psychology with a new dogma: the need to replace quantitative methods by their qualitative counterparts.

灰色关联分析(Grey Relational Analysis, GRA) 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法 ， 其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相 似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度徐凤银, 朱兴珊,颜其彬,李士伦. 储层含油气性定量评价中指标权重的确定方法(J). 西南石油学院学报,1994年04期。采纳哦

机械专业术语吧。。。。。。。

这个是Oracle的一个问题，如果你的表里面有timestamp类型的字段（字段名称不能为timestamp，否则将出现此错误)的话是不能用存储过程或程序包来调用这个表的以及建触发器也不行的！

为你解答。analysis的意思是：分析。

为你解答。analysis的意思是：分析。

1. Business Analysis应属于传统商科，主要是任务是对公司整个运营的流程、业务的开展等方面的分析。比如发现新的商业需求、提出/改善某些商业问题的解决方案。它可能包括公司组织上的变更，业务流程的改善，策略性的规划，政策的制定和提高。这个领域需要一定的数据分析，一方面因为公司发展前期一般主要靠业务的扩展，会涉及一些销售业绩等类似的数据分析。另一方面，大数据时代嘛，很多公司都觉得好像应该顺应潮流掺和一把。但总的来说还是business analysis为主。即定性为主导，数据分析（一般较简单）为辅助。这也是大多数答主所提到的。要在这个领域成长为专业人才，一般会选择MBA，MBA课程一般也会包含一定的相关课程，但很简单。2. Business AnalyticsBA(Business Analytics)以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，实现Big Data的商业应用。一般而言BA都开设在商学院下，还有部分在信息学院（Carnegie Mellon, Columbia等，CM的项目是这个专业绝对的女神项目!每年的毕业生被各大公司抢，当然这些学校的BA更多的Data Analytics，相对而言更重视计算机编程能力，所以更抢手）无论冠名哪个学院，从招生来看当然大多数是本科数学和计算机，少数其他专业的(商科背景的也少)。这才是真正的新兴学科。翻译上都叫商业分析，但内容却差很多，所以特意用英文区分开来。这个行业的核心就是数据分析，而且是高深的技术、模型和算法。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩，对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的insights。这个领域逐渐得到了学术界、业界和政府的高度重视：学术界，从纽约大学13年开始开设business analytics的硕士专业以来，全球各大高校纷纷增设相关专业，并且学费直逼MBA，在金钱至上的资本

书上内容。

聚类，将相似的事物聚集在一起，将不相似的事物划分到不同的类别的过程。是将复杂数据简化为少数类别的一种手段。 设有m个样本单位，每个样本测的n项指标（变量），原始资料矩阵： 指标的选择非常重要： 必要性要求：和聚类分析的目的密切相关，并不是越多越好 代表性要求：反映要分类变量的特征 区分度要求：在不同研究对象类别上的值有明显的差异 独立性要求：变量之间不能高度相关（儿童生长身高和体重非常相关） 散布性要求：最好在值域范围内分布不太集中 在各种标准量度值scale差异过大时，或数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化。 （1） 总和标准化 。 分别求出各聚类指标所对应的数据的总和， 以各指标的数据除以该指标的数据的总和。 根据聚类对象的不同，分为Q型聚类，R型聚类 （1）常见距离统计量 - 闵可夫斯基距离系列（线性距离） p=2，时为欧氏距离（n维空间中的几何距离） p=∞，时为切比雪夫距离（棋盘格距离） （2）常见距离统计量 - 马氏距离（协方差距离） 均值为μ，协方差矩阵为∑的向量x=(1,2,...n) 相比于欧式距离，马氏距离考虑到各种指标之间的联系（如身高和体重并不独立，）且马氏距离具有尺度无关性（scale-invariant），因此可不必做标准化。 如果协方差矩阵为单位矩阵（各指标之间完全相互独立），则马氏距离化为欧几里得距离。 如果协方差矩阵为对角矩阵，则马氏距离化为正规化的欧几里得距离（normalized Euclidean distance） （3）常见距离统计量 - 文本距离 文本距离通常用来度量文本之间的相似度，在生物研究中常见于序列比对分析。 常见相似系数统计量 相似系数= 1，表明完全相似 相似系数= -1 表明完全相反 相似系数 = 0 表明完全独立 相关系数： 类与类之间 距离的度量方法： 系统聚类法不仅需要度量个体与个体之间的距离，还要度量类与类之间的距离。类间距离被度量出来之后，距离最小的两个小类将首先被合并成为一类。 由类间距离定义的不同产生了不同的系统聚类法。 目前有1000多种聚类算法：没有一种聚类算法可以包打天下，聚类算法中的各种参数也必须依据具体问题而调节 常见聚类算法的分类： 1，层次聚类（Hierarchical clustering） 2，划分聚类（Partitioning clustering） 3，密度聚类（Density-based） 4，期望最大化聚类（Expectation Maximization） 5，网格聚类（Grid-based） 6，模型聚类（Model-based） 1. 层次聚类的方法 基本思想： 在聚类分析的开始，每个样本（或变量）自成一类； 然后，按照某种方法度量所有样本（或变量）之间的亲疏程度，并把最相似的样本（或变量）首先聚成一小类； 接下来，度量剩余的样本（或变量）和小类间的亲疏程度，并将当前最接近的样本（或变量）与小类聚成一类；如此反复，知道所有样本聚成一类为止。 举例： 有一组数据D={a,b,c,d,e} 给了它们之间的距离矩阵。 首先，每一个例子都是一个类： 2. 划分聚类的方法 划分聚类算法： 给定一个包含n个样本的数据集，基于划分的方法（Partitioning Method）就是将n个样本按照特定的度量划分为k个簇（k≤n），使得每个簇至少包含一个对象，并且每个对象属于且仅属于一个簇，而且簇之间不存在层次关系。 基于划分的方法大多数是基于距离来划分的，首先对样本进行初始化分，然后计算样本间的距离，重新对数据集中的样本进行划分，将样本划分到距离更近的簇中，得到一个新的样本划分，迭代计算直到聚类结果满足用户指定的要求。 要想得到最优的聚类结果，算法需要穷举数据集所有可能的划分情况，但是在实际应用中数据量都比较大，利用穷举方法聚类显然是不现实的，因此大部分基于划分的聚类方法采用贪心策略，即在每一次划分过程中寻求最优解，然后基于最优解进行迭代计算，逐步提高聚类结果的质量。虽然这种方式有可能得到局部最优结果，但是结合效率方面考虑，也是可以接受的。 算法： 举例： 有一个二维空间的一些点，我们要将它们分成3个类，即K=3。 我们首先随机选择3个初始质心，每一个质心为一类： 然后我们计算每一个不是质心的点到这三个质心的距离： 将这些点归类于距离最近的那个质心的一类： 重新计算这三个分类的质心： 不断重复上述两步，更新三个类： 当稳定以后，迭代停止，这时候的三个类就是我们得到的最后的三个： 最著名的是k-means聚类算法和K-medoids算法（中心点聚类） 处理“大海中的若干孤岛”，以密度来区分岛 大部分基于密度的方法（Density-based Method）采用距离度量来对数据集进行划分，在球状的数据集中能够正确划分，但是在非球状的数据集中则无法对样本进行正确聚类，并且受到数据集中的噪声数据影响较大。基于密度的方法可以克服这两个弱点。 基于密度的方法提出“密度”的思想，即给定邻域中样本点的数量，当邻域中密度达到或超过密度阈值时，将邻域内的样本包含到当前的簇中。若邻域的密度不满足阈值要求，则当前的簇划分完成，对下一个簇进行划分。基于密度的方法可以对数据集中的离群点进行检测和过滤。 算法 ： 基于网格的方法（Grid-based Method）将数据集空间划分为有限个网格单元，形成一个网络结构，在后续的聚类过程中，以网格单元为基本单位进行聚类，而不是以样本为单位。由于算法处理时间与样本数量无关，只与网格单元数量有关，因此这种方法在处理大数据集时效率很高。基于网格的方法可以在网格单元划分的基础上，与基于密度的方法、基于层次的方法等结合使用。 基于模型的方法（Model-based Method）假定数据集满足一定的分布模型，找到这样的分布模型，就可以对数据集进行聚类。基于模型的方法主要包括基于统计和基于神经网络两大类，前者以高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）为代表，后者以自组织映射网络（Self Organizing Map，SOM）为代表。目前以基于统计模型的方法为主。 以下内容后续补充： 数据示例： 数据示例： 为了有效利用聚类算法， 首先需要度量观测值见的距离，在R中常通过stats包里的dist函数来实现： dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) dist 函数计算对象（矩阵或数据框）中两两间的距离，返回的是距离矩阵（dist类对象）。dist函数的参数描述如下。 另一个计算点之间的距离的方法是cluster包里面的daisy函数： daisy函数计算数据集中每对观测值的不相似度。daisy函数的参数描述如下： k-means聚类是最简单的聚类算法之一。R中可以通过stats包里面的kmeans函数实现k-means聚类： kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c("Hartigan-Wong", "Lloyd", "Forgy", "MacQueen"), trace=FALSE) kmeans函数的参数描述如下：

1在book里的column中选择作为Y轴的一列2左键点击列标题选中全列3再在选中区域点右键4点击Plot-Symbol-Scatter,然后会生成一个散点图5之后选择Analysis-Fitting-FitPolynomial，默认的order是2，即拟合二次函数6点击确定即可生成拟合的二次函数图像

conduct-analysis行为分析.Before you conduct analysis of a load test, you must run a test one or more times.您必须先执行一次或多次测试，才能分析负载测试。

是在solution---AnalysisType菜单下面的。先在solution菜单下点开最下面的那个UnabridgedMenu，再在AnalysisType下就会出现Analysisoption的菜单。因为该菜单一般不需要设置，所有默认隐藏了，所以需要打开未删减的菜单，即UnabridgedMenu。希望对你有所帮助....

建议卸载后重装Origin，如果不行，请用更高的版本。

java analysisJava程序分析 例句筛选1.Effects of Exception on Java Program Analysis异常结构对Java程序分析的影响2.com. ibm. rsaz. analysis. codereview. java, which contains the API for writingJava code review rules其中包含用于编写Java代码评审规则的API。

analysis 是个结果收集的工具~里面有很多图，常看的比如平均事务响应时间，每秒事务数等等~结合不同的图，来分析结果

on关于of......的没有见过第一个短语老师祝你学习进步！望采纳，多谢！^_^

Gartner[人名] 加特纳; research：n.研究，追究; 探讨，探测; 调查; 探索; vi.做研究; 探究; （从市场调研中）得出所预测的结果; vt.从事…的研究，为…而做研究; analysis：n.分析，分解; 梗概，要略; [数]解析; 验定;

analysis 是副词或名词 动词形式是analyse ing 形式是analysing 谢谢!

可以搭配of、for，即analysis of、analysis for

technical analysis　　 　【释义】工业分析

直接加ing

analysis是名词，后面不需要加介词的。

analysis 是副词或名词(对物质的)分析; (对事物的)分析结果; [例句]This information is only raw data and will need further analysis.这些资料只是原始数据，还需要进一步进行分析。[其他] 复数：analyses

睡前背几遍，第二天醒来背几遍。

如果各位觉得写得好记得给点评论，好鼓励我继续写下去，哈哈。到了lse以后每次上课总能听到这样一个词，critical analysis，所有的作业也基本上会出现这个词，“请对这个做个critical analysis，对那个做个critical analysis”，外国人对这个的看重是可想而知的。可以这么说，在lse老师的眼里，critical analysis是一个最基础的训练，培养一个学生分析，组合材料的能力，培养一个学生的创造力，是写出一篇好essay的前提，或者说，成为一个合格的学者的前提。既然这个东东那么重要，究竟呢？如果从字面上翻译过来，critical analysis就是批判性的分析，好像就是对一个argument或者idea横挑鼻子竖挑眼就是了，这也是我一开始的理解。不过后来发现，很多critical analysis也写好的内容，那么是不是写点好，写点不好，就可以了呢？自然也不是。因为大家时刻要记住一点，所谓analysis它和description是有本质不同的，除了能够把一些显而易见的东西写出来以外，更应该像剥卷心菜那样（请原谅我的比喻，在英国自己做菜做多了）慢慢的把一个东西一层一层剥开，最后看到里面的芯子。如果要我下一个听上去比较学术化的定义是这样：Critical analysis就是要理解concepts或者ideas本身并不是完美的，或者说是inherently problematic的，任何的concepts或者ideas一定有其特定的context，取一个特殊的perspective，有一些作者自己意识或者意识不到的underlying assumptions，如果这个理论再精致点，会有一个自己的framework，critical analysis就是要把这么多藏在concepts和ideas背后的东西都一一点出，并找到他们的优缺点。这是第一步，一般来说前人会有观点，有些观点往往是相互对立的，那么在你的critical analysis里面你就要找到它们对立的原因（往往是取不同的perspective，或者各自有不同的underlying assumptions），然后再把前人的东西融会贯通，得到你自己的东西。如果你够厉害，甚至可以用一个更广阔的framework来包涵前人的观点，那么人们对这个领域的认识也随着你的framework和ideas的诞生而更上一个层次。能够做到这点的原因是你阅读了大量前人的文献，站在了巨人的肩膀上，做到了broaden view，想不出点东西都很难啊，哈哈好了，以上就是对一个比较粗浅的解释，其中有一些词比如什么是context，什么又叫underlying assumptions，这些词本身和理论一样属于contested，所以要完全理解还需要大家自己好好想想，没有人能代替你思考。不过这里呢，我到是可以说一下我个人觉得做好critical analysis的条件。首先，自然是广泛阅读啦。没有材料如何analysis？没有广泛的材料，如何才能做到青出于蓝？所以看书是基本功。各种期刊也用多看，因为书里往往是些过时的东西，只有期刊里的才是最新鲜的。有了广泛阅读的基础之后呢，就是培养自己敏锐的洞察力。这个听上去比较玄，其实也不难。如果你真的看得够多，那些学术上的trick自己逃不过你的眼睛。而且一般作者自己都会告诉你它的perspective是什么，approach又是什么，所以你要做的只是通过作者的描述来评判它们对结论的影响。在做了评判以后，第三步是对不同的材料进行比较，观点和观点之间一般来说具有即对立又互补的关系，所以如何把这些东西进行比较，放到你自己的体系里去，是整个analysis中最关键的，毕竟拿来的东西是要为你所用嘛。最后，如果可能的话，也是我个人觉得最厉害的，最需要创造力的，就是自己想出一个可以内涵前人大部分观点的framework。这个我觉得很难，如果真能这样，那你离学术牛人也不远了。我们一般做的只是用前人的研究来界定我们自己的研究，真正做到可以完全囊获前人理论的，真的少得可怜。总之，critical analysis是做学术的第一步，基本功。但这一步也是很困难的，要付出很大的努力才能做出一个好的critical analysis来。如果你没有毅力和恒心，就看不了那么多书；如果你没有洞察力就看不出别人的观点到底有那些隐藏的东西；如果你没有应变能力就不懂得如何融会贯通；最后如果你没有创造力就始终只是一个学界的匠人跟在别人后面混混，而永远没有自己的东西。以上就是我个人对critical analysis的一点体会来，欢迎拍砖，也欢迎和我来讨论。不过，我只和那些愿意看书的人讨论，对于只会拍脑袋想的人没有兴趣。说句实话，即使你再天才也不可能把前人的东西都靠自己想明白，何况我们大部分人都不是天才。

分析exe文件。analysis.exe是一个英语单词，形名词，作名词时意为“分析；分解；验定”，其中的意思是分析exe文件。

analysis的动词形式 analysing 分析； analysis n. 分析；分解；验定； 复数 analyses 扩展资料 　　He laid special stress on analysing the particularity of the contradiction. 　　他重点分析了这一矛盾的特殊性。 　　In analysing a situation, it"s essential to distinguish the main aspect from the minor ones. 　　分析形势，要看清主流和支流。 　　The book is an analysis of poverty and its causes. 　　这本书分析了贫困及其原因。 　　You can ask for a chemical analysis of your tap water. 　　你可以要求给你的自来水做化学分析。 　　The blood samples are sent to the laboratory for analysis. 　　血样要送往实验室进行分析。

analysis软件是分析器，就是对测试结果数据进行分析的组件，它是LR三大组件之一，保存着大量用来分析性能测试结果的数据图，但并不一定要对每个视图进行分析，可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析，分析结果可以生成一些不同格式的测试报告。Analysis中的数据是怎么得到的：①场景运行时，默认情况下，所有的VUser信息都保存在该VUser的负载机上。②场景运行结束后，这些数据会自动的进行整理和合并，这时负载机上所有的VUser的信息和数据都被保存到结果目录中，其扩展名为．lrr。详细信息：Analysis初始：分析器是对测试结果进行分析的组件。Analysis Session分析会话的目的：发现系统性能上的缺陷并找到其根源。关于数据分析：数据分析不仅局限于Analysis分析器，还可以采用多种方式。数据分析的多种形式（VUser日志，Controller输出，Analysis图，报告形式）。结果目录设置：在Controller运行场景过程中运行的数据要保存。结果集合设置：场景运行结束后，Analysis中收集的数据就是原始数据，可以通过设置进行筛选。

系统问题。查询电池不出现analysis是因为系统问题，可以将手机重新启动，刷新手机数据，即可恢复正常。analysis电位分析法是以测量原电池的电动势为基础，根据电动势与溶液中某种离子的活度之间的定量关系来测定待测物质活度或浓度的一种电化学分析法。

打开报表Analysis找不到恢复步骤如下。首先打开excel软件。然后如果excel意外退出有忘记保存文档的，重新打开excel时，在Excel左边会出现个‘文档恢复"区域。然后右击选择“打开”。最后就可以了。如果没有出现上述的恢复区的话，这时候点击“文件”中的“选项”。然后点击“保存”中的“自动恢复文件的位置”。然后按照“自动恢复文件的位置”的路径找到一个以一长串数字结尾的Excel文件。最后打开它就可以恢复我们没有保存的文件了。

analysis意思是“分析结果”时，它是可数名词，其复数形式是 analyses

explication 详细解释 详细分析 针对的是想法或者是文学作品 an idea or a work of literature explanation 解释说明 阐述 主要针对发生了什么

可以。analysis一般只分析利弊 分析篇幅也不需要太长，所以小论文可以用analysis。

analysation在韦氏词典里的解释就一个词， analysis可见两者没有区别，但analysis更常见。

Analysis of the paper, including paper result analysis and paper quality analysis.试卷分析包括成绩分析和试卷质量分析两部分。

analysis是分析，它主要是加强一些测量方面的内容。现在我把它菜单的全部内容翻译如下：set measurement scale:设置尺寸比例select data points:选择数据点record measurements:记录尺寸ruler tool:标尺工具count tool:计数工具place scale marker:某点比例标记

对的，翻译过来是你是错的

analysis是动词analytical是形容词

analysis复数形式是analyses 属于不规则变化该词可以当不可数名词也可以当可数名词如heisunderanalysis.他正在接受精神分析 。这是不可数名词theseanalysessoundreasonable.这些分析有道理。 这是可数名词