- 时间：2021-02-11 23:01 编辑：于歌 来源：蚂蚁资源 阅读：214
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摘要：大家好，今天给大家介绍关于源码分析工具（java源码阅读工具）的相关内容，详细讲解数据分析最常用的软件一般有哪些，静态代码分析用那个软件比较好呢，拿到一个php源码怎么分析它用的是什么框架??等，希望可以帮助到您。
数据分析最常用的软件一般有哪些,通常，可以使用电子表格进行，一些复合物可以用于原点和软件处理，SAS等。
静态代码分析用那个软件比较好呢,您使用Microfocus的Fortify来执行静态代码分析，使用此软件扫描，更可靠，您可以找到很多安全漏洞。
拿到一个php源码怎么分析它用的是什么框架??,一。首先安装源代码，将其文档和手册结合，熟悉其功能及其应用程序。二。浏览源代码的目录结构，了解每个目录的函数。三。经过两个步骤，我相信您对此开源产品有初步了解，现在您将开始分析其源代码。这一步我们开始分析源代码框架。例如，条目模式是单个入口或多端口，页面之间的呼叫规则可以根据规则找到功能的页面。四。代码编写样式，如缩进，布局格式等。Fives。熟悉源代码使用的数据库和表，您可以参考其技术支持文档。六。之后上面步骤，我相信每个人都有更深刻的了解对这个源代码，但这种理解只是一个表面，我们将从6个方面分析它：1。入口构造和页面调用模式特定的实现，如果您看到工具栏和工具功能，尽量熟悉它。分析该步骤以了解源代码的系统架构。 2.分析源代码使用的工具类和工具功能，以便可以学习许多编程技能。您可以升级您的编程技巧。 3.结合一些安全规则来研究该源代码如何实现安全设计。这改善了自己的安全和技能。 4.如果有一个模板引擎，请研究源代码的模板引擎。经常考虑实施方面，效率，易用性。 5.可以学习研究系统的各种功能模块来学习编程技能并开放他们的编程思想。下次我有类似的东西。 6.研究系统中使用的设计模型，相同的功能实现，所使用的设计模式可能不同，与我们所做的东东分析设计模式相比，是我们的驱动代码的非花哨的门。 7.源代码基于访问压力，执行效率，系统效率和数据库查询。
责任编辑（
于歌）
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- asd
- 如何对 android 源码分析和下载 需要什么工具软件吗,一般分4个盘 C:系统 D:工具 E：游戏 F:影音 ，如果你分6个区的话，那把工具软件再细分下
- 2021-02-11 23:01:59
- 追梦
- 做网站数据分析，需要关注到比较多的数据。最基本的有以下几个：ip、PV、uv、回头客、停留时长、来路、来源分布、终端占比等。根据不通反面方面反馈的不同数据，可以来进行不同的分析。例如根据来源分布，可以知道自己网站的访客的来源占比情况，然后根据不同的比重去重点优化某一来源。能提供网站流量数据的工具现在有很多，例如51la、百度统计、友盟等等，最出名的就是这三个了。各有优势吧。我在三个平台都有接入统计去做对比。数据也差不多，略有一点点差别，大概是统计规则不同的问题。51la有几项我用着觉得比较不错的功能，一个是停留时长，感觉是比较有参考借鉴意义的数据；一个是蜘蛛详情，包含了来源IP、访问URL、蜘蛛类型、访问时间、代理信息等等，可以说是很具体了，还有就是SEO方面的数据，关键词、收录、搜索引擎来源IP等等，也很方便做SEO的人……网站数据分析我个人认为，由简入繁吧，先做好简单的分析，再逐步深入，把网站做的更好！
- 2021-02-11 23:01:59
- hhcw0320
- 1. Excel / Spreadsheethttp://www.openoffice.org/download/excel 基本上支持了最常用的数据分析功能：用来概述(总结)数据特征，数据可视化，对数据转型(去除噪音数据)从而得到新的数据集用来分析等。尽管Microsoft excel这个软件是付费的，但你可以用其替代品，例如open office, google docs!2. Trifactahttps://www.trifacta.com/start-wrangling/excel在数据大小上有限制，但这个工具没有这样的局限，您可以安全地用它处理大数据集。这个工具有令人难以置信的特性，如图表推荐、内置算法、分析洞察力，您可以使用这些特性在任何时间内生成报告。3. Rapid Minerhttps://rapidminer.com/在建立机器学习模型方面的具有专业性,包含了我们经常使用的所有ML算法。能闪电般的快速水平上提供分析经验。他们的生产线上有几个为大数据、可视化、模型部署而构建的产品，其中一些产品(企业)包括订阅费。4. Rattle GUIhttps://cran.r-project.org/bin/windows/base/提供了足够的选项来探索、转换和建模数据。它在统计分析方面的选择比SPSS少。但是，SPSS是一个付费工具。5. Qlikviewhttp://global.qlik.com/us/landing/go-sm/qlikview/download-qlikview获得商业洞察力并以一种极具吸引力的方式将其呈现出来。有了它较先进的可视化功能，你会惊讶于你在处理数据时所得到的控制量。它有一个内置的推荐引擎，可以不时地更新有关较佳可视化的信息。6. Wekahttps://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/weka-gui-learn-machine-learning/使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一个机器学习工具，它的界面是足够直观的，你可以迅速完成工作。它为数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化提供了选择。建立在Java之上。7. KNIMEhttps://www.knime.org/knime-analytics-platform提供了一个开放源码的分析数据的平台，以后可以使用其他支持KNIME的产品进行部署。该工具在数据融合、可视化和先进的机器学习算法等方面具有丰富的特点。8. Orangehttp://orange.biolab.si/目的是产生交互式数据可视化和数据挖掘任务。YouTube上有足够的教程来学习这个工具。它有一个广泛的数据挖掘任务库，包括所有的分类、回归、聚类方法。9. Tableau Publichttps://public.tableau.com/s/Tableau是一个数据可视化软件。快速探索数据的可视化软件，每一次观察都可使用各种可能的图表。它是一种由自己计算出数据类型、可用的较佳方法等的智能算法。10. Data Wrapper这是一个闪电般的快速可视化软件。可视化桶由线条图、条形图、列图、饼图、叠加条形图和地图组成。此工具启用浏览器，不需要任何软件安装。11. Data Science Studio (DSS)http://www.dataiku.com/dss/trynow/它是一个旨在连接技术，业务和数据的强大工具。它可分为两部分：编码和非编码。它对任何旨在发展，建立，在网络上部署和扩展模型的组织来说都是一个完整的软件包。12. OpenRefinehttp://openrefine.org/download.html专门研究混乱的数据;为预测建模目的而清理、转换和塑造数据。使用Open Refine进行改进，分析人员不仅可以节省时间，还可以将其用于生产工作。
- 2021-02-23 16:35:01
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