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大数据的现状 信息安全策略与实施_光环大数据培训
大数据的现状信息安全策略与实施_光环大数据培训信息安全策略是一个组织解决信息安全问题最重要的步骤，也是这个组织整个信息安全体系的基础。
信息安全不是天然的需求，而是经历了信息损失之后才有的需求，所以管理对于信息安全是必不可少的。
一个组织最主要的管理 ...管理安全 Hadoop 框架培训信息安全策略是一个组织解决信息安全问题最重要的步骤，也是这个组织整个信息安全体系的基础。
信息安全不是天然的需求，而是经历了信息损失之后才有的需求，所以管理对于信息安全是必不可少的。
一个组织最主要的管理文件就是信息安全策略，信息安全策略明确规定组织需要保护什么，为什么需要保护和由谁进行保护；没有合理的信息安全策略，再好的信息安全专家和安全工具也没有价值。
一个组织的信息安全策略可以反映出这个组织对现实安全威胁和未来安全风险的预期，也可反映出组织内部业务人员和技术人员对安全风险的认识与应对。
信息安全策略是信息安全项目的基石。
它应当反映一个企业的安全目标，以及企业为保障信息安全而制定的管理策略。
因此，为了实施信息安全策略的后续措施，管理人员必须取得一致意见。
在策略的内容问题上存在争论将会影响后续的强化阶段，其结果就是导致信息安全项目“发育不良”。
当然，老练的安全专家还可提供独到的建议，从而影响管理人员关于组织策略的管理观点。
一旦安全专家完全理解了管理部门的观点，就有可能介绍一个与管理部门一致的安全框架。
该框架将会成为企业信息安全项目的基石，为构建信息安全策略提供指南。
安全策略应当反映真正的实践。
否则，策略发布之时，即企业违规之时。
要保持策略的简易可行，信息安全项目要能够强化策略，同时又可以解决存在争论的问题。
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R语言学习——常见错误、原因及解决办法
R语⾔学习——常见错误、原因及解决办法1、赋值时，只能对数据类型统⼀的变量赋错误：对数据框中的变量进⾏条件赋值时，赋值失败，显⽰错误为：Error in x[...] <- m : invalid subscript type 'builtin'In addition: Warning message:In `[<-.factor`(`*tmp*`, is.na, value = 0) :invalid factor level, NA generated原因：从excel中导⼊数据⾄数据框data.frame时，当⼀列变量中既有数字⼜有字符或逻辑值时，导⼊的变量数据类型会⾃动设置为因⼦factor，⽽factor类型的变量不能直接赋值，解决办法：必须使⽤as.numeric( )，as.character( )等函数将变量的数据类型转换为“数值型”或“字符串”后，再进⾏赋值操作另：对数据框中的多列变量数据批量转换数据格式时，可采⽤sapply和lapply函数联⽤的⽅式进⾏批量操作。
sapply函数输出的返回值是向量类型，可作为数据框的索引向量达到条件筛选的⽬的lapply函数输出的返回值是数据框data.frame或列表list类型，可作为数据类型转换函数as.XX的嵌套函数，输出结果数据框⽰例： 1、从剪切板中导⼊20⾏⽔质监测数据wq <- read.table("clipboard",sep="\t",header=T)此时查看wq数据集中的数据结构> str(wq)'data.frame': 20 obs. of 37 variables:$ 测站名称: Factor w/ 20 levels "坝上（龙王庙）",..: 2 17 5 4 15 13 9 18 14 11 ...$ 测站编码: int 99930128 99930133 99930129 99930130 99910136 99930134 99930131 99910124 99910126 99910125 ...$ 垂线编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ 层⾯编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ ⽔体类型: int 1 1 1 1 3 1 3 1 1 NA ...$ 采样时间: Factor w/ 1 level "2021/1/1 0:00": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ WT : num 10.2 11.4 11.9 12 8.2 11 11.9 5.6 4.5 6.9 ...$ PH : num 8.2 7.7 7.7 7.7 8.1 7.7 7.6 8 8 8 ...$ DOX : num 9.4 9.5 9.6 9.7 11.7 10.1 9.2 14.1 12.8 13.2 ...$ CODMN : num 1.65 1.55 1.52 1.59 1.8 1.57 1.57 1.1 0.8 0.9 ...$ CODCR : Factor w/ 14 levels "<2.3","2.5","2.6",..: 7 13 5 13 3 11 6 10 1 1 ...$ BOD5 : Factor w/ 11 levels "<0.5","0.1","0.4",..: 1 1 1 1 8 3 2 8 7 6 ...$ NH3N : Factor w/ 14 levels "<0.025","0.022",..: 2 6 4 10 3 10 13 1 1 1 ...$ TP : Factor w/ 6 levels "<0.01","0.01",..: 1 1 1 2 3 1 1 5 4 3 ...$ TN : num 1.03 1.05 1.09 1.08 1.04 1.15 1.44 3.91 1.8 2.24 ...$ CU : Factor w/ 3 levels "<0.002","0.002",..: 1 1 1 1 1 1 1 3 2 2 ...$ ZN : Factor w/ 11 levels "<0.0006","0.0006",..: 1 1 1 10 1 1 1 3 2 6 ...$ F : num 0.15 0.21 0.13 0.19 0.13 0.19 0.2 0.19 0.13 0.12 ...$ SE : Factor w/ 1 level "<0.00041": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ ARS : Factor w/ 13 levels "<0.00012","0.00016",..: 7 9 3 9 5 12 4 13 6 6 ...$ HG : Factor w/ 1 level "<0.00001": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ CD : Factor w/ 1 level "<0.0005": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ CR6 : Factor w/ 1 level "<0.004": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ PB : Factor w/ 1 level "<0.004": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ CN : Factor w/ 1 level "<0.001": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ VLPH : Factor w/ 5 levels "<0.0003","0.0005",..: 1 1 1 1 1 1 1 4 2 3 ...$ OIL : Factor w/ 1 level "<0.01": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ LAS : Factor w/ 1 level "<0.05": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ S2 : Factor w/ 1 level "<0.005": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ FCG : Factor w/ 14 levels "<10","10","100",..: 8 1 1 2 1 1 13 1 12 7 ...$ SO4 : Factor w/ 16 levels "18.41","18.66",..: 14 6 1 13 11 7 10 16 16 16 ...$ CL : Factor w/ 16 levels "2.79","2.83",..: 15 10 7 14 2 5 13 16 16 16 ...$ NO3 : Factor w/ 14 levels "0.92","0.94",..: 4 2 2 2 1 5 10 14 14 14 ...$ FE : Factor w/ 15 levels "0.0536","0.054",..: 2 5 3 1 4 5 7 15 15 15 ...$ MN : Factor w/ 14 levels "0.002","0.0035",..: 2 6 3 4 1 2 12 14 14 14 ...$ CLARITY : Factor w/ 13 levels "1","1.2","1.5",..: 9 10 11 12 6 12 8 13 13 13 ...$ CHLA : Factor w/ 11 levels "0.39","1.13",..: 5 9 7 6 10 8 3 11 11 11 ... 可以看到数据框wq中有数值型，也有因⼦型变量2、将监测数据中所有的“未监测”赋值为NA因为wq中数据有因⼦factor类型，所以要想达到条件赋值的⽬的，要分两步⾛，⼀是修改数据类型，⼆是赋值（1）将数据集wq中的因⼦类型数据均转化为数值型> wq[sapply(wq,is.factor)] <- lapply(wq[sapply(wq,is.factor)],as.character)> str(wq)'data.frame': 20 obs. of 37 variables:$ 测站名称: chr "⽩渡滩" "⾹花镇张寨" "丹库中⼼" "仓房镇-赵沟" ...$ 测站编码: int 99930128 99930133 99930129 99930130 99910136 99930134 99930131 99910124 99910126 99910125 ...$ 垂线编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ 层⾯编号: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ ⽔体类型: int 1 1 1 1 3 1 3 1 1 NA ...$ 采样时间: chr "2021/1/1 0:00" "2021/1/1 0:00" "2021/1/1 0:00" "2021/1/1 0:00" ...$ WT : num 10.2 11.4 11.9 12 8.2 11 11.9 5.6 4.5 6.9 ...$ PH : num 8.2 7.7 7.7 7.7 8.1 7.7 7.6 8 8 8 ...$ DOX : num 9.4 9.5 9.6 9.7 11.7 10.1 9.2 14.1 12.8 13.2 ...$ CODMN : num 1.65 1.55 1.52 1.59 1.8 1.57 1.57 1.1 0.8 0.9 ...$ CODCR : chr "4.2" "7.2" "3.1" "7.2" ...$ BOD5 : chr "<0.5" "<0.5" "<0.5" "<0.5" ...$ NH3N : chr "0.022" "0.054" "0.045" "0.112" ...$ TP : chr "<0.01" "<0.01" "<0.01" "0.01" ...$ TN : num 1.03 1.05 1.09 1.08 1.04 1.15 1.44 3.91 1.8 2.24 ...$ CU : chr "<0.002" "<0.002" "<0.002" "<0.002" ...$ ZN : chr "<0.0006" "<0.0006" "<0.0006" "0.0028" ...$ F : num 0.15 0.21 0.13 0.19 0.13 0.19 0.2 0.19 0.13 0.12 ...$ SE : chr "<0.00041" "<0.00041" "<0.00041" "<0.00041" ...$ ARS : chr "0.00041" "0.00049" "0.00027" "0.00049" ...$ HG : chr "<0.00001" "<0.00001" "<0.00001" "<0.00001" ...$ CD : chr "<0.0005" "<0.0005" "<0.0005" "<0.0005" ...$ CR6 : chr "<0.004" "<0.004" "<0.004" "<0.004" ...$ PB : chr "<0.004" "<0.004" "<0.004" "<0.004" ...$ CN : chr "<0.001" "<0.001" "<0.001" "<0.001" ...$ VLPH : chr "<0.0003" "<0.0003" "<0.0003" "<0.0003" ...$ OIL : chr "<0.01" "<0.01" "<0.01" "<0.01" ...$ LAS : chr "<0.05" "<0.05" "<0.05" "<0.05" ...$ S2 : chr "<0.005" "<0.005" "<0.005" "<0.005" ...$ FCG : chr "30" "<10" "<10" "10" ...$ SO4 : chr "23.83" "20.27" "18.41" "22.69" ...$ CL : chr "5.66" "3.66" "3.27" "4.31" ...$ NO3 : chr "0.98" "0.94" "0.94" "0.94" ...$ FE : chr "0.054" "0.0637" "0.0547" "0.0536" ...$ MN : chr "0.0035" "0.0062" "0.0036" "0.0039" ...$ CLARITY : chr "2.7" "3" "3.7" "4" ...$ CHLA : chr "2.29" "3.05" "2.66" "2.32" ... 此时通过str( )函数看到wq数据框中的factor类型变量已经全部转换为character类型了（2）进⾏条件赋值> wq[wq=="未监测"]=NA> wq测站名称测站编码垂线编号层⾯编号⽔体类型采样时间 WT PH DOX CODMN CODCR BOD51 ⽩渡滩 99930128 1 1 1 2021/1/1 0:00 10.2 8.2 9.4 1.65 4.2 <0.52 ⾹花镇张寨 99930133 1 1 1 2021/1/1 0:00 11.4 7.7 9.5 1.55 7.2 <0.53 丹库中⼼ 99930129 1 1 1 2021/1/1 0:00 11.9 7.7 9.6 1.52 3.1 <0.54 仓房镇-赵沟 99930130 1 1 1 2021/1/1 0:00 12.0 7.7 9.7 1.59 7.2 <0.55 陶岔 99910136 1 1 3 2021/1/1 0:00 8.2 8.1 11.7 1.80 2.6 0.96 清泉沟 99930134 1 1 1 2021/1/1 0:00 11.0 7.7 10.1 1.57 5.3 0.47 凉⽔河-台⼦⼭ 99930131 1 1 3 2021/1/1 0:00 11.9 7.6 9.2 1.57 4.1 0.18 湘河河⼝ 99910124 1 1 1 2021/1/1 0:00 5.6 8.0 14.1 1.10 5 0.99 滔河河⼝ 99910126 1 1 1 2021/1/1 0:00 4.5 8.0 12.8 0.80 <2.3 0.810 淇河河⼝ 99910125 1 1 NA 2021/1/1 0:00 6.9 8.0 13.2 0.90 <2.3 0.711 ⽼鹳河河⼝ 99910127 1 1 NA 2021/1/1 0:00 2.9 7.9 13.1 2.80 7.4 112 柳陂镇⼭跟前 99930108 1 1 NA 2021/1/1 0:00 9.1 7.9 9.5 1.49 <2.3 0.613 汉库中⼼ 99930109 1 1 NA 2021/1/1 0:00 9.5 8.0 9.3 1.42 3 <0.514 青⼭-安阳 99930112 1 1 NA 2021/1/1 0:00 9.8 7.6 9.6 1.44 2.5 1.115 远河河⼝ 99930114 1 1 NA 2021/1/1 0:00 10.5 7.6 9.4 1.79 <2.3 <0.516 武当⼭-三塘湾 99930117 1 1 NA 2021/1/1 0:00 12.2 7.6 9.3 1.76 <2.3 0.517 肖川-龙⼝ 99930118 1 1 NA 2021/1/1 0:00 11.7 7.6 9.0 1.88 5 1.618 浪河⼝下 99930121 1 1 NA 2021/1/1 0:00 12.2 7.6 9.1 1.81 5.6 <0.519 坝上（龙王庙） 99930123 1 1 NA 2021/1/1 0:00 12.2 7.5 7.8 1.88 4.4 <0.520 ⽩河河⼝（左） 99910102 1 1 NA 2021/1/1 0:00 8.4 8.2 13.4 1.50 4.7 0.8NH3N TP TN CU ZN F SE ARS HG CD CR6 PB CN VLPH1 0.022 <0.01 1.03 <0.002 <0.0006 0.15 <0.00041 0.00041 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00032 0.054 <0.01 1.05 <0.002 <0.0006 0.21 <0.00041 0.00049 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00033 0.045 <0.01 1.09 <0.002 <0.0006 0.13 <0.00041 0.00027 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00034 0.112 0.01 1.08 <0.002 0.0028 0.19 <0.00041 0.00049 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00035 0.04 0.02 1.04 <0.002 <0.0006 0.13 <0.00041 0.00036 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00036 0.112 <0.01 1.15 <0.002 <0.0006 0.19 <0.00041 0.00095 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00037 0.141 <0.01 1.44 <0.002 <0.0006 0.20 <0.00041 0.00029 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.00038 <0.025 0.04 3.91 0.003 0.0011 0.19 <0.00041 0.001 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.0019 <0.025 0.03 1.80 0.002 0.0006 0.13 <0.00041 0.0004 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.000510 <0.025 0.02 2.24 0.002 0.0016 0.12 <0.00041 0.0004 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.000611 0.118 0.08 5.94 0.003 0.002 0.17 <0.00041 0.0005 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.001712 0.048 0.02 1.45 <0.002 0.0015 0.15 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000313 0.129 0.02 1.58 <0.002 <0.0006 0.18 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000314 0.1 0.02 1.46 <0.002 0.0022 0.14 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000315 0.06 0.02 1.44 <0.002 <0.0006 0.21 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000316 0.141 0.02 1.42 <0.002 <0.0006 0.13 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000317 0.118 0.01 1.42 <0.002 <0.0006 0.11 <0.00041 <0.00012 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000318 0.094 0.02 1.26 <0.002 0.0012 0.13 <0.00041 0.00016 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000319 0.1 0.01 1.06 <0.002 0.0021 0.17 <0.00041 0.00044 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 <0.000320 0.163 0.04 1.50 0.002 0.0041 0.15 <0.00041 0.0007 <0.00001 <0.0005 <0.004 <0.004 <0.001 0.0005OIL LAS S2 FCG SO4 CL NO3 FE MN CLARITY CHLA1 <0.01 <0.05 <0.005 30 23.83 5.66 0.98 0.054 0.0035 2.7 2.292 <0.01 <0.05 <0.005 <10 20.27 3.66 0.94 0.0637 0.00623 3.053 <0.01 <0.05 <0.005 <10 18.41 3.27 0.94 0.0547 0.0036 3.7 2.664 <0.01 <0.05 <0.005 10 22.69 4.31 0.94 0.0536 0.0039 4 2.325 <0.01 <0.05 <0.005 <10 21.63 2.83 0.92 0.0582 0.002 2 3.456 <0.01 <0.05 <0.005 <10 20.48 3.11 0.99 0.0637 0.0035 4 2.717 <0.01 <0.05 <0.005 60 21.48 4.14 1.27 0.0828 0.0131 2.5 1.538 <0.01 <0.05 <0.005 <10 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>9 <0.01 <0.05 <0.005 52 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>10 <0.01 <0.05 <0.005 20 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>11 <0.01 <0.05 <0.005 390 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>12 <0.01 <0.05 <0.005 40 18.95 3.69 1.3 0.067 0.0119 2.5 2.3213 <0.01 <0.05 <0.005 110 18.66 2.86 1.39 0.1099 0.0119 2.1 2.0914 <0.01 <0.05 <0.005 160 20.24 3.44 1.32 0.1335 0.009 1.5 1.5315 <0.01 <0.05 <0.005 80 26.38 2.79 1.2 0.1434 0.0162 1.8 1.5316 <0.01 <0.05 <0.005 <10 21.28 3.21 1.19 0.167 0.0081 1.2 0.3917 <0.01 <0.05 <0.005 100 18.85 3.89 1.24 0.1158 0.0045 1.5 1.1318 <0.01 <0.05 <0.005 40 20.52 3.28 1.13 0.1415 0.0078 1 1.1319 <0.01 <0.05 <0.005 190 22.07 2.84 0.97 0.1034 0.0122 1.7 1.1320 <0.01 <0.05 <0.005 380 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 可以看到，所有“未监测”已经变为NA，不放⼼可以再做⼀个判断> is.na(wq)测站名称测站编码垂线编号层⾯编号⽔体类型采样时间 WT PH DOX CODMN CODCR BOD5 NH3N[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSETP TN CU ZN F SE ARS HG CD CR6 PB CN VLPH OIL LAS S2[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FCG SO4 CL NO3 FE MN CLARITY CHLA[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[8,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[9,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[10,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[11,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[20,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE3、处理⼩于检出限（即形如：“<XX”）的数据，将此类数据全部替换为0采⽤sapply（）函数联⽤gsub（）函数，批量替换⽂本sapply（）函数起循环遍历的作⽤，可以得到结构更为简单的向量vector或矩阵matrix数据集合gsub（）函数是正则表达式⼤礼包中⽤于替换所有向量中⽂本的函数，⽤于构造条件替换> sapply(wq,gsub,pattern="<[0-9]+.?[0-9]+",replacement=0)测站名称测站编码垂线编号层⾯编号⽔体类型采样时间 WT PH DOX CODMN[1,] "⽩渡滩" "99930128" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "10.2" "8.2" "9.4" "1.65"[2,] "⾹花镇张寨" "99930133" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "11.4" "7.7" "9.5" "1.55"[3,] "丹库中⼼" "99930129" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "11.9" "7.7" "9.6" "1.52"[4,] "仓房镇-赵沟" "99930130" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "12" "7.7" "9.7" "1.59"[5,] "陶岔" "99910136" "1" "1" "3" "2021/1/1 0:00" "8.2" "8.1" "11.7" "1.8"[6,] "清泉沟" "99930134" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "11" "7.7" "10.1" "1.57"[7,] "凉⽔河-台⼦⼭" "99930131" "1" "1" "3" "2021/1/1 0:00" "11.9" "7.6" "9.2" "1.57"[8,] "湘河河⼝" "99910124" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "5.6" "8" "14.1" "1.1"[9,] "滔河河⼝" "99910126" "1" "1" "1" "2021/1/1 0:00" "4.5" "8" "12.8" "0.8"[10,] "淇河河⼝" "99910125" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "6.9" "8" "13.2" "0.9"[11,] "⽼鹳河河⼝" "99910127" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "2.9" "7.9" "13.1" "2.8"[12,] "柳陂镇⼭跟前" "99930108" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "9.1" "7.9" "9.5" "1.49"[13,] "汉库中⼼" "99930109" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "9.5" "8" "9.3" "1.42"[14,] "青⼭-安阳" "99930112" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "9.8" "7.6" "9.6" "1.44"[15,] "远河河⼝" "99930114" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "10.5" "7.6" "9.4" "1.79"[16,] "武当⼭-三塘湾" "99930117" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "12.2" "7.6" "9.3" "1.76"[17,] "肖川-龙⼝" "99930118" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "11.7" "7.6" "9" "1.88"[18,] "浪河⼝下" "99930121" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "12.2" "7.6" "9.1" "1.81"[19,] "坝上（龙王庙）" "99930123" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "12.2" "7.5" "7.8" "1.88"[20,] "⽩河河⼝（左）" "99910102" "1" "1" NA "2021/1/1 0:00" "8.4" "8.2" "13.4" "1.5"CODCR BOD5 NH3N TP TN CU ZN F SE ARS HG CD CR6 PB CN[1,] "4.2" "0" "0.022" "0" "1.03" "0" "0" "0.15" "0" "0.00041" "0" "0" "0" "0" "0"[2,] "7.2" "0" "0.054" "0" "1.05" "0" "0" "0.21" "0" "0.00049" "0" "0" "0" "0" "0"[3,] "3.1" "0" "0.045" "0" "1.09" "0" "0" "0.13" "0" "0.00027" "0" "0" "0" "0" "0"[4,] "7.2" "0" "0.112" "0.01" "1.08" "0" "0.0028" "0.19" "0" "0.00049" "0" "0" "0" "0" "0"[5,] "2.6" "0.9" "0.04" "0.02" "1.04" "0" "0" "0.13" "0" "0.00036" "0" "0" "0" "0" "0"[6,] "5.3" "0.4" "0.112" "0" "1.15" "0" "0" "0.19" "0" "0.00095" "0" "0" "0" "0" "0"[7,] "4.1" "0.1" "0.141" "0" "1.44" "0" "0" "0.2" "0" "0.00029" "0" "0" "0" "0" "0"[8,] "5" "0.9" "0" "0.04" "3.91" "0.003" "0.0011" "0.19" "0" "0.001" "0" "0" "0" "0" "0"[9,] "0" "0.8" "0" "0.03" "1.8" "0.002" "0.0006" "0.13" "0" "0.0004" "0" "0" "0" "0" "0"[10,] "0" "0.7" "0" "0.02" "2.24" "0.002" "0.0016" "0.12" "0" "0.0004" "0" "0" "0" "0" "0"[11,] "7.4" "1" "0.118" "0.08" "5.94" "0.003" "0.002" "0.17" "0" "0.0005" "0" "0" "0" "0" "0"[12,] "0" "0.6" "0.048" "0.02" "1.45" "0" "0.0015" "0.15" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[13,] "3" "0" "0.129" "0.02" "1.58" "0" "0" "0.18" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[14,] "2.5" "1.1" "0.1" "0.02" "1.46" "0" "0.0022" "0.14" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[15,] "0" "0" "0.06" "0.02" "1.44" "0" "0" "0.21" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[16,] "0" "0.5" "0.141" "0.02" "1.42" "0" "0" "0.13" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[17,] "5" "1.6" "0.118" "0.01" "1.42" "0" "0" "0.11" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"[18,] "5.6" "0" "0.094" "0.02" "1.26" "0" "0.0012" "0.13" "0" "0.00016" "0" "0" "0" "0" "0"[19,] "4.4" "0" "0.1" "0.01" "1.06" "0" "0.0021" "0.17" "0" "0.00044" "0" "0" "0" "0" "0"[20,] "4.7" "0.8" "0.163" "0.04" "1.5" "0.002" "0.0041" "0.15" "0" "0.0007" "0" "0" "0" "0" "0"VLPH OIL LAS S2 FCG SO4 CL NO3 FE MN CLARITY CHLA[1,] "0" "0" "0" "0" "30" "23.83" "5.66" "0.98" "0.054" "0.0035" "2.7" "2.29"[2,] "0" "0" "0" "0" "0" "20.27" "3.66" "0.94" "0.0637" "0.0062" "3" "3.05"[3,] "0" "0" "0" "0" "0" "18.41" "3.27" "0.94" "0.0547" "0.0036" "3.7" "2.66"[4,] "0" "0" "0" "0" "10" "22.69" "4.31" "0.94" "0.0536" "0.0039" "4" "2.32"[5,] "0" "0" "0" "0" "0" "21.63" "2.83" "0.92" "0.0582" "0.002" "2" "3.45"[6,] "0" "0" "0" "0" "0" "20.48" "3.11" "0.99" "0.0637" "0.0035" "4" "2.71"[7,] "0" "0" "0" "0" "60" "21.48" "4.14" "1.27" "0.0828" "0.0131" "2.5" "1.53"[8,] "0.001" "0" "0" "0" "0" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[9,] "0.0005" "0" "0" "0" "52" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[10,] "0.0006" "0" "0" "0" "20" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[11,] "0.0017" "0" "0" "0" "390" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测" "未监测"[12,] "0" "0" "0" "0" "40" "18.95" "3.69" "1.3" "0.067" "0.0119" "2.5" "2.32"[13,] "0" "0" "0" "0" "110" "18.66" "2.86" "1.39" "0.1099" "0.0119" "2.1" "2.09"[14,] "0" "0" "0" "0" "160" "20.24" "3.44" "1.32" "0.1335" "0.009" "1.5" "1.53"。
大数据面试题汇总_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据面试题汇总_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金MR提交时是否有失败，失败了怎么办出现错误主要有以下三种：1、Task任务2、JobTracker失败3、TaskTracker失败Task任务1、当map或者reduce子任务中的代码抛出异常，JVM进程会在退出之前向服务tasktracker进程发送错误报告，tasktracker会将此（任务尝试）taskattempt标记为failed状态，释放一个槽以便运行另外一个任务。
2、对于流任务，如果流进程以非零退出运行，则会标记为failed。
3、子JVM突然退出（JVM错误），这时tasktracker会注意到进程己经退出，标记为failed。
4、tasktracker将子任务标记为失败后会将自身计数器减一，以便向jobtracker申请新的任务，也是通过心跳告知jobtracker本地的一个任务尝试失败。
5、jobtracker接到任务失败的通知后，会将其重新加入到调度队列重新分配给其他的tasktracker执行（避免将失败的任务分配给执行失败的tasktracker)，但是这个尝试也是有次数限制的，默认情况卜任务尝试4次后仍然没有完成，就不会再重试（jobtracker会将其标记为killed)，此时整个作业就执行失败了。
TaskTracker失败1、tasktracker一旦失败，就会停止向jobtracker发送心跳。
2、同时jobtracker从任务池中将此tasktracker删除，tasktracker上运行的任务将会被移送到其他tasktracker节点上去运行。
3、如果每个tasktracker上面的任务失败次数远远高于其他节点，jobtracker就把该tasktracker放入到黑名单中。
4、如果成功完成的map任务，tasktracker节点已经失效了，那么reduce 任务也无法访问到存储在tasktracker本地文件系统上的中间结果，需要在其他tasktracker节点重新被执行。
R读取数据出现“line1appearstocontainembeddednulls”的解决方法
R读取数据出现“line1appearstocontainembeddednulls”的解决方法当使用R读取数据时，可能会遇到一些错误信息，其中之一是“line 1 appears to contain embedded nulls”。
这个错误提示意味着在数据文件的第一行中存在嵌入的空字符，而R无法正确解析这些字符。
在本文中，我们将讨论如何解决这个问题，以便能够成功读取数据。
在解决此问题之前，让我们首先了解一下数据中的空字符。
空字符是指在数据文件中没有任何可见字符的位置。
它们可以是空格、制表符、换行符或其他不可见的字符。
这些空字符通常是由数据的生成过程或其他文本处理过程中引入的。
在数据文件的第一行出现空字符的情况下，R在读取数据时可能会产生错误。
为了解决这个问题，我们可以尝试以下几种方法：2. 使用适当的读取函数：R中有多个数据读取函数可供选择，每个函数都有自己的默认行为。
我们可以尝试使用其他函数来读取数据文件。
例如，如果我们使用的是`read.table(`函数，可以尝试改用`read.csv(`或`read.delim(`函数。
这些函数可能会更好地处理空字符。
3. 指定参数：R的读取函数通常有多个参数，可以用来指定数据文件的格式和内容。
我们可以尝试调整这些参数，以便正确读取数据。
例如，可以尝试使用`skip`参数跳过第一行，或使用`sep`参数指定字段分隔符。
这些参数的具体用法可以通过查阅相关函数的帮助文档来获取。
4. 清洗数据文件：如果前面的方法仍然无法解决问题，那么我们可以尝试对数据文件进行清洗。
可以使用R中的字符处理函数来删除或替换空字符。
例如，可以使用`gsub(`函数将所有空字符替换为空格。
然后，保存修改后的文件并重新尝试读取数据。
5. 使用其他工具：如果无法通过R解决问题，还可以考虑使用其他工具来处理数据文件。
例如，可以使用文本处理工具（如sed或awk）或者电子表格软件（如Microsoft Excel）来清理数据文件。
大数据应用痛点及解决策略_光环大数据培训
大数据应用痛点及解决策略_光环大数据培训大数据已经成为这几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。
虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。
Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。
一般来说，大多数公司都希望有几个大数据项目，公司的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低成本，更有针对性地进行营销，并使现有流程更有效率。
近来，数据泄露也使安全性成为大数据项目需要解决的重要问题。
然而，更重要的是，当涉及到大数据时，你所在的位置是在哪里，你很可能会发现你处于以下几种情况之一：1、想要弄清楚大数据中是否存在真正的价值;2、评估市场机会的规模;3、开发使用大数据的新服务和产品;4、已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据;5、已经使用大数据解决方案;考虑到这一点，了解大数据的全景及其在不同行业的应用，将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。
本文分析10个使用大数据的垂直行业，这些行业面临的挑战以及大数据如何解决这些问题。
1、银行业与证券业一项研究对10个顶级投资和零售业务银行的16个项目进行了调查，结果显示：行业的挑战包括：证券欺诈预警，超高频金融数据分析，信用卡欺诈检测，审计跟踪归档，企业信用风险报告，贸易可见度，客户数据转换，交易的社会分析，IT运营分析和IT策略合规性分析等。
[01.jpeg]大数据在银行业和证券业的应用证券交易委员会(SEC)正在使用大数据来监控金融市场活动。
他们目前正在使用网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场的非法交易活动。
金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。
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光环大数据培训_光环国际数据分析培训怎么样光环国际数据分析培训怎么样？大数据时代，大数据发展的如火如荼，随着越来越多数据的产生，数据分析的作用就尤为重要了，在企业中数据分析对企业决策起着非常大的作用，参加数据分析培训是成功快速转行高薪岗位的捷径。
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个人敏感信息滥用 大数据时代信息保护遭挑战_光环大数据培训
个人敏感信息滥用大数据时代信息保护遭挑战_光环大数据培训我们的背后不知道有多少窥视的眼睛，身份、位置、银行账号……各种个人敏感信息正被各形各色的采集者获取，滥用、泄露的风险无处不在。
大数据时代，个人信息保护正遭受严峻的挑战。
你放心把自己的钥匙交给陌生人吗?在不久前支付宝的一次升级中，用户可以提供更多信息用以提升芝麻信用值。
当中国移动员工宁宇发现支付宝希望客户提供客服密码，授权给芝麻信用使用时提出了质疑：“把你的客服密码告诉支付宝，就等于把自己家的钥匙交了出去，你放心么?”我国电信运营商都要求客户设置客服密码，通过这组6位数字的密码可以进行业务查询和部分业务受理，在电子化渠道越来越发达的今天，客服密码是运营商对客户进行认证的重要凭证。
简单来说，通过客服密码可以查询用户的每月账单、各种详细话单，以及上网记录。
如果支付宝发起一个话单查询请求，并提供了用户的客服密码，在运营商侧无法判断出是用户自己发起，还是第三方机构发起。
为此，宁宇写了篇文章发在自己的公众账号上，谈的是芝麻信用在采集客户信息时可能给客户带来的风险，并提醒大家关注个人隐私安全。
据宁宇介绍，文章刊出后，芝麻信用的人一直在积极寻求沟通。
宁宇表示，是先放水养鱼，让产业发展和数据应用游走于现行法律法规的边缘;还是尽快修改和出台法律法规，尽可能与技术发展相匹配?在这个过程里，我们还有太多的法律问题需要考虑。
你有权利把收集到的信息用于主体业务之外吗?11月15日，中国联通在第三届世界互联网大会期间发布了大数据在交通、金融、汽车、互联网等多个行业领域的个性化解决方案，并发起成立了大数据行业应用联盟。
但是，中国联通树立起的大数据旗帜是否名正言顺却受到质疑。
中国联通实现了全国31省数据的统一采集，完成了集中、开放的大数据平台建设，六大产品的研发，对外运营体系的建立。
截至2016年11月，中国联通已有27个省分公司开展了大数据对外合作业务，涉及15个行业的200多个行业伙伴，收入过亿元。
10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构
10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构1. 大数据便是“很多数据”大数据从其核心来说，它描写了结构化或非结构化数据若何联合交际媒体分析，物联网的数据和别的内部起源，来报告一个”更大的故事”。
该故事可以或许是一个构造经营的微观描写，或许是无奈用传统的分析办法捕捉的大局观。
从谍报网络的角度来看，其所触及的数据的巨细是微不足道的。
2. 大数据必需非常干净在贸易分析的天下里，没有“太快”之类的器械。
相同，在IT天下里，没有“进垃圾出金子”如许的器械，你的数据有多干净？一种办法是运转你的分析利用程序，它可以或许辨认数据集中的缺点。
一旦这些缺点获得办理，再次运转分析以凸起“清理过的”地域。
3. 一切人类分析职员会被机械算法代替数据迷信家的倡议其实不老是被火线的营业经理们履行。
行业高管Arijit Sengupta在TechRepublic 的一篇文章中指出，这些倡议每每比迷信名目更难实行。
但是，过火依附机械进修算法也异样具备挑战性。
Sengupta说，机械算法奉告你该怎样做，但它们没有说明你为甚么要这么做。
这使得很难将数据分析与公司战略规划的别的部分联合起来。
4. 数据湖是必不可少的据丰田研讨所数据迷信家Jim Adler说，对付巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大批结构化和非结构化数据，基本就不存在。
企业机构不会不加区分地将一切数据存放到一个同享池中。
Adler说，这些数据是“精心规划”的，存储于自力的部分数据库中，勉励”专一的专业知识”。
这是完成合规和别的管理请求所需的透明度和问责制的独一道路。
5. 算法是十拿九稳的先觉不久前，google流感趋向名目被鼎力大举炒作，宣称比美国疾病控制中间和别的康健信息服务机构更快、更精确地猜测流感疫情的发生地。
正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在2017年6月3日的文章中所写的那样，人们觉得与流感无关词语的搜刮会精确地猜测疫情行将迸发的地域。
云计算与粒计算_光环大数据培训
云计算与粒计算_光环大数据培训云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。
云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享 ...云计算云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。
云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。
云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。
云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。
本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。
其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。
在1997年时，美国一大学教授首次在论文中提出了粒计算，这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。
此后，国外诸多学者对它进行了研究，提出了许多有关粒计算的理论、方法和模型，现已成为研究模糊的、不较精确的、不完整的及海量信息处理的重要工具。
粒计算是一个含义广泛的术语，覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究，并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集，是粒数学的子集。
粒计算是在问题求解中使用粒子，构建信息粒化，将一类对象基于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。
粒计算模型分为两大类：一类以处理不确定性为主要目标，如以模糊处理为基础的计算模型，以粗糙集为基础的模型，侧重于计算对象的不确定性处理。
模糊概念是粒计算的主要组成部分;另一类则以多粒度计算为目标，如商空间理论。
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大数据培训机构哪家好呢_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据培训机构哪家好？对于大数据这个新兴行业的而言，大数据培训话题和争论似乎永无休止，很多人对此充满信心，也有人对此持怀疑态度，那么事实到底是怎样的，我们一起来看看吧大数据培训收益分配详解数据来源方的利益要有维护。
在大数据环境下，一切数据皆有源。
当数据来源于个人或者是对个人的描绘时，就进入了个人数据(个人信息)范畴。
隐私维护是个人数据维护的重要组成局部。
在这方面，国际社会关于个人数据运用的总体准绳是合法、合理和必要准绳，以不进犯个人威严或自在等根本权益，特别是隐私利益为根本限制。
同时，个人信息的搜集和运用必需尊重个人权益，必需确保个人可干预(更正、删除等)。
除了来源于个人外，企业数据还需求取得其他企业和社会组织的数据。
除非这些数据是处于可供别人自在获取的公开状态，否则获得这些数据就需求取得数据实践控制人的同意，而不可以随意抓取、窃取或采取其他非法手腕取得。
大数据应用最关键的是获得尽可能大而全的数据，但这一过程必需合法合规，其中最为重要的是尊重和维护个人信息权益。
由此，数据应用次序归根结底是要树立数据来源方(原资料提供者)到搜集加工制造方(制造者)再到数据运用方(消费者)有关于数据权益和义务配置次序。
在维护各方权益的前提下，尽量坚持数据开放性和流通性，使数据得到社会化的应用，完成数据的真正价值。
传统的财富权体系并不合适。
假如说一切权(排他支配权)是构筑物质资源应用次序的法律工具，那它能否能够移植到数据世界并用来建构数据的应用次序呢?答案能否定的。
一切权是对特定物的排他应用权益体系，而数据的非物质性招致其很难完成排他运用。
因而，数据自然地不合适于一切权体系。
在坚持数据产品开放性和权益维护上维系均衡。
数据从原生数据到有价值的数据产品需求投入，这不只仅是劳动投入，而且还包括资本投入。
只要当这些投入得到足够的报答时，才有人愿意从事数据的搜集、处置和加工，将数据转化为产品或效劳。
code error的解决方法
code error的解决方法嘿，咱今儿就来唠唠 code error 这档子事儿！这 code error 啊，就好比咱走路的时候突然被石头绊了一跤，得想法子跨过去或者把石头挪开不是？咱先说说这常见的代码错误都有啥样的。
就好比有时候你会发现程序运行着运行着就卡壳了，弹出个错误提示，嘿，这就是 code error 来打招呼啦！有的错误就像是个调皮的小鬼，藏得挺深，得你一点点去排查。
那咋解决呢？这可得有点耐心和细心咯！首先呢，你得仔细瞅瞅错误提示信息呀，那可是个重要线索呢！就像警察破案一样，从那一点点蛛丝马迹里找关键。
比如说，提示说某个变量没定义，那你就得赶紧去瞅瞅是不是自己粗心大意给漏了。
还有啊，检查代码的逻辑也很重要哇！你想想，要是你的代码逻辑就像一团乱麻，那能不出错嘛！这时候就得好好理一理，就跟整理房间似的，把东西都归置归置。
有时候可能是少了个括号，或者条件判断错了，这些小细节可不能马虎哟！咱再打个比方，代码就像一辆汽车，各个部分都得配合好才能跑得顺畅。
要是有个零件松了或者坏了，那车可不就跑不动啦，这 code error 就冒出来啦！那你就得去检查检查是哪个零件出问题了，赶紧修好。
而且啊，多测试几遍也是很有必要的哇！别写完代码就觉得万事大吉了，得运行运行看看效果。
就像你做了一道菜，不得尝尝味道咋样嘛！要是有问题，赶紧调整，可别等端上桌了才发现不好吃。
另外，别忘了去网上搜搜看有没有类似的错误和解决方法哟！毕竟你遇到的问题，很可能别人也遇到过呀，说不定人家已经有了好的解决办法，咱直接拿来用不就省事啦！有时候解决 code error 就跟解谜一样，挺有意思的呢！当你终于找到问题所在，把它解决掉的时候，那感觉，就像攻克了一座城堡，超有成就感的！所以啊，别一看到 code error 就头疼，要把它当成一个挑战，一个让你变得更厉害的机会！总之呢，解决 code error 得有耐心，细心，还得有点巧思。
怎样学习R(下)_光环大数据培训机构
怎样学习R（下）_光环大数据培训机构数据操作把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的，对是数据符合处理也是很重要的。
R有很多的构建函数对原始数据进行处理，但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。
幸运的是，有几个R包可以提供很大的帮助：tidyr包允许你对数据进行整理，而数据的整理就是看哪一列的数据是变量，同时观察每一行的结果，其本身会把你原来得到的数据转换成易于操作的数据。
查看这些不错的资源，你会知道怎样使用tidyr包进行数据的整理。
如果你想进行字符串的操作，你应该学着怎样用stringr包，其中的小插图展示的易于理解，而且提供了各种例子供你入门学习。
dplyr包在处理数据框的对象（在内存和外存中）的时候是一个非常棒的包，而且结合了直观形式的语法结构以加快运行速度。
如果想要深入学习dplyr 包，你可以在这里收听一下数据操作的课程，同时也可以查阅一下这张小抄。
当你在执行一个繁重的争论任务的时候，data.table包将是你的好帮手。
它的运行速度极其的快，而且一旦你掌握了这种语法结构，你会发现我每时每刻都在使用data.table包。
可以上一下数据分析这门课（来发现data.table 包的具体细节，你也可以用这张小抄作为辅助资料。
你是否一直在寻找着能在某个时刻使用时间和数据的机会？这个过程注定是痛苦的，但是幸运的是，lubridate包让这样的过程变得简单一些。
查看它的小插图可以让你怎样在你的逐日分析中使用lubridate包。
基本R包只能在有限条的性能中处理时间序列数据。
幸运的是，这里有zoo、xts和quantmod包。
查阅一Eric Zivot写的教材可以让你更容易明白怎样使用这些包，而且也让你更容易处理R中的时间序列数据。
如果你想对R的数据操作进行一个大概的总结的话，更多相关细节可以阅读Data Manipulation with R这本书，或者是RStudio提供的Data Wrangling with R视频教程。
光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘
光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。
Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。
它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。
关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。
如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。
为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。
比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。
光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚
光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚光环大数据培训了解到，10月22日，上海社会科学界第十五届学术年会智库专场“精准聚焦大数据时代国际人才集聚”学术研讨会在复旦大学召开，会议由上海社会科学界联合会主办，复旦大学管理学院和国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”课题组承办。
复旦大学文科科研处处长陈玉刚、复旦大学管理学院企业管理系系主任苏勇参加开幕式并致辞。
国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”首席专家、复旦大学管理学院教授姚凯主持会议并作专题发言。
从国家竞争优势的高度谋划人才集聚战略在日趋激烈的国际人才竞争中如何实现广聚天下人才而用之的宏伟蓝图?姚凯认为，中国需要充分把握大数据时代的特点，从国家竞争优势的高度出发谋划国际人才集聚战略。
我们需要对我国主要的竞争国家在大数据时代下的国际人才集聚现状、影响因素、集聚模式和国别竞争优势进行宏观、中观和微观国际比较，从而找出中国人才集聚及其效应的问题和差距，通过建立国家和国际人才集聚重要节点城市的国际人才集聚竞争优势指数体系，为中国制定大数据时代国际人才集聚战略及对策提供国际借鉴。
同时，姚凯强调，大数据技术正在对传统人力资源管理和人才管理的职能和价值链产生深刻而革命性的变革，要充分采用大数据技术重新科学设计国际人才预测、分析、引导、管理、服务和激励的新机制，研究大数据时代国际人才在全球城市网络中集聚的新载体和新方式，重视国际人才动态集聚、虚拟集聚等新趋势，对接中国建立创新型国家和上海建设全球有影响力的科创中心战略，建立起有利于国际人才集聚的新的体制机制和生态系统。
姚凯建议在上海率先建立起全球性的国际人才集聚大数据中心和人才库。
中国人才学会副会长沈荣华认为，国际人才集聚必须适应中国参与全球化的发展进程，实行三大转变：其一要从引进国内人才为主转到引进国外人才为主;其二要从引进国外一般人才为主转到引进国外高层次人才为主;其三要从只注重引进人才转到营造良好的人才国际环境，实现由劳动力集聚到人才集聚再到国际人才集聚，当好国际人才集聚的引领者。
R语言常用函数七_data.table_光环大数据培训机构
R语言常用函数七_data.table_光环大数据培训机构今天介绍一个非常强大的包,他的名字叫data.table,说起这个名字,大家首先想到的是data.frame,确实,两者非常相似,用data.table创建的数据框是与data.frame兼容的,但是,data.table的功能十分强大,在大量数据面前,也能轻松应对,10G的数据都不在话下,另外,其数据整理能力也十分方便,语法贴近R并结合了SQL的优点,简洁明了.相信你使用后一定爱不释手.data.table的通用格式: DT[i, j, by]，对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j1.生成一个data.table对象生成一个data.table对象，记为DT.> library(data.table)> set.seed(45L)> DT <- data.table(V1=c(1L,2L),+ V2=LETTERS[1:3],+ V3=round(rnorm(4),4),+ V4=1:12)> DT V1 V2 V3 V4 1: 1 A 0.3408 1 2: 2 B -0.7033 2 3: 1 C -0.3795 3 4: 2 A -0.7460 4 5: 1 B 0.3408 5 6: 2 C -0.7033 6 7: 1 A -0.3795 7 8: 2 B -0.7460 8 9: 1 C 0.3408 9 10: 2 A -0.7033 10 11: 1 B -0.3795 11 12: 2 C -0.7460 122.通过i来筛选数据集的行通过数字来筛选数据集的行选取第三行到第五行> DT[3:5,] #or DT[3:5] V1 V2 V3 V4 1: 1 C -0.3795 3 2: 2 A -0.7460 4 3: 1 B 0.3408 5基于使用快速自动索引条件，使用列名选择行i在V2这一列，选择所有值为A的行> DT[ V2 == "A"] V1 V2 V3 V4 1: 1 A 0.3408 1 2: 2 A -0.7460 4 3: 1 A -0.3795 7 4: 2 A -0.7033 10选择多个值选择在这一列中包含value1或value2的所有值> DT[column %in% c("value1","value2")]选择V2这列中包含值A或C的所有行> DT[ V2 %in% c("A","C")] V1 V2 V3 V41: 1 A 0.3408 12: 1 C -0.3795 33: 2 A -0.7460 44: 2 C -0.7033 65: 1 A -0.3795 76: 1 C 0.3408 97: 2 A -0.7033 108: 2 C -0.7460 123.通过j来操作列通过j来选择一列> DT[,V2][1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C"注意到V2这一列是以向量的形式返回的通过j来选择多列> DT[,.(V2,V3)] V2 V3 1: A 0.3408 2: B -0.7033 3: C -0.3795 4: A -0.7460 5: B 0.3408 6: C -0.7033 7: A -0.3795 8: B -0.7460 9: C 0.3408 10: A -0.7033 11: B -0.3795 12: C -0.7460V2与V3这两列以data.table的形式返回.()为list()的一个别名。
光环大数据Python培训 10个最容易犯的Python开发错误
光环大数据Python培训 10个最容易犯的Python开发错误光环大数据Python培训了解到，Python是一门简单易学的编程语言，语法简洁而清晰，并且拥有丰富和强大的类库。
与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。
在平时的工作中，Python开发者很容易犯一些小错误，这些错误都很容易避免，大讲台老师总结了Python开发者最常犯的10个错误，一起来看下，不知你中枪了没有。
（一）滥用表达式作为函数参数默认值Python允许开发者指定一个默认值给函数参数，虽然这是该语言的一个特征，但当参数可变时，很容易导致混乱，例如，下面这段函数定义：在上面这段代码里，一旦重复调用foo()函数（没有指定一个bar参数），那么将一直返回’bar’，因为没有指定参数，那么foo()每次被调用的时候，都会赋予[]。
下面来看看，这样做的结果：解决方案：（二）错误地使用类变量先看下面这个例子：这样是有意义的：再来一遍：仅仅是改变了A.x，为什么C.x也跟着改变了。
在Python中，类变量都是作为字典进行内部处理的，并且遵循方法解析顺序（MRO）。
在上面这段代码中，因为属性x没有在类C中发现，它会查找它的基类（在上面例子中只有A，尽管Python支持多继承）。
换句话说，就是C自己没有x属性，独立于A，因此，引用 C.x其实就是引用A.x。
（三）为异常指定不正确的参数假设代码中有如下代码：问题在这里，except语句并不需要这种方式来指定异常列表。
然而，在Python 2.x中，except Exception,e通常是用来绑定异常里的第二参数，好让其进行更进一步的检查。
因此，在上面这段代码里，IndexError异常并没有被except语句捕获，异常最后被绑定到了一个名叫IndexError的参数上。
在一个异常语句里捕获多个异常的正确方法是指定第一个参数作为一个元组，该元组包含所有被捕获的异常。
实用｜R语言的常用报错及解决方法
实⽤｜R语⾔的常⽤报错及解决⽅法⽬录：连接数据库报错：negative length vectors are not allowed连接数据库报错：first argument is not an open RODBC channel连接数据库报错：incorrect number of dimensionsRStudio⼀运⾏就重启：R Session AbortedError: argument is not interpretable as logicalRStudio⽆法调试，下断点⽆效！编码错误：invalid multibyte character in parcer at line 10连接数据库报错：negative length vectors are not allowed代码截图：报错截图：解决⽅案：连接数据库报错：first argument is not an open RODBC channel报错截图：可能原因：没有连接上。
可以⽤PL/SQL执⾏⼀下SQL语句，看能否获取到数据库。
如果不能拿到数据的话就可能是⽹络问题，或者没有连接到数据库。
如果可以拿到数据的话就检查⼀下数据源，因为这⾥R是通过数据源RODBC连接数据库的。
连接数据库报错：incorrect number of dimensions报错截图：可能原因：从数据库拿数据的SQL语句可能错了，输出⼀下拿回来的数据，如果为空则是很可能就错在SQL上⾯。
例如上图依据时间查找数据时，在where中插⼊时间限定的SQL语句错了。
RStudio⼀运⾏就重启：R Session Aborted报错截图：解决⽅案：升级⼀下Rcpp包就⾏了。
Error: argument is not interpretable as logical报错截图：可能原因：数据处理出了问题，没有对NA的值作特别处理。
例如在⼀个判断语句中判断⼀个值是否为空，但它如果为NA（缺失值）的话将⽆法判断。
光环大数据培训_大数据经典案例与谬误
光环大数据培训_大数据经典案例与谬误光环大数据培训机构，1 纸牌屋案例提到大数据在互联网视频领域的商业应用，业界曾经流传着这样一个谎言——通过分析3000万北美用户观看视频的行为数据，发现凯文.斯派西、大卫.芬奇和英剧《纸牌屋》3个关键词的受众存在交集，由此预测将三种元素结合在一起的片子将会大火特火，因此成功推出这部剧集。
事实上，翻拍英剧《纸牌屋》的创意来自制片方MRC公司。
当时这家电影公司正准备转型拍摄电视剧，并打算用自己手里积攒的电影资源大干一场，碰巧公司的一位实习生在飞机上看了这部英国旧剧集。
也就是说，促使《纸牌屋》诞生的决定性因素根本就不是“大数据”，而是影视圈里永恒的关键词——“资金”和“人脉”。
2 啤酒尿布案例“啤酒与尿布”案例是大数据营销的一个神话，据媒体称是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例。
根据大数据发现的相关性，沃尔玛决定把尿布和啤酒摆在一起出售，这个奇怪的举措使尿布和啤酒的销量双双增加。
按理说，这个了不起的发现应该给所有超市带来启示，大家都应纷纷效仿才对，可实际上，如果我们到超市去认真观察一下，就会发现根本没有类似的物品摆放，相近的都很少。
追溯这宗噱头十足的新闻的根源，调查者已经证明，这个江湖传说只是数据分析公司的经理人虚构出来的故事。
3 怀孕的女高中生案例一个更为耸动的大数据案例是“怀孕的女高中生”。
据说Target百货公司通过大数据模型建立“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠产品的广告寄发给顾客。
《纽约时报》甚至报道了Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他的高中生女儿怀孕了。
但在这个成功的营销事件的背后，是这些优惠广告只是随机的发送给用户，其中大量收到优惠广告的妇女并非孕妇，当然她们只是把广告扔进垃圾桶，不会为此闹上门找Target公司理论。
检视另外一些著名的大数据案例案例，我们已经知道波士顿市“颠簸的街道”项目失败了，谷歌流感趋势预测也失败了。
光环大数据培训怎么样_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
R语言学习由浅入深路线_光环大数据培训机构现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R 语言。
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。
当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。
那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。
有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。
其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。
《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R 入门》。
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R 初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。
有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。
的，in a Nutshell是俚语，意思大致是“简单的说”。
目前，我们正在翻译这本书的中文版，大概明年三月份交稿!这本书很不错，大家可以从现在开始期待，并广而告知一下!2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。
这时候要读的书有两本很经典的。
《Statistics with R》和《The R book》。
之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。
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不说人话的R报错信息_光环大数据培训Translating Weird R ErrorsJanuary 20, 2013By Slawa Rokicki原文写的很风趣，时间所限我就简单的翻译一下了。
1. 其实我只是拼错了变量名…运行这段代码：prob1<-as.data.frame(cbind(c(1,2,3),c(5,4,3)))colnames(prob1)<-c(“Education”,”Ethnicity”) table(prob1$education, prob1$Ethnicity)123prob1<-as.data.frame(cbind(c(1,2,3),c(5,4,3)))colnames(prob1)<-c(“Education”,”Ethnicity”)table(prob1$education, prob1$Ethnicity)然后R会报错：all arguments must have the same length1all arguments must have the same length莫名其妙有木有？其实正确的应该是：table(prob1$Education, prob1$Ethnicity)1table(prob1$Education, prob1$Ethnicity)我只是忘了大写了…囧。
2. 我只是调用了不存在的变量….比如我运行：prob1$gender_recode <-as.numeric(prob1$Gender==2) 1prob1$gender_recode <-as.numeric(prob1$Gender==2)然后就会报错：replacement has 0 rows, data has 31replacement has 0 rows, data has 3但是这样就没问题：prob1$Educ_recode<-as.numeric(prob1$Education==2) 1prob1$Educ_recode<-as.numeric(prob1$Education==2)原因只是gender这个变量不存在….你就不能直接告诉我找不到变量么？3. 找不到变量？我这次确保Education是有的，但是居然还是报错？nrow(prob1[prob1$Education!=1])1nrow(prob1[prob1$Education!=1])报错：undefined columns selected1undefined columns selected而人家只是少打了一个逗号而已嘛…nrow(prob1[prob1$Education!=1,])1nrow(prob1[prob1$Education!=1,])哎，你就不能直接报语法错误嘛！原文附下：I love R. I think it’s intuitive and clever and overall a greatlanguage. But I do get really annoyed sometimes at the completely ridiculous, cryptic error messages it often gives me. This post will go over some of those seemingly nonsensical errors so you don’t have to go crazy trying to find the bug in your code.1. all arguments must have the same lengthTo start with, I just make up some quick data:prob1<-as.data.frame(cbind(c(1,2,3),c(5,4,3)))colnames(prob1)<-c(“Education”,”Ethnicity”)12prob1<-as.data.frame(cbind(c(1,2,3),c(5,4,3)))colnames(prob1)<-c(“Education”,”Ethnicity”)And now I just want to do a simple table but I get this error:all arguments must have the same lengthWhat the heck. I look back at my dataset and make sure that both those variables are the same length, which they do. The problem here is that I misspelled “Education”. There’s a missing “a” in there and instead of telling me that I referenced a variable that doesn’t exist, R bizarrely tells me to check the length of my variables. Remember: Anytime you get an error, check to make sure you’ve spelled everything right.If I do this, everything works out great:table(prob1$Education, prob1$Ethnicity)1table(prob1$Education, prob1$Ethnicity)2. replacement has 0 rows, data has 3A very similar problem, with a very different error message. Let’s say I forgot what columns were in my prob1 data and I thought I had a Sex indicator in there. So I try to recode it like this:This error message is also pretty unhelpful. The syntax is totally correct; the problem is that I just don’t have a variable named Sex in my dataset. If I do this instead to recode education, a variable that exists, everything is fine:prob1$Educ_recode<-as.numeric(prob1$Education==2)1prob1$Educ_recode<-as.numeric(prob1$Education==2)3. undefined columns selectedIronically, the error we so badly wanted before comes up but for a completely different reason. See if you can find the problem here. I’ll take that same little dataset and I just want to know how many rows there are in which Education is not equal to 1.So, if I want to know the number of rows of the dataframe prob1, Ido:nrow(prob1)and if I want to know how many have a value of Education not equal to 1, I do the following (incorrectly) and get an error:Now I check my variable name and I’ve definite ly spelled Education right this time. The problem, actually, is not that I have referenced a column that doesn’t exist but I’ve messed up the syntax to the nrow() function, in that I haven’t defined what columns I want to subset. When I do,prob1[prob1$Education!=1]1prob1[prob1$Education!=1]this doesn’t make any sense, because I’m saying to subset prob1 but to do this I have to specify which rows I want and which columns I want. This just lists one condition in the brackets and it’s unclear whether it’s for the rows or columns. See my post on subsetting for more details on this.If I do it the following way, all is good since I’m saying to subset prob1 with only rows with education !=1 and all columns: nrow(prob1[prob1$Education!=1,])1nrow(prob1[prob1$Education!=1,])为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。