1、飞瓜数据 直达链接 feigua.cn 飞瓜数据是「短视频领域」权威的数据分析平台，包括抖音、快手等主流短视频平台和淘宝直播。
2、查找行业报告与数据的高效途径 要快速、全面地了解一个行业的整体数据，国家统计局、行业协会、行业媒体官网、学术论坛以及行业官方公众号是不可忽视的资源。对于行业研究报告，证监会官网、发现报告网站、行行查网站、36kr、东方财富网、亿欧、钛媒体、QYResearch、亿欧等平台提供了丰富资源。
3、数据搜索引擎类网站是获取行业市场数据的首选。这类网站如镝数聚，汇集了大量数据和报告，提供分类和关键词搜索功能。例如，通过镝数聚，用户可以轻松查找和获取关于新能源汽车的市场数据。镝数聚不仅数据量大，而且能将报告中的数据可视化，提高信息的可读性。
1、我总体的体验是一种畅快淋漓，飞一样的感觉。用R编了四五年，总结起来说。 熟练R后，很多小数据分析任务，你的思路是读入数据，如何利用现有Cran上R包，如何进一步改进算法，如何利用GG plot2之类visualization包呈现数据分析结果。
2、学习R语言所需的时间因个人学习速度、学习计划的强度和具体目标而异。对于基础知识的掌握，投入约100-200小时进行互动教程、阅读文档和实践练习通常就足够了。然而，要精通该语言并处理复杂的数据分析任务，可能需要额外的数百小时的研究、项目开发和持续实践。
3、R语言，一种在数据分析和统计计算领域备受推崇的编程语言，以其强大的功能和广泛的社区支持著称。本文将带你从入门到精通，一步步揭开R语言的神秘面纱。R语言之所以吸引人，不仅因为它处理大量数据的能力强大，对硬件配置要求相对较低，而且它免费、开源，全球用户可以共同参与功能改进，确保bug得到迅速解决。
4、因为不是学计算机出身，所以在这里只是说说我个人对这个问题的一些浅淡的看法，仅供参考而已。 优势 其实我认为R语言的优势挺明显的。很重要的一点就是免费易学。这个最重要的优点也就是很多人选择用R语言的最大的原因了。免费的开源平台，跟其他程序语言相比，这简直不要太好。
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风干的天然调料都是干货 例如花椒、胡椒、桂皮、去除了水分的木耳、紫菜、香菇、红枣、大茴香、小茴香、枸杞、桂圆、花生、陈皮、葡萄干等。一部分传统草药既可以是药品，同时也可以是干货，例如枸杞，只不过传统草药的酿制水平要求更高。
藜麦则是超级食物之一，它含有所有九种必需氨基酸，是植物蛋白的优质来源。黑豆含有丰富的蛋白质和膳食纤维，同时还富含多种维生素和矿物质，对心脏健康有益。而黑芝麻则以丰富的钙、铁、锌等矿物质著称，能够促进骨骼健康。除了上述几种干货外，还有其他几种也值得一提。
燕窝 燕窝是燕子筑巢的原料，含有丰富的蛋白质、糖类以及多种维生素和微量元素，具有很高的营养价值。因其采集困难、营养价值高，燕窝一直是干货中的珍品，价格昂贵。冬虫夏草 冬虫夏草是一种珍贵的中药材，具有极高的药用价值。
干货的种类 按来源与制作工艺分类 自然晾晒类干货：主要包括蔬菜、水果等，如干木耳、干蘑菇、干豆角、干果等。这类干货保留了食材原有的口感和营养价值，通常通过自然晾晒或低温烘干而成。 加工干货：经过特殊工艺加工而成的干货，如干海鲜、肉干等。
文本大数据的大数据4V特征分别是：Volume（容量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Veracity（真实性）。 Volume（容量）：文本大数据的显著特征之一是其庞大的数据量。随着社交媒体、网络论坛、博客、新闻网站等平台的普及，每天都会产生数以亿计的文本数据。
大数据的四个主要特征是规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）。 规模性指的是数据集合的庞大程度，这些数据集合往往超出传统数据处理工具的处理能力，可能达到数十TB、数百TB甚至更大。
大数据的4V特征包括：Volume（容量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（类型多样）和Veracity（真实准确）。Volume（容量巨大）是指大数据的容量极为庞大。随着技术的发展，数据的产生和收集方式不断增多，大数据的容量已经远远超过了传统数据处理技术能够处理的范围。
大数据的四个核心特性包括：数据规模（Volume）、数据种类（Variety）、数据处理速度（Velocity）以及数据的价值（Value）。 数据规模（Volume）涉及数据的总量，这些数据量往往极为庞大，超出常规数据处理工具的处理范围，可能达到数十TB乃至数百TB。
大数据的4V特征包括：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（真确性）。 Volume（大量）：这一特征指的是数据的规模。大数据不再局限于传统的数据库管理系统可以处理的范围，而是涉及PB、EB甚至ZB级别的海量信息。
大数据的4V特点，即Volume、Velocity、Variety和Value，是其最为显著的四个特征。Volume指的是数据量巨大，这是大数据区别于传统数据处理的关键点之一。随着互联网、物联网等技术的发展，数据生成速度急剧提升，海量数据的产生与积累成为常态。