R语言小例子---简易的数据分析和画图

原文地址 ：http://timyang.net/distributed/service-architecture/在移动及云时代，尽管大部分可扩展的问题可以通过云平台解决，但是服务本身的扩展性挑战仍然存在。比如一个新的项目，用PHP或JSP实现了基本功能，部署在Apache或Tomcat等容器上，在业界这种部署在一个容器内的功能模块通常可以称为一个service。服务容器

数据挖掘这一术语所指的范围非常广泛，从即席式查询、基于规则的通知或透视图分析，到政府的监听计划。在本书中，数据挖掘是一个过程，使用自动方法分析数据，以便找到隐藏的模式。提到这种数据挖掘时，常常使用其他术语，例如计算机学习，数据库中的知识发现或者预测分析。

什么是数据挖掘？数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术，而商务智能中还包括数据仓库、ETL、联机分析、商业报表等多项技术。数据挖掘在商务智能应用中提供 的是一种自动化或半自动化的数据分析手段，利用数据挖掘用户将可以更加方便地发现数据的模式（其实就是用户关心的业务模式），用户还可以利用这些模式对某 些符合特征的数据作出预测。那么数据挖掘究竟是怎么做到上面这些貌似神奇的事情的呢？现

使用excel，演示分析关键因素功能。在数据挖掘，机器学习中，常常需要对数据间的影响因素进行分析。

本文使用excel演示数据挖掘中的类别检测功能。

使用excel进行数据挖掘（5）---- 应用场景分析

使用excel进行数据挖掘 ，演示 从示例填充数据 功能

声明：最近在进行openstack的kilo版本的安装，发现现有的网络教程非常少，而且多数教程并不能安装成功，故写此教程。openstack的安装较为复杂，本教程并不能保证在不同环境下也能将其安装成功。个人安装教程，也难免出错。同时，安装是在虚拟机环境下，真实安装环境需要进行更改。

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