top n和top n percent的区别？
一、top n和top n percent的区别？
前者是前几，后者是前百分之几，意思不同。
二、什么是top数据？
TopView(赢富)盘后交易统计数据基于上证所数据仓库海量、权威的信息资源,特别为满足广大投资者、证券经营机构和所有市场参与者的需求而精心设计开发的. 上证试点开放的“机构及散户持仓（月、周）数据TopView”包括两组数据： 分类帐户统计（月、周）数据 该组数据是核心数据。
它是指以月或者周为统计周期，机构帐户（D类）、企业法人帐户（B类）和普通帐户（A类）分别持有某只股票的数量，他们持股数量的总和就是流通盘总股数。显然，该组数据将阳光基金、QIII等九大类主力机构，以及企业法人、解禁的“大非小非”资金每个月或者每周的动向完全“暴光”了。
三、大top啥意思？
大TOP是指某一类事物前几或者前一百或前任一数字的排名。排行榜是对某一相关同类事物的客观实力的反映，带有相互之间的比较性质。TOP排行榜是指某一类事物前几或者前一百或前任一数字的排名。比如，关注度排行榜、流行歌曲排行榜、球队实力排行榜、国家经济实力排行榜、歌手排行榜等等。top代表“顶”的意思，标示含金量很高的前几名。
四、sql查询语句:top n的用法？
SELECT TOP 100 *FROM 表名WHERE (主键（或标识列）NOT IN (SELECT TOP 100 主键（或标识列） FROM 表名))===================================================从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：SELECT TOP m-n+1 *FROM publishWHERE (id NOT IN (SELECT TOP n-1 id FROM publish))
五、excel如何统计top5数据？
打开待统计的数据表格，可以看到，这列数据里有空着无数值的地方，如果数据少，通过旁边的行序列号也可以算出来，但是用公式更简单快捷。
在你想得到统计结果的单元格里输入公式"=COUNT()"，括号里填写的是需要统计数据的单元格区域，将输入光标停留在括号里，就可以直接通过鼠标划选区域。
选定区域后，点击该单元格以外的任意地方，或按键盘回车键，即可退出公式的编辑模式，同时公式也得出计算结果。
这个公式是用于统计，所选区域内包含数字的单元格个数，所以带有数字而不是有效数据的内容，例如序列号，总数值，都要避开。
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应用范围：数据量大的时候，数据内有无效值（即非数字内容）时，需要精确统计平均数时等等。大家在使用过程中可以结合实际，灵活运用。
六、8h8n.top怎么用？
8h8n.top是一个网站域名。要使用8h8n.top，首先需要在浏览器中输入该网址，然后就可以访问该网站了。该网站可能提供各种内容和功能，可能是一个博客、新闻网站、电子商务平台等等。用户可以在该网站上阅读文章、浏览商品、参与讨论等。
如果是自己拥有该域名，还可以在该网站上建立自己的网页或者应用。总之，使用8h8n.top就是在浏览器中输入该网址，然后根据该网站的功能和内容进行相应的操作和浏览。
七、大数据产生的数据基础？
1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
八、什么数据才能产生大数据？
要产生大数据，需要收集和处理大量的数据。以下是一些常见的数据来源和类型，可能会产生大数据量：
1. 互联网和社交媒体数据：人们使用互联网和社交媒体平台进行在线交流、分享和发布信息。这些平台积累了大量的用户数据，包括社交连接、个人资料、评论、帖子、图片、视频等。
2. 传感器和物联网设备数据：物联网设备的使用越来越广泛，例如智能手机、智能家居、智能城市系统、工业设备等。这些设备通过传感器收集各种环境和设备数据，如温度、湿度、位置、运动、光线等。
3. 金融和商业数据：金融行业和商业企业产生大量的数据，包括交易记录、客户数据、销售数据、供应链数据、市场数据等。这些数据可以用于分析客户行为、市场趋势、商业决策等。
4. 医疗和生物科学数据：医疗行业和生物科学研究机构收集和处理大量的患者数据、医疗记录、基因数据、生物实验数据等。这些数据可以用于研究疾病、诊断和治疗方案、药物研发等。
5. 公共记录和政府数据：政府部门维护着大量的公共记录和数据，包括人口普查数据、地理信息、经济统计数据、政府支出数据等。这些数据可以用于政府决策、城市规划、社会研究等。
要产生大数据，这些数据源需要大规模地收集、存储和处理，并经过适当的数据分析和挖掘技术，以获得有意义的信息和洞察力。
九、top企业三大特点？
1、以全球用户为服务对象
2、把产品做到极致
3、顺势而为 把握产业机遇
4、团队合作
5、专注
6、匠心精神
7、科技创新提升服务。
8、品牌支持力量是价值。
9、优秀企业组织文化。
10、长期价值投资。
十、大数据概念产生
大数据概念产生 自二十一世纪初逐渐兴起，伴随着互联网技术的飞速发展，人们对数据处理和分析能力的需求越来越强烈。大数据的概念并非一夜之间形成，而是随着互联网和数字化时代的来临逐步崛起。那么，我们何谓“大数据”？大数据并非单指数据的量大，更应该理解为数据的规模庞大、内容复杂多样、传播速度快等属性的集合。
大数据的定义
大数据的定义在不同领域有着不同的解释，从IT技术层面来看，大数据主要体现在“3V”方面，即Volume（数据量）、Velocity（数据处理速度）、Variety（数据多样性）。大数据的挖掘和利用需要借助各种技术手段，包括数据采集、存储、处理、分析等环节。而在商业应用中，大数据通常用于预测分析、用户行为分析、营销策略制定等方面。
大数据的应用
随着大数据技术的不断发展，大数据在各个行业得到广泛应用。在金融领域，大数据可用于风险控制、信贷评估等方面；在医疗行业，大数据可用于医疗诊断、药物研发等方面；在零售行业，大数据可用于用户画像、商品推荐等方面。大数据的应用场景不断拓展，对于企业管理和决策提供了更多的参考依据。
大数据的挑战
虽然大数据为我们带来了巨大的机遇，但同时也面临着诸多挑战。其中，数据隐私和安全性是大数据应用中最为关注的问题之一。此外，数据质量、多源数据整合、算法模型的准确性等也是大数据面临的挑战。如何解决这些挑战，保障数据的安全和准确性，是大数据技术发展中亟待解决的问题。
大数据的发展趋势
随着人工智能、物联网等新技术的兴起，大数据在未来将呈现出更多的发展机遇。人工智能与大数据的结合，将为智能决策、智能推荐等领域带来更多的创新应用。同时，数据治理、数据合规性等也将成为大数据发展的重要方向。未来，大数据技术将继续深化与多个领域的融合，为各行业创新发展提供强大的动力。
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