一、操作题1、要求：显示出当前单元格的公式而不显示公式结果。答：点工具，点选项，点“视图”标签，勾选“公式”点确定。完成2、要求：设置在EXCEL 中会提供函数工具提示。答：点工具，点选项，点“常规”标签，勾选“函数工具提示”，点确定。完成3、要求：使用工具栏上的按钮，统计当前人数。答：点工具栏的自动求和工具按钮 的小三角，点计数，回车。完成4、要求：通过名称框插入函数，计算当前数据的平均值。答：
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2023-09-12 17:01:08
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Überblick机械振动学习笔记第1章 概论1.1 机械振动研究的基本问题研究振动的三要素机械振动研究的三个基本问题1.2 机械振动系统的力学模型与数学模型1.3 机械振动的分类第2章 机械振动系统2.1 构成力学模型的基本原件惯性元件弹性元件阻尼元件2.2 连接、约束和激励2.3 建立力学模型的基本原则2.3 机械振动系统力学模型的建立第3章 单自由度系统的振动理论3.1 单自由度振动系统的
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2024-05-16 19:59:09
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chpater3_answer一、讨论题二、编程练习1.修改从中序到后序的转换算法，使其能处理异常情况。2.修改计算后序表达式的算法，使其能处理异常情况。3.结合从中序到后序的转换算法以及计算后序表达式的算法，实现直接的中序计算。在计算时，应该使用两个栈从左往右处理中序表达式标记。一个栈用于保存运算符，另一个用于保存操作数。4.将在练习3中实现的算法做成一个计算器。5.使用列表实现队列抽象数据类
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2024-04-22 20:45:06
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数据结构课后练习题汇编 数据结构课后练习题 第一章 绪论 一、选择题 1、数据结构被形式定义为(D，S) ，其中 D 是( )的有限集合，S 是 D 上的( )有限集合。 A、 算法 B、数据元素 C、数据操作 D、逻辑关系 E、操作 F、映象 G、存储 H、关系 2、数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的( (1) )以及它们之间的( ② )和运 算的学科。 (1)A、操作对象 B
有一位朋友最近吐槽，他提交了一份7月数据分析报告给领导，报告里面放了很多图表，也摆了很多数据，结果被痛批了一顿，觉得很委屈。其实，这位朋友与很多小伙伴一样，做数据分析时，拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。
今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用的数据分析方法，让你轻松运用数据分析解决实际工作问题，提升核心竞争力。
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2023-08-29 10:13:32
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大数据是时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。本人在与用户沟通大数据问题时经常会遇到一些问题，现将这些常见问题汇总，抛砖引玉，希望可以帮助到大家。1. 大数据安全分析的核心目标是什么?应答：为了能够找到隐藏在数据背后的安全真相。数据之间存在着关联，传统分析无法将海量数据汇总，但是大数据技术能够应对海量
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2024-01-11 12:25:57
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第一章1.试述信息技术发展史上的三次信息化浪潮及具体内容。信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想‘戴尔、惠普等第二次浪潮1955年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业2.试述数据产生方式经历的几个阶段。运营式系统阶段
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2024-01-15 22:55:46
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今日课程内容复习作业数据分析-分析方法现状分析对比分析分组分析结构分析分布分析交叉分析RFM分析(重点)…原因分析结构分析法因素分解法漏斗图分析预测分析趋势分解回归分解时间序列一、复习1、Excel的基本操作
制表
计算：绝对、相对引用
2、Excel函数
聚合、sumif、sumifs、if...
3、Excel的数据处理
数据的清洗
数据的转换
4、Exce
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2024-06-12 20:25:19
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推荐序带来革命性改变的并非海量数据本身，而是我们如何利用这些数据。大数据解决方案的强大在于他们可以快速处理大规模、复杂的数据集，可以比传统方法更快，更好的生成洞见。 大数据解决方案通常包含多个组件，但数据处理引擎之于大数据就像CPU之于计算机。 Spark允许用户程序将数据加载到集群内存中用于反复查询，非常适用于大数据和机器学习。译者序如今，硬件产业的不断发展使得内存计算成为了可能，Spark
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2024-05-29 05:42:48
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第三章 数据分析基础一、 数值型属性的概率基础1.一元变量分析一元变量分析聚焦于一个属性。因此数据矩阵D表示为一个n×1的矩阵：经验概率质量函数经验累积分布函数逆经验累积分布函数均值
均值：X所有值的平均值样本均值：X的样本的平均值，是均值的估计值中位数众数数据离散度量
健壮性：如果一个统计量不受数据中极端值（如异常值）的影响，我们就说这个统计量是健壮的极差四分位差方差和标准差 随机变
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2024-05-15 06:17:17
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用Excel进行数据分析练习（一）跟随秦路老师的课程，用Excel进行数据分析，主要目的是回顾关于Excel的一些基本操作问题描述数据： 一份餐食数据主要问题描述：全国点评数最高的饭店是哪家？哪个城市的饭店人均口味最好？哪个类型的餐饮评价最好？类型为川菜的店里，有多少个带‘辣’字，有多少个带‘麻’字？口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家？它们在哪个城市的占比最多?上海地区中，各个类
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2023-09-10 15:36:53
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北大心理学系matlab数据分析数据分析入门目录数据分析入门 1数据分析的意义和步骤 错误!未定义书签。数据的获取和导入 2数据的预处理 4数据的修剪、整理和变换 4标准化变换 7平滑处理 7描述统计与分类统计 9单变量描述统计——集中趋势和离散度 9多变量的描述统计——相关度10分类统计11参数估计与假设检验 13常用分布的随机抽样、区间估计 13假设检验15曲线拟合22曲线拟合工具包22常用拟
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2023-11-17 20:19:57
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1、习题二1. 如何理解“矩阵是 MATLAB 最基本的数据对象”？答：因为向量可以看成是仅有一行或一列的矩阵，单个数据(标量)可以看成是仅含一个元素的矩阵，故向量和单个数据都可以作为矩阵的特例来处理。因此，矩阵是 MATLAB 最基本、最重要的数据对象。2. 设 A 和 B 是两个同维同大小的矩阵，问：(1) A*B 和 A.*B 的值是否相等？答：不相等。(2) A./B 和 B.A 的值是否
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2023-08-15 22:10:17
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## 金融大数据分析：探索数据的价值
随着金融科技的不断发展，金融大数据分析逐渐成为金融领域的重要组成部分。通过对大量的数据进行挖掘和分析，金融机构能够准确预测市场趋势、优化客户服务，并有效管理风险。在本文中，我们将探讨金融大数据分析的基本概念并结合代码示例，帮助读者更好地理解这一领域的应用。
### 一、数据收集与处理
在金融大数据分析中，数据的收集和处理是第一步。金融数据来源于各个渠道，
目录1、关联分析/购物篮分析2、回归分析3、聚类分析4、对比分析5、帕累托分析/ABC分析6、象限分析/RFM模型/波士顿矩阵/KANO模型7、ABtest8、漏斗分析9、路径分析10、留存分析11、杜邦分析法1、关联分析/购物篮分析目的：寻找两者间的关联性场景：电商分析和零售分析中，研究用户消费数据指标：支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率置信度：购买A之后又购买B的条件概率提升度：先购买A
R数据科学（R for Data Science）Part 1：探索by: PJX for 查漏补缺------------前言-------------------------------library(tidyverse)
#核心包：ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr
#更新
tidyverse_update()
#
数据分析指使用适当的统计分析方法对搜集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据进行更加详细的研究和概括总结的过程。数组转置数据转置是数组重塑的一种特殊形式。哑变量又称虚拟变量，是用以反映质的属性的一种人工变量，是量化了的质变量，通常取值0或1。离散化将数值进行离散化分段统计以提高数据的区分度。1.Numpy1.创建一个数组，数组的shape为（3,2），元素都是0。import n
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2023-11-28 00:48:54
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2.3 数据清洗和变量格式化本节我们考虑如何将特征矩阵列表menResMat转换为合适的格式以便于数据分析。目前，这些数据值都是字符型，这对于诸如找到参赛者年龄的中位数这样的数据分析是无益的。但是，我们可以利用as.numeric()函数很容易地将年龄转换为数值型。我们需要将整个矩阵都转换为数值型矩阵吗？事实并非如此，比如将参赛者的名字转换为数值型就毫无意义。为此，我们需要创建一个可以
# 如何实现“数理统计与数据分析课后答案”
在学习数理统计与数据分析的过程中，作业或课后习题往往是应用所学知识的重要部分。然而，对于刚入行的小白来说，如何实现这些题目的解答，尤其是在编程实现上，可能会感到无从入手。本文将为你系统性地说明整个过程，并提供具体的代码示例，帮助你快速上手。
## 流程概述
下面为你整理了一张流程表，清晰地展示完成课后答案的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-07 18:17:08
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