matlab与数学分析.docx MATLAB 与数学分析自控1303 宋怡然 2013010646 摘要：数值计算的定义MATLAB 中的数值计算MATLAB 数值计算的使用数值计算指有效使用数字计算机求数学问题近似解的方法与 过程，以及由相关理论构成的学科。数值计算主要研究如何利用计 算机更好的解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散形方程 的求解，并考虑误差、收敛性和稳定性等问题。从数学类
如果你曾经使用过Excel，那么你可能已经经历了选择不正确的公式来分析数据集的痛苦。也许你花了几个小时来研究它，但因为数据输出错误、或者功能太复杂了，最终还是以失败告终。如果听起来像你，那么接下来Excel15种数据分析功能很可能适合你。Excel中有数百种功能，试图将正确的公式与正确的数据分析进行匹配可能会让人不知所措。最有用的功能不必太复杂。十五个简单的功能将提高你分析数据的能力！1.连接CO
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2023-08-15 09:56:21
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“智能家居”产品数据分析报告一、目的------以艾特公司作为目标分析公司------公司不断壮大发展，产品的多元化、发布地区、销售方法等一直是每个产品应该注意到的问题，我们进行以下分析：搜索各类智能产品的分布情况。搜索“智能家居”关键字用户的城市分布、搜索量月份分布、人群年龄分布、性 别分布。搜索网上与“智能家居”相关话题，进行词频分析对代表性产品用户评论的词频分析对报价、评分、评论数量进行分析
对于数据分析和数据统计工作，数据要进行汇总、总结，面对堆积如山的数据信息，几乎每天都要加班的深夜。掌握WPS表格中的技巧应用能够高效快速的提高工作效率。今天我们就来学习如何快速根据WPS表格中的数据进行数据对比。实例、利用WPS表格技巧，快速对下表进行数据对比。 首先我们来看一个保留函数应用，它的格式是=ROUND(数值，小数位数），数值指的是要留取的小数的数值，小数位数指的是需要保留
我们先来看看某公司全国产品销售的报表（截取了部分）
某公司全国产品销售的报表
通过货品销售数据案例，需反映如下结果： 货品销售情况货品交货情况销售货品结构构成货品销售区域构成货品按时交货与合格品综合评价我们使用 excel 进行数据分析，一般有以下步骤需求收集数据整理数据简单统计图表展示分析结果撰写报告第一步：需求分析所谓需求，在这个情景
作者 | 周志鹏EXCEL从入门到熟练？缺乏体系和数据源？练好这篇就够了！这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。所有公式均结合实例（本节课以小例子为主），讲为辅，练为主，实例数据附在文章最后，也可在公众号导航
今天上来，看到有哥们关心这个东西，放出一个总结出来，我现在已经不从事数据仓库方面的工作了，呵呵，顺便怀念一下那段岁月1. 概述本文作为我这些年实施数据仓库的总结，如有错误，请各位同仁指正。文档条理不是很清楚，而且也有很多口水话，我不想搞成一个真正的官方文档，所以很随意，符合我的性格。很多问题我只是提出来了，解决方案没有想好，也不知道怎么落到文字，就先提出来备注吧。文档原本想
文章目录一、介绍二、研究目的三、研究内容：环境分析1、宏观环境分析2、市场环境分析3、竞争环境分析四、定性与定量分析方法1、定性：SWOT分析2、定量：内外因素评价矩阵五、内外因素数据获取六、内外因素得分计算1、评分的计算2、权重的计算七、制作战略选择矩阵图及解读1、分析思路2、图表制作 一、介绍某购物中心计划开展网上商城业务，为此需要进行网上商城战略分析。二、研究目的帮助企业进行战略选择，选择
当我们有比较紧急、常规的数据处理工作，使用Excel很便捷迅速。下面整理了Excel中的函数，作用大致分为几类：文本清洗、关联匹配、逻辑运算、统计、时间序列。一、文本清洗函数用于文本的查找、替换、处理等 很多时候我们在处理日期和时间时，不宜直接进行四则运算，需要使用Text函数保证格式不受影响，这里介绍一下Text函数的几个妙用——=TEXT(日期,“aaaa”) 返回星期几 =TEXT(列A-列
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2023-09-01 13:22:45
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excel文件中有一时间列，混合了文本与时间，如 傍晚 凌晨 12：15 其中 hh:mm居多，使用DTSWizard导入虽然方便但是hh:mm都变成了NULL，在导入设置中设置导入数据类型不能实现。需要语句实现，下面的语句都可以实现： Microsoft Jet 数据库引擎可以通过可安装的索引顺序访问方法 (ISAM) 驱动程序，访问格式为其他数据库文件（例如 Excel 工作簿）的数
这是一份上海市两个火锅类品牌多家门店于20年1-8月在美团和饿了么平台营业的相关数据，主要包括GMV(成交额)、商家实收、门店曝光量、进店量、下单量、CPC(广告)总费用等，共计550+条数据。进行简单的数据探索，查找无空值，筛选门店按日期查看无重复记录 (发现各店记录非同一时间区间，拓展门店数据横向比较无益，按月统计也无意义)。参考报表思路为：按平台分类统计一周所有品牌门店累计数据及环比数据，并
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2023-09-21 10:20:09
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世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。数据分析的步骤：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化Excel中的数据类型主要有：文本型，数值型，逻辑型。如果右键单元格显示为常规型，表示和数据本身表示出的类型相同。数值类型一般是右对齐的。数据清洗1. 选择子集对列进行隐藏和再表示。2. 列名重命名直接
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2023-07-11 13:59:55
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在所有运营环节中，能够为决策提供客观依据的就是数据分析。数据分析的目标是找到最适合自己店铺的运营方案，从而达到销售利润最大化。需要整理的表格1、营销流程表2、直通车日报表3、访问客户记录表4、询盘分配表如果你想获取这些表格可以加我微信：kkboy2017，私发给你一、营销流程表通过这个表格我们可以看出每个月账户数据的整体情况，曝光、点击、反馈、点击率等等有无异常情况，可以一目了然的看出。
注：以下内容针对MySQL5.0及以上版本MySQL的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要，本文是我结合网上看到的一些blog加上《高性能MySQL》一书上的内容整理而成的。三大原则：1，更小的通常更好，应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。2，简单就好，简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。3，尽量避免NULL，如果查询中包含可为NULL的列，对MySQL来说更难
1 数据选取library(readr)
library(dplyr)
library(plyr)
library(reshape)
library(reshape2)
#基于kaggle数据集https://www.kaggle.com/orgesleka/used-cars-database
auto_original <- read_csv("~/autos.csv")
auto
【按月统计数据】：本操作实现的是原始数据是以日为单位，统计使用的时候，需要以月份或者季度、年份的形式进行，可以使用数据透视表的【组合】功能来实现，如下所示：如下所示，将日期字段放在行区域，生成如下透视表，此时日期是以具体日期（具体到日）显示的。 选择日期中的某一个单元格，右键，找到【组合】，在【步长】里选择【月】，如下所示： 如下为结果，是以月份进行统计数据的： 【步长】里可以多选，选择【季度】、
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2023-08-21 07:15:10
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分析数据之间的差异，站在理性的角度进行项目对比，是数据分析的重要思路。利用数据透视表，切换数值显示方式，可以轻松地对比数据的数值差异，以及进行同比、环比对比，从而判断项目的涨跌情况。1.分析数值差异分析数值之间的差异，可以选定一个项目为参照标准，将值显示方式调整为【差异】方式，即可看到其他项目与参照项目之间的数值差异。如下图所示，同是巧克力分类下的商品，其中“金帝巧克力”的销量比较好。现在需要分析
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2023-08-18 16:48:47
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一.确定分析目标 1.数据分析的大忌是不知道分析方向和目的，拿着一堆数据不知所措。一切数据分析都是以业务为核心目的，而不是以数据为目的。所以，我们应该先定分析的目标，然后在处理数据。二.处理数据 1.查看数据情况• import pandas as pd
• data = pd.read_csv('/data/course_data/data_analysis/analyse_spider.c
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2023-07-03 17:49:56
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pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构，其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组，DataFrame类似于多维表格数据结构。pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能:支持文件存取操作，支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。支持增
我们常常使用Excel表格管理数据，例如物料管理，在一年的物料信息表中，怎样快速了解每个季度的销售情况呢？这就会用到数据透视表，数据透视表可以很容易地排列和汇总这些复杂数据。数据透视表怎样做呢？一、插入数据透视表1. 比如有以下物料管理表，首先点击表格左侧的绿色小三角，这样整张表格就会被选中，接着依次点击“插入”--》“数据透视表”。图1-12. 这里可以更改数据区域，也就是哪些数据需要用于汇总；
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2023-07-14 17:34:17
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