文章目录什么是数据可视化数据可视化四大过程1. 确定主题2. 提炼数据3. 确认图表4. 可视化设计及布局可视化映射1. 可视化空间2. 标记3. 视觉通道 什么是数据可视化数据可视化的目标是透过数据的表象，洞悉其中的规律，指导用户高效、准确地进行决策。数据可视化四大过程一个完整的数据可视化过程，主要有以下四个步骤:确定主题提炼数据确定图表可视化设计及布局1. 确定主题数据可视化的主体，数据可视
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2023-09-04 21:03:50
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随着信息技术的飞速发展，系统集成在各行各业的应用日益普及。软考系统集成作为计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的一项高级职称，对于从事系统集成工作的人来说具有重要意义。本文将详细介绍软考系统集成的主要内容，包括系统设计、系统实现和系统验证，以及需要注意的问题。
一、系统设计
系统设计是软考系统集成的重要组成部分，是指在充分了解用户需求和业务场景的基础上，对系统进行整体设计和规划。系统设计
原创
2023-10-31 15:40:51
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计算机二级《Access》备考练习题及答案2016参考答案与解析(1)D【解析】所有控件共有的属性是Name属性，因为在代码中引用一个窗体控件时，该属性是必须使用的控件属性。所以答案为D。(2)B【解析】控件的Enable属性是设置控件是否可用;Visible属性是设置控件是否可见;Default属性指定某个命令按钮是否为窗体的默认按钮;CanCel属性可以指定窗体上的命令按钮是否为“取消”按钮。
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2024-04-12 14:34:59
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数据挖掘的任务可以分为：分类、聚类、关联、回归、预测、序列分析等，具体的介绍如下：
一、分类：
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员
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2023-08-10 09:34:28
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《数据挖掘导论》学习笔记（第1-2章）第1章 绪论1.1 什么是数据挖掘KDD： Knowledge Discovery in Database 过程如下： 1.输入数据 2.数据预处理 3.数据挖掘 4.后处理 5.得到信息其中，数据预处理包括如下几部分：特征选择维归约规范化选择数据子集后处理包括如下及部分：模式过滤可视化模式表达1.2 数据挖掘要解决的问题可伸缩：着眼于数据量剧烈增
什么是数据挖掘？
数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
· 分类 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 预言（Prediction）
· 相关性分组或关
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2023-07-28 23:52:36
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一. 数值类型
Mysql支持所有标准SQL中的数值类型，其中包括
严格数据类型(INTEGER,SMALLINT,DECIMAL,NUMBERIC);
近似值数据类型(FLOAT,REAL,DOUBLE PRESISION);
扩展后增加了TINYINT,MEDIUMINT,BIGINT这3种长度不同的整形;
并增加了BIT类型，用来存放
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2023-06-24 23:46:53
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推荐回答这个问题绝大部分人都不会回答的，基本上电脑小白才会问。今天心情好，新建团，就在你身上拿第一个采纳答案。主板可以按电路分为三大模块：1.CPU模块CPU模块包括CPU芯片、CPU插座和风扇。CPU的类型不同，CPU的插座也不一样。2.内存模块内存模块包括内存插槽和内存条。内存插槽是连接和放置内存条的地方，它决定着所安装的内存条类型，目前的形式有168线槽DIMM槽和184线槽RIMM槽。3.
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2023-10-26 09:00:07
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数据元（Data element）：又称数据类型，通过定义、标识、表示以及允许值等一系 列属性描述的数据单元。在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。数据元一般来说由三部分组成：a) 对象类：思想、概念或真实世界中的事物的集合，它们具有清晰的边界和含义，其特征和行为 遵循同样的规则。
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2023-11-08 23:24:59
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什么是数据分析？顾名思义，数据分析就是对数据进行分析。 可是，数据分析的真正定义是什么呢？ 数据分析是指利用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总消化并理解，以最大化地开发数据功能，发挥数据的作用。
数据分析有哪几类？数据分析可分为： * 描述性数据分析 * 探索性数据分析 * 验证性数据分析 下面简单介绍一下，描述性数据分析属于初级数据分析，常用的数据分析方
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2024-01-15 20:08:44
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【信息系统的管理可分为】——软考视角下的探讨
在信息化日益深入的当今社会，信息系统已成为企业运营与管理的重要基础设施。对于软考考生而言，理解信息系统的管理及其分类，不仅有助于提升个人的专业素养，更能在实际工作中发挥积极作用。本文将从软考的视角，对信息系统的管理及其分类进行深入探讨。
首先，我们需要明确什么是信息系统。信息系统是一个集合了硬件、软件、数据、人员和过程等组件的结构体系，其目的是收集
原创
2023-11-13 09:33:15
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系统集成在软考中的分类及其重要性
系统集成是信息技术领域中的重要概念，主要指的是将各个分离的部分组合成一个整体，以实现更高效、更协调的工作。在软考（软件水平考试）中，系统集成也是一个核心考点。那么，系统集成在软考中可分为哪几类？本文将对此进行详细解析。
一、硬件集成
硬件集成是系统集成的基础，它主要是指将各种硬件设备（如服务器、存储设备、网络设备等）进行整合，形成一个统一的硬件平台。在软考中
原创
2023-11-14 10:11:09
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支持向量机是一种二类分类模型。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧， 这使它称为实质上的非线性分类器。支持向量机学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 支持向量机包括：线性可分支持向量机，线性支持向量机，非线性支持向量机。输入空间：欧式空间或离散集合
（参考：极客时间数据结构与算法专栏）事后统计法：将代码运行一遍，通过统计、监控得到算法执行的时间和占用的内存大小。事后统计法局限性： 1、非常依赖测试环境； 2、结果受数据规模的影响很大。
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2024-10-14 19:13:26
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一、数据挖掘工具
----在数据挖掘技术日益发展的同时，许多数据挖掘的商业软件工具也逐渐问世。数据挖掘工具主要有两类：特定领域的
数据挖掘工具和通用的数据挖掘工具。
----特定领域的数据挖掘工具针对某个特定领域的问题提供解决方案。在设计算法的时候，充分考虑到数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的
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2024-03-12 11:30:01
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随着信息化时代的快速发展，系统集成平台在各个行业和领域中发挥着越来越重要的作用。软考系统集成平台作为系统集成领域的一个重要组成部分，其分类和应用场景也受到了广泛的关注。本文将详细介绍软考系统集成平台的9类分类及其应用场景和需求，以便读者更好地了解和选择适合自己的系统集成平台。
一、引言
系统集成平台是指将各种信息系统、网络、数据资源等集成在一起，实现信息共享、协同作业和统一管理的平台。软考系统
原创
2023-10-31 15:44:55
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系统集成可分为多类方法，这些方法在软件工程与信息系统领域具有广泛的应用，尤其在软考（软件水平考试）中，系统集成的知识点是重要的考察内容。以下将详细阐述系统集成的分类及其特点。
首先，我们来探讨一下什么是系统集成。系统集成是指将不同的系统、应用程序、设备等有机地结合在一起，形成一个统一、高效、协同工作的整体系统的过程。在信息化快速发展的今天，系统集成显得尤为重要，它能够帮助企业实现信息资源的整合与
原创
2024-05-24 14:38:47
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在软件工程领域，系统集成是一个至关重要的环节，它涉及到将不同的系统、应用程序或组件整合成一个统一、协调的整体，以实现更高效、更顺畅的业务流程。系统集成不仅关乎技术的融合，更涉及到人员、流程、数据等多个方面的整合。特别是在当今这个信息化飞速发展的时代，系统集成在各行各业中的应用愈发广泛。那么，系统集成究竟可分为哪几类类型呢？以下将详细探讨这个问题。
首先，从集成的内容上来看，系统集成可分为硬件系统
原创
2024-05-24 14:39:41
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系统集成平台在软考中的重要性与分类
在软件工程领域，系统集成平台发挥着至关重要的作用。它作为一种基础性设施，能够整合各种应用系统、数据资源以及业务流程，从而提升企业或组织的运营效率。在软考（软件水平考试）中，对系统集成平台的理解与应用能力，往往成为评判考生专业水平的关键指标之一。本文将围绕“系统集成平台可分为9类”这一主题，探讨系统集成平台在软考中的相关知识点。
一、企业级应用集成平台
企业
原创
2023-11-13 22:21:09
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外部排序二、外部排序1、基本概念2、外部排序的方法3、归并路数 k 的影响4、败者树5、置换-选择排序6、使用哈夫曼算法得出最佳归并树 二、外部排序1、基本概念
外部排序指待排序的内容庞大，内存一次装不下，需要将内容存放在外存的排序。外部排序进行排序事，将内容一部分一部分地调入内存进行排序，因此需要在外存和内存之间进行多次交换。因而，一个好的外部排序算法应当可以做到尽可能少的进行内外存的交换，因
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2023-11-27 19:31:21
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