数值分析思考题（钟尔杰版）参考解答——第二章
目录1. 二分法迭代数列的误差限是如何估计的？2. 二分法区间序列[an,bn]中，两相邻区间中点距离为多少？3. 写出方程\(e^{-x}-\sin x=0\)正根的隔根区间。4. 何谓不动点迭代？不动点与方程的根有何区别？5. 不动点迭代收敛速度的阶是什么意思？6.牛顿迭代法的2阶收敛速度如何解释？7.
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2024-07-12 13:03:16
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大数据时代，数据对于企业越来越重要。数据能够降低员工之间的沟通成本、帮助企业规范内部管理，通过数据分析处理提升科学决策能力，因此商业数据分析报告贯穿了企业经营管理的方方面面。数据分析报告有哪些形式？数据分析报告一般分为日常工作类、综合分析类两种。1.日常工作类报告日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施，当然，
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2023-12-28 16:10:18
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# MATLAB数据分析方法综述
MATLAB（矩阵实验室）是一种广泛应用于数学计算、算法开发和数据可视化的高性能语言。在数据分析中，MATLAB不仅提供了丰富的内建函数和工具箱，还允许用户根据需要扩展功能。本文将对MATLAB数据分析方法进行探讨，并提供相应的代码示例，同时结合流程图和类图进行结构展示。
## 数据分析的基本流程
数据分析通常遵循以下几个步骤：
1. 数据收集
2. 数据
# MATLAB数据分析方法习题答案的实现指南
在进行MATLAB数据分析时，掌握相应的流程和代码是至关重要的。对于刚入行的小白，一开始可能会感到无从下手。本文将详细介绍实现“MATLAB数据分析方法习题答案”的流程，并提供每一步所需的代码示例及其注释，帮助你快速掌握MATLAB数据分析的基本思路。
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个分析过程。以下是一个简化的流程图，描述了实现数据分
1.简述面向数据流分析方法的基本思想核心思想：抽象与分解 (控制复杂性的两个基本手段) a) 抽象：在每个抽象层次上忽略问题的内部复杂性，只关注整个问题与外界的联系 b) 分解：将问题不断分解为较小的问题，直到每个最底层的问题都足够简单为止2简述数据流图分解时的注意事项。上层可分解得快些(即分解成的子数据处理个数多些 )，这是因为上层是综合性描述，对可读性的影响小。而下层应分解得慢些。
Excel数据分析案例二——预测销售额①算术平均法②加权平均法③移动平均法④加权移动平均法⑤回归预测法⑥业务分析法总结 题目：现有某商场2020年1-9月实际销售额数据，需要预测10月销售额数据，以便制定10月目标，数据如下①算术平均法计算1~9月的算术平均数即可=AVERAGE(B4:J4)②加权平均法距离10月越近的数字是越有价值的，所以要对每个月的销售额进行加权平均计算，先在单元格中加入权
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2023-09-01 13:30:00
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金融数据分析 Python 练习题是一项重要的技能，能帮助我们分析市场趋势、识别潜在风险并优化投资组合。以下是从环境准备到扩展应用的详细步骤，以便于理解和实践。
### 环境准备
首先，我们需要设置我们的开发环境并安装必要的依赖库。
#### 前置依赖安装
对于金融数据分析，我们通常需要以下主要 Python 库：
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Scikit
一、数据分析基本步骤：提出问题→ 理解数据 → 数据清洗→ 数据分析 → 数据可视化 1.1提出问题： 1.2 理解数据 拟在所给的两张表中提出以下问题？【表1】：在给定的数据集中，哪类商品一类最受欢迎?商品一类中的哪个商品子类别卖的更好？在统计的区间里，哪年的婴儿用品销量较多？哪个季度、哪些月份是销售旺季、旺月？【表2】：根据性别分类，男婴用户和
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2024-09-25 21:12:14
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很多人在入门数据分析的时候都无从下手，很多时候都是因为基础知识掌握不牢，连数据分析的目的都没搞清楚，怎么会成功呢？其实想要学习数据分析，也需要抖点机灵！比如，某电商双十一跟着淘宝做了一个大促活动，事后想了解活动的效果，于是找到了小王。于是，小王开始收集数据、处理数据、建立模型、制作报表。最终得出结论：活动期间UV上涨了50%，订单增长了40%，销售额提高了45%云云。这叫数据分析吗？当然不！因为小
以下文章来源于Python大数据分析 ，作者费弗里1 简介jupyter lab是我迄今为止体验过开展数据分析等任务最舒适的平台，但这不代表它是完美的，因为在很多方面它仍然存在欠缺，譬如在对csv文件的交互式编辑方面。 图1而本文将要介绍的jupyter lab插件就赋予我们高度的交互式操纵csv文件的自由，无需excel，就可以实现对csv表格数据的「增删改查」。2 在jupyter
大数据，无论是从产业上，还是从技术上来看，都是目前的发展热点。在中国，政府控制着80%的数据，剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有，中小企业如何构建自己的大数据系统?其他企业如何建设自己的大数据系统? 推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统： Spark Hadoop。 Spark ：速度快、易于使用Spark以性能见长，但是它也因易用性而小有名气，原因是它随带易于使用
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2024-10-12 12:54:38
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写在前面：此书很棒，但需要一定的编程功底，此外强烈建议买书，因为很多架构图、算子列表，我也不会摘抄下来。 第一章 简介1.Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS等。Spark是MapReduce的替代方案，且兼容HDFS, Hive等分布式存储层，融入Hadoop的生态系统，并弥补MapReduce的不足。①中间结果输出Spark将执行
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2024-07-18 15:35:23
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文章目录一、spark中的RDD是什么，有哪些特性？二、概述一下spark中的常用算子区别（map,mapPartitions，foreach，foreachPatition）？三、谈谈spark中的宽窄依赖？四、spark中如何划分stage？五、RDD缓存？六、driver 的功能是什么？七、Spark master 使用zookeeper 进行HA 的，有哪些元数据保存在Zookeeper
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2024-07-27 13:35:01
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一、Python库之数据分析NumPy：表达N维数组的最基础库-Python接口使用，C语言实现，计算速度优异-Python数据分析及科学计算基础库支持Pandas等-提供直接矩阵运算，广波函数，线性代数等功能 例：输出a的平方和b的平方之和：自带列表形式：def pySum():
a = [0, 1, 2, 3, 4]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
c
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2023-12-25 23:26:57
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最近一段时间，工作上花了不少时间用MATLAB处理工厂下线的数据，数据庞大不说，复杂度也高，各种推算和统计。所以今天我打算总结一下，平时我在用MATLAB做数据分析时常用的几个小技巧1. 数据类型的转换有一类问题，不论你MATLAB水平如何，平时写代码的时候多少总会遇到，就是数据类型不一致，需要转换至于什么是数据类型，这个问题我就不科普了，大家可以直接在MATLAB命令栏“doc 数据类型”，如下
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2023-09-22 12:43:30
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药品销售分析前言数据获取数据清洗选择子集列名重命名缺失数据处理数据类型转换数据排序异常值处理构建模型业务指标1:月均消费次数业务指标2:月均消费金额业务指标3:客单价数据可视化消费趋势分析分析每天的消费金额分析每月的消费金额分析药品销售情况小结 前言原始数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx业务指标：月均消费次数、月均消费金额、客单价、消费趋势分析过程：获取–清洗–建模–分析–可视化数据获取
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2024-03-30 21:23:50
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# Python Jupyter 数据分析实操练习指南
## 一、前言
数据分析是一门逐渐被广泛应用的科学。利用 Python 和 Jupyter Notebook，我们可以轻松地进行数据分析。作为一名新手，你可能会对这项实践感到困惑，不过不必担心，下面我将为你提供一个清晰的流程、具体的代码示例，并解释每个步骤的意义。
## 二、数据分析流程
我们将数据分析过程分解为几个简单的步骤：
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Python语言： 简要概括一下Python语言在数据分析、挖掘场景中常用特性：
列表(可以被修改)，元组(不可以被修改)字典(结构)集合(同数学概念上的集合)函数式编程(主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成)Python数据分析常用库： Python数据挖掘相关扩展库 NumPy 提供真正的数组，相比Python内置列表来说速度更快
零、写在前面保证，全网最详细的OpenRefine初级入门教程。前面四篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写CSV、TSV、JSON、Excel、XML格式的数据，HTML页面读取，数据库相关操作，今天我们继续探索pandas。基础篇（一）基础篇（二）基础篇（三）基础篇（四）基础篇（五）本系列学习笔记参考书籍：《数据分析实战》托马兹·卓巴斯一、基本知识概要1.数据转换工具OpenRefi
XX管理信息系统报告系统运行缓慢，具体症状情况如下：工作日在上午业务办理高峰期的运行速度比较缓慢,每步操作耗时达十几分钟到半小时以上。 分析步骤:1. 软硬件平台此服务器为联想曙光服务器,8CPU,4G内存.操作系统为win2000,OS实际使用内存2.5G.此服务器目前仅用来运行本系统.从每日数据吞吐量来看，理论上软硬件平台配置不存在瓶颈.2. 系统性能分析使用任务客理器查看服务器
