数据的分析知识点总结
数据的分析
数据的代表：平均数、众数、中位数、极差、方差
1．解统计学的几个基本概念
总体、个体、样本、样本容量是统计学中特有的规定，准确把握教材，明确所考查的对象是解决有关总体、个体、样本、样本容量问题的关键。
2.平均数
当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一般选用简化平均数公式，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数[公式有n个数,a,a,b,b,b,b,c,c,c,c.z,z,z,z,加权平均数=(a×a 的个数+b×b的个数.+z×z的个数）/n。]
3.众数与中位数
平均数、众数、中位数都是用来描述数据集中趋势的量。平均数的大小与每一个数据都有关，任何一个数的波动都会引起平均数的波动，当一组数据中有个数据太高或太低，用平均数来描述整体趋势则不合适，用中位数或众数则较合适。中位数与数据排列有关，个别数据的波动对中位数没影响；当一组数据中不少数据多次重复出现时，可用众数来描述。
4.极差
用一组数据中的最大值减去最小值所得的差来反映这组数据的变化范围，用这种方法得到的差称为极差，极差＝最大值－最小值。5.方差与标准差
用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是s2=[(x1-)2+(x2-)2+…+(x n-)2]；
方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。
浙教版数据的分析初步知识点总结八下
教师学生姓名上课日期月日学科数学年级八年级教材版本浙教版 类型知识讲解：√考题讲解：√本人课时统计第（）课时共（）课时 学案主题八下第三章《数据分析初步》复习课时数量第（）课时授课时段 教学目标1、掌握平均数、中位数、众数、极差、方差的概念并进行数据处理； 2、发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力； 教学重点、 难点重点:平均数、中位数、众数、极差、方差概念的理解和掌握；难点:会处理实际问题中的统计内容； 教学过程 知识点复习 【知识点梳理】 知识点：平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 表示数据集中的统计量：平均数、中位数、众数 表示数据离散的统计量：方差、标准差 1.（算术）平均数 算术平均数：一般地，对于n个数x1、x2、……、x n，我们把 12 1 ( n X x x x n =+++ ……）叫做n个数的算术平均数，简称平均数，记作X（读作x拔） 加权平均数：若一组数据中x1、x2、……、x n的个数分别是f1、f2、……、f n，则这组数据的平均数1122 1 () n n X x f x f x f n =+++ ……就叫做加权平均数（其中f1+f2+……+f n=n） f1、f2、……、f n分别叫作x1、x2、……、x n的权。“权”越大，对平均数的影响越大. 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； （4）某人旅行100千米，前50千米的速度为100千米/小时，后50千米速度为为120千米/小时，则此人的平均速度估计为（）千米/小时。A、100 B、109 C、110 D、115 2.中位数 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 中位数与数据的排列位置有关，当一组数据中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组数据的几种趋势。 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2)将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数
空间数据库重点知识
矢量数据结构：通过记录坐标的方式来表达点、线、面等地理实体。 矢量数据结构的主要特点：定位明显和属性隐含。 结构：Spaghetti（面条）结构和拓扑矢量数据结构。 只有像拓扑结构这样的数据结构才是“矢量”数据结构。 拓扑矢量数据结构的特点是：1、一个多边形和另一个多边形之间没有空间 坐标的重复，这样就消除了重复线；2、拓扑信息与空间坐标分别存储，有利于进行近邻、包含和相连等查询操作；3、拓扑表必须在一开始就创建，这要花费一定的时间和空间；4、一些简单的操作比如图形显示比较慢，因为图形显示需要的是空间坐标而非拓扑结构。 栅格数据模型是将连续的空间离散化，将地理区域的平面表象按一定分解力作行和列的规则划分，形成大小均匀紧密相邻的网格阵列。 空间数据引擎（SDE）：是用来解决如何在关系数据库中存储空间的数据，实现真正的数据库方式管理空间数据，建立空间数据服务器的方法。 工作原理：SDE客户端发出请求，由SDE服务端处理这个请求，转换成DBMS 能处理的请求事物，由DBMS处理完相应的请求，SDE服务端再将处理的结果实时反馈给GIS的客户端。客户通过空间数据引擎将自己的数据交给大型关系型DBMS,由DBMS统一管理，同样，客户可以通过空间数据引擎从关系型DBMS 中获取其它类型的GIS数据，并转换成客户端可以使用的方式。 空间数据引擎的作用： （1）与空间数据库联合，为任何支持的用户提供空间数据服务。 （2）提供开放的数据访问，通过TCP/IP横跨任何同构或异构网格，支持分布式的GIS系统。 （3）SDE对外提供了空间几个对象模型，用户可以在此模型基础之上建立空间几何对象，并对这些几何对象进行操作。 （4）快速的数据提取和分析。 （5）SDE提供了连续DBMS数据库的接口，其他的一切涉及与DBMS数据库进行交互的操作都是在此基础之上完成的。 （6）与空间数据库联合可以管理海量空间信息。 （7）无缝的数据管理，实现空间数据与属性数据统一存储。 （8）并发访问。 空间数据是对空间事物的描述,实质上就是指以地球表面空间位置为参照,用来 描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面的数据。 数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 空间数据特征：时空特征、多维特征、多尺度性、海量数据特征。
(大数据)北邮大数据技术课程重点总结
(大数据)北邮大数据技术课程重点总结
5.数据化与数字化的区别 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA） 感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法 二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同； 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题： 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？ 能否使Ein(g)足够小？ 规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。 切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式 线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：
六年级上册数学素材-第五单元数据处理 知识点归纳 北师大(PDF版)
第五单元数据处理 三种统计图： 条形统计图（表示各个量的多少） 折线统计图（表示数量多少、反映增减变化） 扇形统计图（表示部分与整体的关系） 一、绘制条形统计图（主要是用于比较数量大小） 1、写出统计图的标题，在上方的右侧表明制图日期。 2、确定横轴、纵轴。 3、在横轴上适当分配条形的位置，确定条形的宽度和间隔。（直条的宽窄要一致，间隔也要一致，单位长度要统一） 4、纵轴上确定单位长度。确定单位长度所代表的量要根据最大和最小的来综合考虑。 5、根据数据的大小画出长短不同的直条。 6、给直条图形不同的颜色（或底纹），并在统计图右上角注明图例。 二、关于复试条形统计图 1、制作复试条形统计图与单式条形统计图的制作方法相同。只是在每组数据中各量要用颜色或底纹区分。 2、复试条形统计图---直条的宽窄要一致，间隔要一致，单位长度要统一。
3、运用横向、纵向、综合、对比等不同方法观察，可以读懂复试条形统计图，从中获取尽可能多的信息。 4、复试条形统计图有纵向和横向两种画法。 三、绘制复试折线统计图（不仅可以比较大小，还可以比较数量变化的快慢） a、只有一条折线的折线统计图叫做单式折线统计图。 b、用不同的折线表示不同的数量变化情况的折线统计图叫做复试折线统计图。 考点：三种单式统计图和两种复式统计图。 1、三种统计图：条形统计图表示数量的多少；折线统计图表示数量多少、反映增减变化；扇形统计图表示部分与整体的关系。 2、复式条形统计图：用两种不同的条形来分别表示不同的类型。复式折线统计图：用两条不同的线来表示，一条用实线，另一条用虚线。 3、反映某城市一天气温变化，最好用折线统计图，反映某校六年级各班的人数，用（条形）统计图比较好，反映笑笑家食品支出占全部支出的多少，最好用扇形统计图。
大数据库面试基础知识总结材料
1. 数据抽象：物理抽象、概念抽象、视图级抽象，模式、模式、外模式 提示： (1). 概念模式：(面向单个用户的) 是数据中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。 (2). 外模式：(面向全局的) 是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。它由若干个外部记录类型组成。(3). 模式：(面向存储的) 是数据库在物理存储方面的描述，它定义所有的部记录类型、索引、和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。 模式描述的是数据的全局逻辑结构，外模式描述的是数据的局部逻辑结构。对应与同一个模式可以有任意多个外模式。在数据库中提供两级映像功能，即外模式/模式映像和模式/模式映像。对于没一个外模式，数据库系统都有一个外模式/模式映像它定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映像定义通常包括在各自外模式的描述中，当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式/模式的映像做相应改变，可以使外模式保持不变，从而应用程序不必修改，保证了数据的逻辑独立性。数据库中只有一个模式，也只有一个模式，所以模式/模式映像是唯一的，它定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式/模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而保证了数据的物理独立性。 2. SQL语言包括数据定义、数据操纵(Data Manipulation)，数据控制(Data Control) 数据定义：Create Table，Alter Table，Drop Table，Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ，insert，update，delete， 数据控制：grant，revoke 3. SQL常用命令 CREATE TABLE Student( ID NUMBER PRIMARY KEY， NAME V ARCHAR2(50) NOT NULL);//建表 CREATE VIEW view_name AS Select * FROM Table_name;//建视图 Create UNIQUE INDEX index_name ON TableName(col_name);//建索引 INSERT INTO tablename {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入 INSERT INTO Viewname {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入视图实际影响表 UPDA TE tablename SET name=’zang 3’ condition;//更新数据 DELETE FROM Tablename WHERE condition;//删除 GRANT (Select，delete，…) ON (对象) TO USER_NAME [WITH GRANT OPTION];//授权 REVOKE (权限表) ON(对象) FROM USER_NAME [WITH REVOKE OPTION] //撤权 列出工作人员及其领导的名字： Select https://www.360docs.net/doc/ca13628800.html,，https://www.360docs.net/doc/ca13628800.html, FROM EMPLOYEE E S WHERE E.SUPERName=https://www.360docs.net/doc/ca13628800.html, 4. 视图 提示： 计算机数据库中的视图是一个虚拟表，其容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查
数据的分析知识点与常见题型总结复习过程
数据的分析知识点与练习 1. 平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一般选用简化 平均数公式..丄I.，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数；？当所给一组 数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1) 2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_________ (2 ) 一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数—； (3)8个数的平均数是12, 4个数的平均为18,则这12个数的平均数为 ____________ ； 2. 中位数：将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列，如果数据的个数是奇 数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median);如果数据的个数是偶数，则中间 两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1 )某小组在一次测试中的成绩为: 86，92，84，92，85，85，86，94，92，83,则这个小组本次测试成绩的中位数是( ) A. 85 B . 86 C . 92 D . 87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第_________ 个数是这组数据的中位数 3. 众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数( mode (1)一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环.则射中环数的中位数和众数分别为( ) A. 8，9 B . 8，8 C . 8. 5，8 D . 8. 5，9 (2)数据按从小到大排列为1, 2, 4, X, 6, 9,这组数据的中位数为5,那么这组数据的 众数是()A: 4 B : 5 C : 5.5 D : 6 4. 方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s2.用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式 1- J )2+(XA?.)2+…+(X n--)2］；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越 是s2= [(x
数据挖掘复习章节知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总； （2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较； （3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
(整理)SQLServer数据库基本知识点.
SQL Server 数据库基本知识点一、数据类型
二、常用语句 (用到的数据库Northwind) 查询语句 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询Customers 表中公司名称为“Alfreds Futterkiste”的ContactName字段和Address字段。 SELECT ContactName, Address FROM Customers WHERE CompanyName='Alfreds Futterkiste' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列 例如，下面语句显示Customers表中所有列的数据： SELECT * FROM Customers 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。 例如： SELECT ContactName, Address FROM Customers 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题 as 列名 列名列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： SELECT ContactName as 联系人名称, Address as地址 FROM Customers 4、删除重复行
SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认 为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 SELECT DISTINCT(Country) FROM Customers 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT 时，说明n是 表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。 例如： SELECT TOP 2 * FROM Customers SELECT TOP 20 PERCENT * FROM Customers (二)FROM子句 FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列 所属的表或视图。例如在Orders和Customers表中同时存在CustomerID列，在查询两个表中的CustomerID时应 使用下面语句格式加以限定： select * from Orders,Customers where Orders.CustomerID =Customers.CustomerID 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名： 表名 as 别名 表名别名 select * from Orders as a,Customers as b where a.CustomerID =b.CustomerID SELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。 例如： select * from Customers where CustomerID in (select CustomerID from Orders where EmployeeID=4) 此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名CustomerID，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：select CustomerID from Orders where EmployeeID=4
数据的分析知识点总结与典型例题
数据的分析知识点总结 与典型例题 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
目录 数据的分析知识点总结与典型例题 一、数据的代表 1、算术平均数： 把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商. 公式：n x x x n +???++21 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度相同时，一般使 用该公式计算平均数. 2、加权平均数： 若n 个数1x ，2x ，…，n x 的权分别是1w ，2w ，…，n w ，则 n n n w w w w x w x w x +???+++???++212211，叫做这n 个数的加权平均数. 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度（权）不同时， 一般选用加权平均数计算平均数. 权的意义：权就是权重即数据的重要程度. 常见的权：1）数值、2）百分数、3）比值、4）频数等。 3、组中值：（课本P128）
数据分组后，一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数，统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据. 4、中位数： 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数. 意义：在一组互不相等的数据中，小于和大于它们的中位数的数据各占一半. 5、众数： 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数. 特点：可以是一个也可以是多个. 用途：当一组数据中有较多的重复数据时，众数往往是人们所关心的一个量. 6、平均数、中位数、众数的区别： 平均数能充分利用所有数据，但容易受极端值的影响；中位数计算简单，它不易受极端值的影响，但不能充分利用所有数据；当数据中某些数据重复出现时，人们往往关心众数，但当各个数据的重复次数大致相等时，众数往往没有意义. ※典型例题： 考向1：算数平均数 1、数据-1，0，1，2，3的平均数是（C） A．-1 B．0 C．1 D．5
数据的分析知识点与常见题型总结
数据的分析知识点与练习 1.平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一 般选用简化平均数公式，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整” 的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1）2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数___； (3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； 2.中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数 3.众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode） （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（） A．8，9 B．8，8 C．8．5，8 D．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（） A：4 B：5 C：5.5 D： 6 2.用“先平均，再求差，然后平方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s4.方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结 果叫方差，计算公式2222]；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越--)是s)+=[(x-)…+(x+(x n12大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 （1）若样本x+1，x+1，…，x+1的平均数为10，方差为2，则对于样本x+2， x+2，…，22n11x+2，下列结论正确的是（）n A：平均数为10，方差为 2 B：平均数为11，方差为3 C：平均数为11，方差为2 D：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（） A．1，2，3，4，5 B．0，1，2，3，5 C．2，2，2，2，2 D．2，2，2，3，3 5.极差：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range) （1）某班数学学习小组某次测验成绩分别是63，72，49，66，81，53，92，69，则这组 数据的极差是（）
信息技术基础知识点汇总
第一章 信息与信息技术知识点 【知识梳理】 二、信息的基本特征 1．传递性；2．共享性；3．依附性和可处理性；4．价值相对性；5．时效性；6．真伪性。 [自学探究] 1．什么是信息技术 ● 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的 技术。 ● 信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的 技术。 ● 我国有些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科 学技术。 2 3 4．信息技术的发展趋势 1．多元化；2．网络化；3．多媒体化；4．智能化；5．虚拟化 5．信息技术的影响 (1)信息技术产生的积极影响。 ①对社会发展的影响；②对科技进步的影响；③对人们生活与学习的影响。 (2)信息技术可能带来的一些消极影响。 ①信息泛滥；②信息污染；③信息犯罪；④对身心健康带来的不良影响 6．迎接信息社会的挑战 (1)培养良好的信息意识；(2)积极主动地学习和使用现代信息技术，提高信息处理能力；(3)养成健康使用信息技术的习惯；(4)遵守信息法规。 知识补充： 计算机系统的组成：（由硬件和软件组成） 硬件组成： 运算器 控制器 存储器ROM 、RAM 、软盘、 硬盘、光盘 输入设备键盘、鼠标、扫描仪、手写笔、触摸屏 CPU (中央处理器)
输出设备显示器、打印机、绘图仪、音箱 软件系统： 第二章信息获取知识点 【知识梳理】 1.获取信息的基本过程（P18） 2.信息来源示例（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 3.采集信息的方法（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 4.采集信息的工具（P20）：扫描仪、照相机、摄像机、录音设备、计算机 文字.txt Windows系统自带 .doc 使用WORD创建的格式化文本，用于一般的图文排版 .html 用超文本标记语言编写生成的文件格式，用于网页制作 .pdf 便携式文档格式，由ADOBE公司开发用于电子文档、出版等方面 图形图象.jpg 静态图象压缩的国际标准（JPEG） .gif 支持透明背景图象，文件很小，主要应用在网络上.bmp 文件几乎不压缩，占用空间大 动画.gif 主要用于网络 .swf FLASH制作的动画，缩放不失真、文件体积小，广泛应用于网络 音频.wav 该格式记录声音的波形，质量非常高 .mp3 音频压缩的国际标准，声音失真小、文件小，网络下载歌曲多采用此格式 .midi 数字音乐/电子合成乐器的统一国际标准 视频.avi 用来保存电影、电视等各种影象信息.mpg 运动图象压缩算法的国际标准 .mov 用于保存音频和视频信息 .rm 一种流式音频、视频文件格式 6.常用下载工具（P29）：网际快车（flashget）、web迅雷、网络蚂蚁、cuteftp、影音传送带等。 7.网络信息检索的方法（P25 表2-7）：直接访问网页、使用搜索引擎、查询在线数据库 8.目录类搜索引擎和全文搜索引擎的区别（P26）： 确定信息需求确定信息来源采集信息保存信息
北邮_大数据技术课程重点总结
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能； 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。
数据分析知识点总复习含答案0001
数据分析知识点总复习含答案 一、选择题 1 . (11大连)某农科院对甲、乙两种甜玉米各用 10块相同条件的试验田进行试验， 得到两个品种每公顷产量的两组数据，其方差分别为 S 甲2 = 0.002、S 乙2 = 0.03，贝y () A. 甲比乙的产量稳定 B. 乙比甲的产量稳定 【解析】 【分析】方差是刻画波动大小的一个重要的数字 .与平均数一样，仍采用样本的波动大小去 估计总体的波动大小的方法，方差越小则波动越小，稳定性也越好 . 【详解】因为S 甲=0.002数学知识点初二数据的整理与初步处理
数学知识点初二数据的整理与初步处理 数学知识点初二1、平均数=总量总份数。数据的平均数只有一个。 一般说来，n个数、、、的平均数为 =1n(x1+x2+xn) 一般说来，如果n个数据中，x1出现f1次，x2出现f2次，xk出现fk次，且f1+f2+ +fk=n则这n个数的平均数可表示为x=x1f1+x2f2+xkfkn。其中fin是xi的权重(i=1，2k)。加权平均数是分析数据的又一工具。当考虑不同权重时，决策者的结论就有可能随之改变。 2、将一组数据按由小到大(或由大到小)的顺序排列(即使有相等的数据也要全部参加排列)，如果数据的个数是奇数，那么中位数就是中间的那个数据。如果数据的个数是偶数，那么中位数就是中间的两个数据的平均数。一组数据的中位数只有一个，它可能是这组数据中的一个数据，也可能不是这组数据中的数据. 3、一组数据中出现的次数最多的数据就是众数。一组数据可以有不止一个众数，也可以没有众数(当某一组数据中所有数据出现的次数都相同时，这组数据就没有众数). 4、一组数据中的最大值减去最小值就是极差：极差=最大值-最小值 5、我们通常用表示一组数据的方差，用表示一组数据的平均数，、、、表示各个原始数据.则 ( 平方单位)
求方差的方法：先求平均数，再求偏差，然后求偏差的平方和，最后再平均数 6、求出的方差再开平方，这就是标准差。 7、平均数、极差、方差、标准差的变化规律 一组数据同时加上或减去一个数,极差不变，平均数加上或减去这个数,方差不变,标准差不变一组数据同时乘以或除以一个数,极差和平均数都乘以或除以这个数,方差乘以或 除以该数的平方,标准差乘以或除以这个数。 一组数据同时乘以一个数a，然后在加上一个数b，极差乘以或除以这个数a，平均数乘以或除以这个数a，再加上b,方差乘以a的平方，标准差乘以|a|. (加减的数都不为0)
(完整版)数据库原理与应用重要知识点总结.docx
数据库原理与应用重要知识点总结 三级模式 模式：模式又称逻辑模式，是数据库中全体数据的整体逻辑结构和特征的描述。是所有用户的公共数据视图。 外模式：外模式又称为子模式或用户模式，是数据库用户能看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述。是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。 内模式：内模式又称存储模式，是数据物理结构和存储方式的描述。是数据在数据库内部的表示方式。 两级映像 外模式 / 模式映像：对于每一个外模式，数据库系统都有一个外模式/ 模式映像，它定义了该外模式与模式的对应关 系。当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式/ 模式映像做相应的修改，可以使外模式不变，保证了数据与程 序的逻辑独立性——数据的逻辑独立性。 模式 / 内模式映像：一个数据库只有一个模式，也只有一个内模式。 这一映像是唯一的，用于定义数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。当数据库存储结构改变时，由数据库管理员对模式 / 内模式映像做相应的修改即可，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据 与程序的物理独立性——数据的物理独立性。 存取控制机制： 定义用户权限，并将用户权限存入数据字典中(这些定义被称为安全规则或授权规则)。 权限即用户对某一数据对象的操作权力。 合法性检查，当用户发出存取数据库操作的请求后， DBMS 查找数据字典，根据安全规则进行合法性检查，若用户的 请求超出了定义的权限 / 密级 / 角色，系统将拒绝执行此操作。 视图机制： 视图 --虚表 --导出表 为不同用户定义不同的视图，把数据对象限制在一定的范围。 通过视图机制把要保密的数据对无权操作的用户隐藏起来。 审计 系统提供的一种事后检查的安全机制。 建立审计日志，用以记录用户对数据库的所有操作。 检查审计日志，找出非法存取数据的人、时间和内容。 审计很浪费时间和空间，主要用于安全性要求较高的部门。 RBAC（基于角色的存取控制）role-based access control 特点： 由于角色 / 权限之间的变化比角色/ 用户关系之间的变化相对要慢得多，减小了授权管理的复杂性，降低管理开 销。 灵活地支持企业的安全策略，并对企业的变化有很大的伸缩性。 强制存取控制MAC mandatory access control 强制存取控制是通过对敏感度标记进行控制的。 定义：每一个数据对象都被标以一定的密级，每一个用户也被授予某一级别的许可证，对于任意一个对象，只有具 有合法许可证的用户才可以存取。 特点 :严格，不是用户能够直接感知或进行控制的。 适用性：对数据有严格而固定密级分类的部门——军事部门，政府部门。 敏感度标记：绝密、机密、可信、公开
云计算和大数据基础知识教学总结
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
数据的分析知识点精华总结
数据的分析 例题 1．为了了解参加某运动会的200名运动员的年龄情况，从中抽查了20名运动员的年龄，就这个问题来说，下面说法正确的是（） A．200名运动员是总体 B．每个运动员是总体 C．20名运动员是所抽取的一个样本 D．样本容量是20 1.加权平均数 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； 2.中位数 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数
( 3.众数 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode） 例题 （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（） A．8，9 B．8，8 C．8．5，8 D．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（） A：4 B：5 C：5.5 D：6 4.极差 一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range)。 例题 （1）右图是一组数据的折线统计图，这组数据的极差是， 平均数是；； （2）10名学生的体重分别是41、48、50、53、49、53、53、51、67（单位：ｋｇ），这组数据的极差是（） A：27 B：26 C：25 D：24 5. 方差 各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s2.用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是 s2=[(x 1-)2+(x 2 -)2+…+(x n -)2]； 方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 例题 （1）若样本x1+1，x2+1，…，x n+1的平均数为10，方差为2，则对于样本x1+2，x2+2，…，x n+2，下列结论正确的是（） A：平均数为10，方差为2 B：平均数为11，方差为3 C：平均数为11，方差为2 D：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（） A．1，2，3，4，5 B．0，1，2，3，5 C．2，2，2，2，2 D．2，2，2，3，3
空间数据库知识点总结
为什么与统计数据相比空间数据更复杂，那空间数据该如何组织与管理 ·数据类型多（几何数据、关系数据、辅助数据） ·数据操纵复杂（一般数据检索、增加、删除等，空间数据定位检索、拓扑关系检索等）·数据输出多样（数据、报表、图形） ·数据量大，空间数据种类多（测量、统计数据、文字；地图、影像等） 空间数据的非结构化特征 ·事务数据库：数据记录一般是结构化的。每一个记录有相同的结构和固定的长度，记录中每个字段表达的只能是原子数据，内部无结构，不允许嵌套记录 ·空间数据：这种结构化不能满足要求。需要存储地理实体的空间坐标：实体位置、大小形状；拓扑关系等 文件与数据库混合管理。基本思想：属性数据存储在常规的RDBMS中；几何数据存储在空间数据管理系统中；两个子系统间用标识符联系起来（即通过关键字联系）。优点：由于一部分建立在标准的RDBMS上，存储和检索数据比较有效、可靠。缺点：1由于使用了两个子系统，它们各自有自己的规则，查询操作难以优化，存储在RDBMS外的数据有时会丢失数据项的语义。2数据完整性的约束条件可能遭破坏，如在几何空间数据系统中目标实体仍存在，但在RDBMS中却已删除。 全关系型空间数据库管理系统。基本思想：采用同一DBMS存储空间数据和属性数据，即在标准的关系数据库上增加空间数据管理层;利用该层将结构查询语言（GeoSQL）转化成标准的SQL查询，借助索引数据的辅助关系实施空间索引操作。优点：省去了空间数据库和属性数据库间的繁琐连接，空间数据存取速度快。缺点：由于是存取、效率上总是低于DBMS 中所用的直接操作过程，且查询过程复杂。 对象关系数据库管理系统。关系型数据库+空间数据引擎。思想：用户将自己的空间数据交给独立于数据库之外的空间数据引擎，由空间数据引擎来组织空间数据在关系型数据库中的存储；用户需要访问数据的时候，再通过空间数据引擎，由引擎从关系型数据库中去除数据并转化为客户可以使用的方式。优点：访问速度快，支持通用的关系数据库管理系统，空间数据按BLOB存取，可跨数据库平台与特定GIS平台结合紧密，应用灵活。缺点：空间操作和处理无法在数据库内核中实现，数据模型较为复杂，扩展SQL比较困难，不易实现数据共享与互操作。 对象关系数据库管理系统。扩展对象关系型数据库管理系统。思想：对关系数据库关系系统进行扩展，使之能管理非结构化的空间数据，用户利用这种能力增加空间数据类型及相关函数，从而将空间数据类型与函数从空间数据引擎转移到数据库管理系统中。优点：空间数据的管理与通用数据库系统融为一体，空间数据按对象存取，可在数据库内核中实现空间操作和处理，扩展SQL比较方便容易实现数据共享与互操作。缺点：实现难度大，压缩数据比较困难，目前功能与性能还较差。·扩展的关系数据类型：1大对象类型LOB 2 BOOLEAN 3集合类型ARRAY 4用户定义的类型5面向对象的数据类型·扩展的对象类型：1行对象与行类型[第①步定义行类型②创建行类型③创建基于行类型的表2列对象与对象类型①创建列对象②创建表，定义其中属性是对象类型3抽象数据类型（ADT）·参照类型：REF类型，值是OID①创建两个行类型②创建两个基于行类型的表③描述这两个表的参照关系 地理空间建模的方法（二分法） 地理空间建模是对空间实体的数据抽象后对实体对象或场的描述。 ·基于实体的描述。主要描述不连续的个体现象，适合表示有固定形状的空间实体，强调个体现象，对象之间的空间位置关系通过拓扑关系进行连接。核心思想：将地理实体和现象作为独立的对象，以独立的方式存在，主要描述不连续的地理现象，任何现象都是一个对象，