一、概述 二、 SPSS13.0的界面的认识 三、 变量的定义和数据的输入 四、 数据常用的一些编辑 五、 常用统计学方法 六、 曲线的绘制

◼ SAS数据集、常量、变量与观测 ◼ SAS函数 ◼ SAS操作符 ◼ 数据步流程

2.1B编码规则 2.2VB的数据类型 2.3变量与常量 2.4运算符与表达式 2.5数据的输入输出 2.6VB的常用内部函数

第2章:VFP语言基础 1数据类型 2运算符和表达式 3数据存储 4函数 5命令

第1章传感器与检测技术的理论基础 1.1测量概论 1.2测量数据的估计和处理

完整性控制机制 1.完整性约束条件定义机制 2.完整性检查机制 3.违约反应

1. 数据挖掘简介 2. 非线性规划及其对偶理论 3. 支持向量机理论、算法与应用

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• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型