一、报表设计器 二、设定报表数据源 三、加入控制对象 四、添加数据分组 五、在报表中使用表达式和变量 六、打印报表文件 七、设计标签

6.1 反馈的基本概念及判断方法 6.2 负反馈放大电路的四种组态 6.3 负反馈放大电路的方块图及一般表达式 6.4 深度负反馈放大电路放大倍数的分析 6.5 负反馈对放大电路性能的影响 6.6 负反馈放大电路的稳定性 6.7 放大电路中其它形式的反馈

一、了解信息系统的发展过程及主要的信息系统； 二、掌握数据分析技术的发展过程及主要手段； 三、认识信息系统对组织结构与社会的影响； 四、掌握信息资源管理的概念及内容； 五、认识和理解信息道德概念及主要内容

矩的几种定义 简单的矩方法 一般的矩方法 矩方法与最大似然法和最小二乘法的比较

一、学科平台课程 1《管理学 A》 2《会计学 A》 3《财务管理 A》 4《市场营销学》 5《微观经济学》 6《宏观经济学》 7《经济法》 8《统计学》 9《管理信息系统》 二、专业课程 1《管理数据分析》 2《运营管理》 3《组织行为学》 4《人力资源管理》 5《消费者行为学》 6《市场调查与预测》 7《营销模拟》 8《服务营销学》 9《国际市场营销》 10《整合营销传播》 11《销售管理》 12《电子商务理论与实务》 13《网络营销》 14《商务沟通与谈判》 15《创业学》 16《企业经营实训》 17《营销学科前沿专题》 三、个性化发展课程 1《物流与供应链管理》 2《公共关系学》 3《品牌管理》 4《推销学》 5《客户关系管理》 6《大数据分析与应用》 7《大数据营销》 8《电商视觉设计》 9《跨境电商理论与实务》 10《国际贸易实务》 11《战略管理》 12《公司治理》 13《零售管理》 14《质量管理》 15《管理研究方法论》 16《营销策划》 17《营销工程》 18《金融学》 19《营销伦理学》 20《组织间营销》 四、实践环节课程 1《认识实习》 2《社会调查》 3《业务实习》 4《学年论文》 5《毕业实习》 6《毕业论文》

一、学科平台课程 1《管理学 B》 2《会计学 A》 3《微观经济学》 4《宏观经济学》 5《财政学》 6《政治经济学》 7《统计学》 8《计量经济学》 9《经济法》 二、专业课程 1《金融学》 2《证券投资学》 3《国际经济学》 4《商业银行经营与管理》 5《期货投资理论与实务》 6《国际金融》 7《金融市场学》 8《公司财务》 9《金融工程学》 10《金融衍生品交易》 三、个性化发展课程 1《创业学》 2《企业经营实训》 3《金融学科前沿专题》 4《保险学》 5《中央银行学》 6《投资银行学》 7《金融数据分析》 8《金融时间序列分析》 9《银行会计》 10《金融交易模拟》 11《金融法规与监管》 12《金融英语》 13《互联网金融与金融科技》 14《产业组织理论》 15《逻辑学》 16《行为金融学》 17《信用管理》 18《管理沟通》 19《证券投研报告写作》 20《金融英文文献选读》 四、实践环节 1《认识实习》 2《业务实习》 3《毕业实习》 4《社会调查》 5《学年论文》 6《毕业论文》

专业必修课程 《微生物学》 《农业实验室安全教育》 《植物生产类专业导论》 《农业气象学 B》 《遗传学 B》 《植物生理学 A》 《种子生物学》 《植物保护学 A》 《土壤肥料学》 《现代企业管理》 《作物栽培学 B》 《分子生物学基础》 《试验设计与数据分析》 《食用菌栽培技术》 《生物化学 B》 《作物育种学综合实验》 《农业生物技术 A》 《作物育种学》 《作物种子生产 A》 《种子检验学》 《种子加工与贮藏》 《种子经营与管理 A》 专业综合实践环节 《农业气象学教学实习 B》 《作物种子生产实践基础》 《植物保护学 A 实习》 《植物学教学实习 B》 《农业生物技术实习》 《种子检验与加工实习》 《作物种子生产实习》 《毕业论文》 专业选修课程 《智慧农业理论与实践》 《现代种业讲座》 《农业生态学》 《市场营销学》 《农业信息技术》 《耕作学 B》 《种质资源学》 《基因组学概论》 《园艺通论》 《作物施肥原理与技术 B》 《互联网+现代农业》 《科技文献阅读与写作》 《农业推广学》 《植物新品种保护与 DUS 测试》 《分子植物育种 A》 《生物育种进展》 《生物信息学》 《生物进化论》 《双碳概论》 《农业大数据原理与应用 C》 《农业政策学》 《农业信息技术 B》 《农业生产机械化》

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析

2.1 概述 2.2 数据的采集与处理 2.3 数据分布的分析与假设分布族