本章主要介绍了数据分布特征的描述的基本理论,包括平均指标 和变异指标的基本概念、种类以及各种计算方法,计算和应用平均指 标应注意的问题等。通过学习,使学习者能够掌握数据分布的集中趋 势和离散特征,为经济管理服务

复旦大学：《商务智能》课程PPT教学课件（商务数据分析）04 数据挖掘基础（数据挖掘原理）

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？

1.从不同角度审视同一组数据(图表的转置) 2.利用图表类型表现不同的数据

1、数据文件的改动不引起程序的改动——程序与数据分离 2、不同程序可以访问同一数据文件中的数据——数据共享 3、能长期保存程序运行的中间数据或结果数据

图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚

复旦大学：《商务智能》课程学习资料（商务数据分析）基于项目沉浸式教学方法的数据分析类课程实践

一、市场调查数据分析的基本方法 二、假设检验法 三、方差分析法 四、聚类分析法 五、判别分析法

PAW 与 ROOT 简介 PAW 与 ROOT 的数据结构 PAW 与 ROOT 的图形运算 PAW 与 ROOT 上的随机抽样

常用的概率密度函数分布的数学形式 相应的平均值与方差 相关的应用范围