一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures) 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program) 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures) 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents) 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures) 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents

一、地理信息系统的数据 1。地理信息系统的一个重要部分就是数据。 2.数据类型在开发一个特定的GIS时,要根模据应用需求确定对各类数据的要求。 3.数据获取随着GIS产业化的深入发展,越来越多的数据资料被不同数据生产部门数据字化 4.数据质量数据质量是指数据适用于不同应用的能力

数据是C++程序的重要组成部分,是程序操作的对象,它们具有一定的数据名称、数据 类型、存储类型、作用域和生存期等属性。 数据名称是程序员为某一数据所指定的标识符。数据类型确定了数据占用内存区域的大 小和数据存放形式。存储类型则规定了数据在内存中的位置和生存期。作用域确定了数据可 以使用的范围。生存期则说明了数据占用的内存时间

数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送

数据通信基本概念 数据通信系统基本结构 信息、数据、信号 数据通信的主要技术指标 数据传输方式 串行通信、并行通信 单工通信、半双工通信、全双工通信 基带传输、频带传输、宽带传输 数据的同步技术 异步传输、同步传输 数据编码技术 数字数据信号 模拟传输 幅移键控ASK、频移键控FSK、 相移键控PSK 数字传输 不归零码NRZ、曼彻斯特编码、 差分曼彻斯特编码 模拟数据信号 模拟传输 调幅、调频、调相 数字传输 脉冲编码调制PCM 多路复用技术 时分多路复用、频分多路复用、波分多路复、码分多路复用 数据交换技术 电路交换、报文存储转发交换、报文分组存储转发交换（数据 报方式、虚电路方式） 传输介质 传输介质类型与特点 差错控制技术 检错码、纠错码和差错控制机制

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

1. 大数据时代 2. 大数据概念 3. 大数据的影响 4. 大数据的应用 5. 大数据关键技术 6. 大数据计算模式 7. 大数据产业 8. 大数据与云计算、物联网的关系 9. 大数据在中医药及生物医学领域的应用

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法