工资数据的输出，按其内容可大体分为三个部 分：个人工资数据(工资明细表)；按部门汇总的工 资数据；按统计口径汇总的数据。按其输出途径又 可分两种：屏幕显示和打印机输出。查询输出可实 现从屏幕输出，可按个人、单位或其他指定条件查 询工资数据并显示。打印输出是把个人工资数据和 各部门、车间科室的汇总数据以工资表等形式打印 出来

一、数字数据传输的特点和意义 二、数字数据传输的基本原理 三、数字数据的时分复用(TDM) 四、数字数据网(DDN) 五、数字数据传输系统 六、数字数据网同步

数据结构讨论的是数据的逻辑结构、存储方式 以及相关操作的实现等问题，为学习后续专业课程 打下基础。本章讲述数据结构的基本概念及相关术 语，介绍数据结构、数据类型和抽象数据类型之间 的联系，介绍了算法的特点及算法的时间与空间复 杂性

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

线性结构的特点是,在数据元素的非空有限集中, （1)存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素; （2)存在唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素; （3)除第一个数据元素之外,集合中的每个数据元素均只有一个直接前趋数据元素;

1、了解 Excel的数据类型 2、掌握不同类型数据的输入方法 3、掌握复制公式输入数据的方法 4、掌握大批量相同数据的输入方法 5、掌握通过自定义格式简少数据输入的方法

1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据关键技术 1.5 大数据计算模式 1.6 代表性大数据技术

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量