◼ Data Objects and Attribute Types ◼ Basic Statistical Descriptions of Data ◼ Data Visualization ◼ Measuring Data Similarity and Dissimilarity ◼ Summary

Motivation: Why data mining? What is data mining? A Multi-Dimensional View of Data Mining What Kinds of Data Can Be Mined? What Kinds of Patterns Can Be Mined? What Kinds of Technologies Are Used? What Kinds of Applications Are Targeted? Major Issues in Data Mining A Brief History of Data Mining and Data Mining Society Summary

3.1 分析化学中的误差 3.2 有效数字及其运算规则 3.3 分析化学中的数据处理 3.4 显著性检验 3.5 可疑值取舍 3.6 回归分析法 3.7 提高分析结果准确度的方法

教学目的: 1. 掌握系统误差与随机误差的区别和减免；准确度与精密度的区别、联系与表示方法。 2. 熟练掌握有效数字的位数确定及运算规则，会用置信区间和置信概率处理分析数据。 3. 了解随机误差的分布规律，了解ｔ检验和 F 检验在具体分析中的应用。 教学重点： 1. 有效数字及其运算，标准偏差和平均值置信区间的计算 2. t、F 检验法的方法与作用，可疑值的取舍， 3. 提高分析结果准确度的方法。 教学难点： 1. 正态分布的概率范围； 2. 平均值的置信区间(如从σ求µ的置信区间,从 S 求 X 的置信区间，t 分布)

5.1数据库访问技术概述 5.2ADO组件之 Connection对象 5.3ADO组件之 RecordSet对象 5.4SQL语句操作数据库 5.5ADO组件之 Command对象 5.6ADO综合应用实例分析

12.1 推荐系统概述 12.2 推荐算法 – 协同过滤 12.3 协同过滤实践 – 电影推荐系统

实验内容 实验1单链表的生成、插入和删除 Windows998操作系统 实验2排序二叉树的建立和查找。 实验3数据库系统及应用:实现“学生成绩”数据库的管理操作(包括输入、查询、报表、窗体)

• 10.1 可视化概述 • 10.2 可视化工具 • 10.3 可视化典型案例

• 6.1 概述 • 6.2 HBase访问接口 • 6.3 HBase数据模型 • 6.4 HBase的实现原理 • 6.5 HBase运行机制 • 6.6 HBase编程实践

• 5.1 分布式文件系统 • 5.2 HDFS简介 • 5.3 HDFS相关概念 • 5.4 HDFS体系结构 • 5.5 HDFS存储原理 • 5.6 HDFS大数据读写过程 • 5.7 HDFS编程实践