一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)

为什么要预处理数据? 现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了, 什么问题都会出现 不完整的:有些感兴趣的属性缺少属性值,或仅包含聚集数据

数据库技术的演化(2) 1980s晚期: 各种高级数据库系统(扩展的关系数据库面向对象数据库等 等)

一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据

什么是聚类分析? 聚类(簇):数据对象的集合 在同一个聚类(簇)中的对象彼此相似 不同簇中的对象则相异

美籍华人、经济学教授谢文蔚通过多年对 美国、瑞士、南斯拉夫、日本、韩国、新加坡 等国经济发展的研究,归纳出经济发展应具备 11个条件:其中第8条就是——有正确发展战 在经济谋略策划与实施中,兵家的智慧开 始被人祭起,《孙子兵法》、《黄公韬略》、《鬼谷 子妙算》一版再版;《易经算卦》、《手相》、《刘 伯温推背图》突然畅销。 什么是谋略,解释有千百种,用一句话来 说,就是“为创造有利条件实行全盘性行动的 计划和策略”,以长期、综合性观点来看,即是 “创造致胜条件” 中外经济界,处处散在“珍珠”。“经济谋 略库”,从宝藏中挖掘有益的财富。 军事科学、经济建设,彼此间存在着血缘 关系

一、田径运动场地的演变 古代奥林匹克运动会是在希腊的雅典举行,通过挖掘古遗址发现,当时的田径场地 是长方形的直跑道,长度不一,约合185115米。终点线是绳子,手抓住绳子就算到 达终点。后来演变为马蹄形场地,这种场地一直沿用到现代第一届奥林匹克运动会。二 十世纪初,又演变成半圆式场地,这种场地一直沿用到现在。在这期间还出现过篮曲式 和三圆心式场地。目前世界各国都采用半圆式田径场地。一开始半圆式田径场地的周长 不统一,直到第七届现代奥运会才确定为400米,两个半圆的半径r有36米的,有 37.898米,目前国际田联建议标准田径场地两个半圆的半径最好修建成36.50米

◼ 13.1 从数据库到数据仓库 ◼ 13.2 数据仓库的结构 ◼ 13.3 数据仓库的设计 ◼ 13.4 OLAP与数据仓库 ◼ 13.5 数据挖掘（data mining，DM） ◼ 13.6 决策支持系统与数据仓库 ◼ 13.7 SQL Server 2000的数据仓库 ◼ 13.8 小结 ◼ 13.9 习题

一、算法描述 k中心点算法:首先为每一个簇随意选择一个代表对象;剩余的对象其与 代表的对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非代表对象来替代代表 对象,以改进聚类的质量。聚类结果的质量用一个代价函数来估算,该函数度 量对象与其参与对象之间的平均相异度。为了确定非代表对象Om是否是当 前代表对象O的好的替代,对于每一个非代表对象P,考虑以下四种情况

第十三讲提纲 一、交互式绘图工具 1.图形模板 2.属性编辑 3.绘图浏览 二、图形的数据挖掘 1.数据获取 2.数据分析 3.数据重用