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第八章 研究设计 第九章 观察法 第十章 访谈法 第十一章 问卷调查法 第十二章 测量法 第十三章 实验法 第十四章 质的研究 第十五章 统计数据分析 第十六章 研究报告的撰写
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似然函数,最大似然估计量 指数与高斯概率密度函数的参数确定举 最大似然估计量的方差 不等精度观测结果的并合 解析法 蒙特卡罗法 RCF边界法 图解法
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一、学科平台课程 1《电工技术》 2《工程制图 B1》 3《工程制图 B2》 4《工程力学》 5《机械工程材料》 6《机械设计基础》 二、专业课程 1《物流工程》 2《物流系统建模与仿真》 3《物流管理》 4《供应链管理》 5《物流信息技术》 6《仓储与库存控制技术》 7《物流设施设备》 8《运输与配送》 9《国际物流学》 10《物流系统工程》 11《物流系统规划》 三、个性化发展课程 1《物流 3D 模型设计》 2《物流项目管理》 3《物流成本管理》 4《物流运筹与优化》 5《Flexsim 高级应用技术》 6《数据库原理》 7《数据分析与 VBA 程序设计》 8《配送中心规划与设计》 9《物流工程经济学》 10《生产物流系统》 11《物流工程案例分析》 12《物流管理信息系统》 13《物流市场营销学》 14《专业英语》 15《科技论文写作》 16《物流法律法规》 17《物联网技术基础》 18《物流设备管理》 19《港口机械》 20《物流工程经济学》 21《物流工程安全技术》 22《物流自动化》 23《现代物流装备与技术》 24《物流机械设计基础》 25《仓储设备选择与设计》 26《机械动力学基础》 27《专业英语》 28《海关报关实务》 29《采购学》 30《外贸英语函电》 31《智能物流技术概论》 32《人力资源管理》 33《物流业务英语口语》 34《物流大数据分析》 35《电子商务》 四、实践环节 1《工程训练 B》 2《认识实习》 3《物流仿真实践》 4《仓储与库存控制技术课程设计》 5《配送中心规划课程设计》 6《物流设施设备课程设计》 7《物流管理信息系统课程设计》 8《物流系统综合实训》 9《生产实习》 10《毕业设计(论文)》313
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4.1 Define data mining as an enabling technology for business analytics 4.2 Understand the objectives and benefits of data mining 4.3 Become familiar with the wide range of applications of data mining 4.4 Learn the standardized data mining processes 4.5 Learn different methods and algorithms of data mining 4.6 Build awareness of the existing data mining software tools 4.7 Understand the privacy issues, pitfalls, and myths of data mining
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检验拟合优度,P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的χ2检验 样本、估计量与偏置 估计量的平均值、方差与协方差
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方案拟定 测点布置及仪器设备选用 加载等级控制及过程安全控制 数据分析与结构性能评定
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假设,检验统计量,显著水平,功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络
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交叉层积木作为一种新型木建筑材料已经在北美地区推广开来,然而在我国还没有得到引进和推广.本文介绍了这种新型材料的性能特点,总结其生产工艺、设计方法和研究进展,重点对交叉层积木七种半刚性连接的抗震性能进行试验研究.研究表明:紧固件全部被拔出的失效模式为理想的延性破坏模式,滞回曲线表现出高度非线性、刚度退化、强度退化以及捏拢现象.通过试验数据分析,给出了在延性和承载能力两方面最佳的连接
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(一)理论课程 《管理学》 《经济学》 《专业导论》 《会计学》 《市场营销》 《组织行为学》 《管理信息系统》 《管理研究方法与文献阅读实践》 《财务管理》 《人力资源管理》 《经济法》 《市场调查与预测》 《消费者行为学》 《战略管理》 《公司治理》 《电子商务管理》 《管理沟通》 《绩效管理》 《项目管理概论》 《专业英语》 《税法》 《品牌策划与管理》 《应用文写作》 《领导力》 《商务数据分析》 《物流管理》 《运营管理》 《商业伦理》 《计量经济学》 《劳动关系管理》 《采购与供应链管理》 《创业学》 《管理案例分析》 《商务谈判学》 《公共关系学》 《跨文化管理》 《商务礼仪》 《专业知识前沿》 (二)实验课程 《会计学》 《市场营销》 《组织行为学》 《管理信息系统》 《管理研究方法与文献阅读实践》 《人力资源管理》 《市场调研实践》 《消费者行为学》 《战略管理》 《公司治理》 《电子商务管理》 《管理沟通》 《绩效管理》 《项目管理概论》 《品牌策划与管理》 《领导力》 《专业社会实践》 《物流管理》 《运营管理》 《商业伦理》 《计量经济学》 《劳动关系管理》 《ERP 经营模拟》 《采购与供应链管理》 《创业学》 《管理案例分析》 《商务谈判学》 《企业管理全景综合试验》 《公共关系学》 《跨文化管理》 《商务礼仪》 《毕业论文》 (三)实践课程 《专业认知实践》 《专业社会实践》 《毕业实习》
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3.1 Understand the basic definitions and concepts of data warehousing 3.2 Understand data warehousing architectures 3.3 Describe the processes used in developing and managing data warehouses 3.4 Explain data warehousing operations 3.5 Explain the role of data warehouses in decision support
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