1 Poisson分布的概念与特性 3 Poisson分布样本均数与总体均数的比较 4 Poisson分布两样本均数的比较 5 STATA计算 2 Poisson分布总体均数的估计

模型背景 问题提出与方程建立 数值模拟及观察 模型理论分析 模型改进 改进模型的数值模拟 改进模型的分析

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8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

• 目前经济型酒店行业竞争态势 • 用户相关数据准备 • 通过Python编程抓取评论 • 数据预处理 • 商务宾馆客户数据分析 – 酒店评分影响因素 – 酒店评分与酒店业绩的关系 – 酒店评分分析 – 客户情感分析 – 竞争分析 • 建议

• 火锅相关数据抓取 • 数据预处理 • 数据分析 – 海底捞运营分析 – 店铺选址分析 • 菜品关联分析 • 用户评论和评分的关联分析 • 顾客情感分析

数据分析中，可通过各种可视化的图形，从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况，发现可能存在的问题或潜在危机，并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点，可以为进一步数据挖掘做预处理

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