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一、报表设计器 二、设定报表数据源 三、加入控制对象 四、添加数据分组 五、在报表中使用表达式和变量 六、打印报表文件 七、设计标签
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MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境。 MATLAB功能强大、简单易学、编程效率 高,深受广大科技工作者的欢迎
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2.1 Matlab简介 MatlabCleve的首创者 Moler博士在数值分析,特 别是在是指线性代数的领域中很有影响。 Matlab(Matrix Laboratory,即矩阵实验室) Matlab于1984年推出了正式版本。后来 Moler组建 了一个名为 MathWorks的软件开发公司( http: //www. mathworks. com)专门扩展并改进 Matlab. 1998年推出5.3版。2000年11月6日推出最新版本 Matlab 6. 0
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项目一 物流统计工作 项目二 物流调查技能与数据分析 项目三 物流市场供需统计分析 项目四 物流仓储统计分析 项目五 物流运输统计分析 项目六 物流配送统计分析 项目七 海关统计分析
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第一讲 MATLAB概述与运算基础 MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境。 MATLAB功能强大、简单易学、编程效率 高,深受广大科技工作者的欢迎
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8.1 Explore some of the emerging technologies that may impact analytics, business intelligence (BI), and decision support 8.2 Describe the emerging Internet of Things (IoT) phenomenon, potential applications, and the IoT ecosystem 8.3 Describe the current and future use of cloud computing in business analytics 8.4 Describe how geospatial and location-based analytics are assisting organizations 8.5 Describe the organizational impacts of analytics applications 8.6 List and describe the major ethical and legal issues of analytics implementation 8.7 Identify key characteristics of a successful data science professional
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7.1 Learn what Big Data is and how it is changing the world of analytics 7.2 Understand the motivation for and business drivers of Big Data analytics 7.3 Become familiar with the wide range of enabling technologies for Big Data analytics 7.4 Learn about Hadoop, MapReduce, and NoSQL as they relate to Big Data analytics 7.5 Compare and contrast the complementary uses of data warehousing and Big Data technologies 7.6 Become familiar with select Big Data platforms and services 7.7 Understand the need for and appreciate the capabilities of stream analytics 7.8 Learn about the applications of stream analytics
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MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境
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专业必修课程 《微生物学》 《农业实验室安全教育》 《植物生产类专业导论》 《农业气象学 B》 《遗传学 B》 《植物生理学 A》 《种子生物学》 《植物保护学 A》 《土壤肥料学》 《现代企业管理》 《作物栽培学 B》 《分子生物学基础》 《试验设计与数据分析》 《食用菌栽培技术》 《生物化学 B》 《作物育种学综合实验》 《农业生物技术 A》 《作物育种学》 《作物种子生产 A》 《种子检验学》 《种子加工与贮藏》 《种子经营与管理 A》 专业综合实践环节 《农业气象学教学实习 B》 《作物种子生产实践基础》 《植物保护学 A 实习》 《植物学教学实习 B》 《农业生物技术实习》 《种子检验与加工实习》 《作物种子生产实习》 《毕业论文》 专业选修课程 《智慧农业理论与实践》 《现代种业讲座》 《农业生态学》 《市场营销学》 《农业信息技术》 《耕作学 B》 《种质资源学》 《基因组学概论》 《园艺通论》 《作物施肥原理与技术 B》 《互联网+现代农业》 《科技文献阅读与写作》 《农业推广学》 《植物新品种保护与 DUS 测试》 《分子植物育种 A》 《生物育种进展》 《生物信息学》 《生物进化论》 《双碳概论》 《农业大数据原理与应用 C》 《农业政策学》 《农业信息技术 B》 《农业生产机械化》
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一、学科平台课程 1《管理学 A》 2《会计学 A》 3《财务管理 A》 4《市场营销学》 5《微观经济学》 6《宏观经济学》 7《经济法》 8《统计学》 9《管理信息系统》 二、专业课程 1《管理数据分析》 2《运营管理》 3《组织行为学》 4《人力资源管理》 5《消费者行为学》 6《市场调查与预测》 7《营销模拟》 8《服务营销学》 9《国际市场营销》 10《整合营销传播》 11《销售管理》 12《电子商务理论与实务》 13《网络营销》 14《商务沟通与谈判》 15《创业学》 16《企业经营实训》 17《营销学科前沿专题》 三、个性化发展课程 1《物流与供应链管理》 2《公共关系学》 3《品牌管理》 4《推销学》 5《客户关系管理》 6《大数据分析与应用》 7《大数据营销》 8《电商视觉设计》 9《跨境电商理论与实务》 10《国际贸易实务》 11《战略管理》 12《公司治理》 13《零售管理》 14《质量管理》 15《管理研究方法论》 16《营销策划》 17《营销工程》 18《金融学》 19《营销伦理学》 20《组织间营销》 四、实践环节课程 1《认识实习》 2《社会调查》 3《业务实习》 4《学年论文》 5《毕业实习》 6《毕业论文》
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