高等数学 T 文科高等数学 高等数学 线性代数 高等代数 空间解析几何 数学分析 复变函数与积分变换 复变函数 应用回归分析 概率论 概率论与数理统计 A 概率论与数理统计 应用随机过程 运筹学 最优化方法 离散数学 数学实验与建模 数学与经济 数学与文化 大学物理 卫星导航的奥秘 朋友圈与网络 数字动画与虚拟现实技术导论 计算方法 数字图像处理 数字信号处理 计算机应用基础 B 数据结构 计算机应用基础 逻辑与计算机设计基础 人工智能鱼 FLASH 动画设计与 ASP 编程 数据库基础及应用 Java 程序设计 数据库系统原理 数据库应用基础 软件工程 现代操作系统 嵌入式操作系统 web 程序设计 程序设计语言（C++） 程序设计语言（C 语言） 程序设计语言 python I 程序设计语言 python II 程序设计基础 I 程序设计基础 I 课程设计 Photoshop 入门与提高 电子商务概论 编程艺术 编译原理技术 编译原理技术课程设计 操作系统原理 操作系统原理课程设计 大数据应用平台 大数据应用平台课程设计 单片机原理与应用 高级程序设计 高级程序设计课程设计 海洋大数据技术与应用 海洋大数据技术与应用课程设计 计算机网络 计算机网络课程设计 计算机系统结构 计算机组成原理 数据结构课程设计 数据库原理 数据库原理课程设计 数据挖掘 数据挖掘课程设计 信息安全概论 信息论 虚拟现实 移动开发技术 中级综合开发实践 专业大型综合实践 综合实习 毕业设计(论文) 毕业设计（论文） 毕业论文 海洋空间信息工程概论 海洋信息技术与应用 海洋遥感影像分析 海洋遥感影像分析课程设计 空间建模与分析 空间建模与分析课程设计 空间数据获取技术基础 空间数据获取技术基础课程设计 空间信息管理与服务 逻辑与计算机设计基础 I 课程设计 人工智能基础 人工智能基础课程设计 数学建模 数学建模课程设计 数学实验 数值分析 数值分析课程设计实习 数字信号处理课程设计 算法基础 算法基础课程设计 微机原理与接口技术 物联网概论 软件工程课程设计 软件工程综合课程设计 软件开发与创新 软件开发与创新课程设计 数学专业英语 控制论基础 计算智能

教学内容： 1.态数列的含义、种类 2.动态数列各分析指标的含义、计算方法 3.时间数列的各个影响因素及其含义 4.长期趋势的测定方法 5.季节变动的测定方法 6.循环变动的测定方法 教学重点： 1.动态数列各分析指标的含义、计算方法 2.长期趋势的测定方法，特别是最小二乘法 3.季节变动的测定方法，特别是同期平均法 教学难点： 1.序时平均数、平均发展速度的计算 2.长期趋势、季节变动的测定

◼ 商务智能概述 ◼ 在线分析处理OLAP技术 ◼ 数据挖掘技术和方法* ◼ 数据挖掘过程 ◼ 数据仓库 ◼ 商务智能应用*

学习本章的目的在于了解时间数列的概念、种类和编制方法；熟练掌握时间数列各项分析指标的计算方法，并能够结合实际资料进行运用；理解并掌握长期趋势、季节变动的测定方法。 第一节 动态数列概述 第二节 动态数列的分析指标 第三节 长期趋势的测定与预测 第四节 季节变动和循环变动的测定

一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据：任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积，而且当R的对角元符号取定时，分解是唯一的

由牛顿—莱布尼兹公式知:计算定积分f(x)d 的关键在于求出f(x)在[a,b]上的一个原函数F(x);而由 第五章知求函数的原函数(即不定积分)的方法有凑微分法、 换元法和分部积分法.因而在一定条件下,也可用这几 种方法来计算定积分

由牛顿—莱布尼兹公式知:计算定积分f(x)d 的关键在于求出f(x)在[a,b]上的一个原函数F(x);而由 第五章知求函数的原函数(即不定积分)的方法有凑微分法、 换元法和分部积分法.因而在一定条件下,也可用这几 种方法来计算定积分

上一章,已经系统地介绍了定积分的基本 理论和计算方法。在这一章中,将利用这些知 识来分析解决一些实际问题。定积分的应用很 广泛,在自然科学和生产实践中有许多实际问 题最后都归结为定积分问题。本章不仅对一些 几何物理量导出计算公式,更重要的是介绍运 用“微元法”将所求的量归结为计算某个定积 分的分析方法

上一章,已经系统地介绍了定积分的基本 理论和计算方法。在这一章中,将利用这些知 识来分析解决一些实际问题。定积分的应用很 广泛,在自然科学和生产实践中有许多实际问 题最后都归结为定积分问题。本章不仅对一些 几何物理量导出计算公式,更重要的是介绍运 用“微元法”将所求的量归结为计算某个定积 分的分析方法

• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题