• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

数据残差图分析原理； 关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：

学生通过本节内容的学习，了解数据流程调查的主要内容，掌握数据流程的表示方法，包括数据流程的画法和描述流程处理的逻辑工具，了解数据流程分析的任务，掌握数据字典建立方法。明白业务处理调查的内容；掌握业务处理的描述工具

1数据域分析 2逻辑分析仪的基本原理 3逻辑分析仪的应用

1. 认识软件 2. 数据录入与定义 编码——录入数据——定义数据 3. 数据整理 变换——排序 4. 其他常用内容 选择统计分析用的记录和变量 数据转置DATA--TRANSPOSE 数据文件拆分与合并DATA--MERGE FILES

10.1 交通大数据科技创新发展概况 10.2 交通大数据科技创新发展概况 10.3 交通大数据应用创新核心技术分析 10.4 一个基于群智协同与多要素融合的智能交通指挥系统设计方案 10.5 交通大数据智能研判应用创新：案例分析 10.6 本章小结

1. 需求分析 2. 概念结构设计 3. 逻辑结构设计 4. 数据库的物理设计 数据库的物理设计 5. 数据库实施 6. 数据库运行与维护 数据库运行与维护

本章主要讲解数据访问技术,学习的目标包括:了解关系数 据库模型,理解 ADO.NET的数据访问模型,掌握通过 ADO.NET对数据库进行访问。最后的实例分析的目标是编写 个用于数据库存取的 Windows forms应用程序,通过 ADO NET对记录的数据进行增加、删除、修改,并将修改后 的内容保存到后台数据库中

1. 窗体的功能 窗体是Access数据库的对象之一，是数据库和用户之间建立联系的窗口和媒介。与报表 不同，窗体的主要功能是显示和处理数据，实现人机交互，如，输入、修改和删除数据库中 的数据等。而不是象报表那样主要用来分析、显示和打印数据库中的信息

·数据科学方法学 ·问题定义与业务理解 ·分析方法 ·数据需求 ·数据收集 ·数据理解 ·数据准备 ·建模 ·模型评估 ·部署 ·反馈