第1节 移动数据通信概述 4.1.1 移动数据通信概念 4.1.2 移动数据通信系统的组成和分类 4.1.3 移动数据通信系统的主要技术问题 4.1.4 移动数据通信的网络技术比较 4.1.5 移动数据通信的发展前景与趋势 第2节 蜂窝移动数据通信 4.2.1 电路交换蜂窝移动数据通信 4.2.2 分组交换蜂窝移动数据通信 4.2.3 短消息服务 第3节 CDPD分组数据业务 4.3.1 CDPD发展历史 4.3.2 CDPD的网络结构与系统组成 4.3.3 CDPD原理 4.3.4 CDPD的协议模型* 4.3.4 CDPD的主要特点 4.3.5 CDPD的主要业务应用 第4节 无绳移动数据通信 4.4.1 无绳数据通信概述 4.4.2 数字无绳通信系统 4.4.3 无绳数据通信的主要应用

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel

信息管理与信息系统专业 《专业导论及信息系统基础》 《C 语言程序设计 A》 《C 程序设计实践》 《管理学原理》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计实践》 《数据结构》 《操作系统》 《微观经济学》 《数据结构实践》 《操作系统（LINUX）应用与实践》 《管理统计学》 《数据库系统基础》 《WEB 原理及应用》 《计算机网络》 《PYTHON 程序设计》 《管理统计学实践》 《数据库设计》 《WEB 原理及应用实践》 《计算机网络实践》 《会计学》 《信息系统分析与设计》 《商务智能方法与应用》 《分布式系统及云计算原理》 《JAVA 企业级开发与实践》 《信息系统分析与设计课程设计》 《商务智能实践》 《ORACLE/MYSQL 数据库系统》 《电子商务概论》 《运筹学 I》 《信息系统安全基础》 《大数据技术基础》 《企业架构》 《移动应用开发与实践》 《信息系统安全实习》 《流数据分析技术》 《数据可视化技术》 《人机交互设计》 《信息系统项目管理》 《信息系统测试技术》 《财务管理》 《JAVA 开源框架》 《企业经营管理模拟系统及实践》 《大数据开发技术》 《商务沟通与市场营销》 《运筹学 II》 《企业资源计划（ERP）及实践》 《信息安全管理与风险评估》 《自主创新创业实践》 《大数据技术及应用综合实践》 《IT 产品设计与运营综合实践》 《毕业设计》 电子商务专业 《信息系统基础》 《网页设计与制作》 《网络实用技术》 《实用操作系统》 《网络营销》 《实用操作系统实践》 《网络营销实践》 《电子商务法律》 《数据库系统及应用》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统及应用实践》 《JAVA 程序设计实践》 《运筹学》 《商务智能》 《电子商务 WEB 开发技术》 《电子商务 WEB 开发技术实践》 《JAVA 商务实践》 《数据分析技术》 《网上支付与结算》 《电子商务系统分析与设计》 《物流与供应链管理》 《电子商务运营管理》 《互联网金融》 《电子商务系统分析与设计实践》 《物流与供应链管理实习》 《移动电子商务》 《信息经济学》 《客户关系管理》 《电子商务安全》 《电子商务安全实践》 《社会调查与研究方法》 《电子商务综合实习》 《CDA 数据分析实训》

对空间数据的处理是GIS的核心功能,GIS中的数据通常描述三部分信息 空间信息(位置,空间关系等等),非空间的属性信息,时间信息。数据按照其测 量尺度,可以分为定名、定比、间隔、比率量四种类型。由于各方面的原因,GIS 数据存在着质量问题,了解数据质量有利于数据的正确使用,避免出现“ Garbage in, Garbage Out”的情形。数据质量可以通过元数据进行描述,简单的说,元数据 是对数据的描述,在GIS应用不断发展、空间数据不断增长的情况下,元数据有 助于数据的共享和有效使用

1．数据 数据(Data)实际上是描述事物的符号记录。 2．数据库 数据库（Database）是数据的集合，以统一的结构形式存放于统一的存储介质内，可被各个应用程序所共享。 3．数据库管理系统 数据库管理系统(Database Management System，简称DBMS)是负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等功能的一种系统软件

对表中数据所进行的所有操作都在数据表视图 中进行。进入数据表视图的方法是:在数据库 设计视图的“表”对象选项卡上选中准备对其 数据进行操作的表对象,然后单击“打开”按 钮。 例如,在“零售商店管理信息系统”数据库设 计视图中,选定“库存数据记录”表对象,单 击“打开”按钮“”,即进入“库存数据记录” 表对象的数据表视图,如图3-1所示。图3-1中所 示数据可以作为需要添加到“库存数据记录” 表中数据的参考

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）

1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型（Data Model） 1.3.1 实体联系模型（ER模型） 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算

在计算机领域中，信息载体的各种符号等都看作为数据, 程序设计语言中使用的各种数据都有与之相联系的数 据类型，而数据类型是语言中描述数据结构的机制。 数据类型刻划了数据符号所能具有的值及在其上可施 行的操作。程序中使用的所有数据都必须指定其数据类型。 程序设计语言中为数据指定数据类型的另一目的是为 数据分配规定的存储空间、正确解释与使用数据