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  • ICMP(INTERNET CONTROL MESSAGE PROTOCOL,网络控制报文协议),经常在一些计算机网络面试和笔试中遇到,下面我们就看看技术之瞳上... A、应用层 B、网络层 C、数据链路层 D、传输层 分析:  ICMP协议是TCP/IP协议

      ICMP(INTERNET CONTROL MESSAGE PROTOCOL,网络控制报文协议)经常在一些计算机网络面试和笔试中遇到,下面我们就看看技术之瞳上两道关于ICMP的笔试题。

      技术之瞳 阿里巴巴技术笔试心得习题2.2:
      TCP/IP模型体系结构中,ICMP协议属于(B)
      A、应用层 B、网络层 C、数据链路层 D、传输层

      分析:
      ICMP协议是TCP/IP协议族的一个子协议,协议号为1,封装在IP报文内部的,一般不把其作为高层协议。它一般用于IP主机和路由器之间传递控制消息,通过 IP 包传送的 ICMP 信息主要用于涉及网络操作或错误操作的不可达信息。 ICMP 包发送是不可靠的,所以主机不能依靠接收 ICMP 包解决任何网络问题。
      ICMP不象TCP或UDP有端口,但它确实含有两个域:类型(type)和代码(code)。而且这些域的作用和端口也完全不同。Ping用到的是ICMP协议,不是端口。
      由于它封装在IP报文中,很显然属于网络层。

      技术之瞳 阿里巴巴技术笔试心得习题2.3:
      以下对网际控制协议(ICMP)描述中正确的是(ACD)
      A、ICMP封装在IP数据报的数据部分
      B、ICMP消息的传输是可靠的
      C、一般不把ICMP作为高层协议,而只作为IP必需的一个部分
      D、ICMP一般用于在Internet上进行差错报告

      分析:
      只有B选项是错误的,ICMP消息的传输是不可靠的,其它选项看第一题的分析描述。

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    5. 现在假设F是一个森林,B是由F转换得到的二叉树,F中有n个非终端结点,B中右指针域为空的结点有( )个?

    正确答案: A

    N+1
    N-1
    N+2
    N

    以只有两个节点的森林为例, N = 1, 转换成二叉树,两个节点的右指针域都为空

    11. 题目描述

    用户分析是电商数据分析中重要的模块,在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上,进行全生命周期的运营管理(拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚),请尝试回答以下3个问题:
    ① 现在数据库中有一张用户交易表order,其中有userid(用户ID)、orderid(订单ID)、amount(订单金额)、paytime(支付时间),请写出对应的SQL语句,查出每个月的新客数(新客指在严选首次支付的用户),当月有复购的新客数,新客当月复购率(公式=当月有复购的新客数/月总新客数)。

    SELECT 
        order1.年月,
        order1.新客户数 AS 每月新客户数,
        IFNULL(order2.有复购的新客户数, 0) AS 当月有复购的新客数,
        (IFNULL(order2.有复购的新客户数, 0) / order1.新客户数) AS 新客当月复购率
    FROM
        (SELECT 
            年月, COUNT(userid) AS 新客户数
        FROM
            (SELECT 
            userid, MIN(paytime), 年月
        FROM
            `order`
        GROUP BY userid) AS o1
        GROUP BY 年月) AS order1
            LEFT JOIN
        (SELECT 
            年月, COUNT(userid) AS `有复购的新客户数`
        FROM
            (SELECT 
            o2.userid, COUNT(o2.userid) AS 次数, o2.年月
        FROM
            (SELECT 
            userid, MIN(paytime), 年月
        FROM
            `order`
        GROUP BY userid) AS o1, `order` o2
        WHERE
            o2.userid = o1.userid
                AND o2.年月 = o1.年月
        GROUP BY o2.userid) AS o3
        WHERE
            次数 >= 2
        GROUP BY 年月) AS order2 ON order1.年月 = order2.年月
    ORDER BY order1.年月;
    

    ② 当你发现最近一周APP端新访用户当天转化率(公式=新访当天支付人数/新访用户数,新访是指首次访问严选APP的设备)环比最近4周日均转化率大幅下跌(超30%),你会如何去探查背后的原因?请描述你的思路和其中涉及的关键指标

    参考答案

    a. 由于最近一周APP新访用户当天转化率都大幅下跌,所以可以排除偶然事件的影响,判定是产品侧出了问题需要改进。

    b. 根据转化率公式=新访当天支付人数/新访用户数,首先判断是不是在新访用户数不变的基础上、新访当天支付人数减少了?是哪些人群的支付人数减少了?这些人是否存在渠道的差异?如果存在,那么是哪个渠道的人群转化率降低了?是不是这个渠道的素材出了问题?不同的渠道对应不同的人群,是不是产品策略最近有改变导致这个人群下单需求降低?可以通过查看分渠道新访用户数和转化率进行判断。
    c. 然后继续判断,是不是新访用户数增多,但当天支付人数没有增多。新访用户数增多是所有渠道都增多还是个别渠道增多?如果是个别渠道新访客增多,那说明产品前期运营做的不错,对用户是有一定吸引力的。但为什么选择下单的用户少?是具体哪个功能模块出了问题?是相关推荐的算法不够精确还是购物车的设计不够方便支付?可以查看各渠道的新访用户数,当天支付用户数,各渠道的用户对各功能的使用情况来排查有问题的部分。

    ③ 在进行用户运营之前,我们通常会对用户进行分层,针对不同类型用户实施差异化的运营策略和资源投入,请你帮助设计严选用户分层的方案,包括关键特征的选择,分层的方法,如涉及模型/算法,请说明选择的算法类型、基本原理和步骤

    a. 用户分层指的是根据用户不同的消费倾向与消费偏好,针对性的提供营销和服务,以极化用户价值。这里用户分层的具体业务目标是,便于进行全生命周期的运营管理(拉新、活跃、留存、价值提升、忠诚)
    b. 为了便于进行运营管理,根据全生命周期的几个阶段进行用户分层,以便对每个阶段的用户实施差异化的策略,将其向下个阶段转化。可以看到每个阶段都是对用户购物行为的一种描述,那么根据用户的购物模式来分层。根据用户的消费金额、最近消费频率、最近活跃天数、最近活跃行为等关键特征分为以下几层:
    客单≥500且最近七天有活跃(高质量用户,防流失)
    近30天购买频次≥3且近7天未访问(活跃用户,提高留存)
    近7天访问频次≥5且近7天未购买(需要价值提升)
    七天内注册用户且无下单购买(新用户需要开单)
    客单≥500且近7天未访问(提高活跃度)
    c. 由于消费金额/频率/活跃天数这些都是连续型数据,且数据量较大,所以用Kmeans聚类算法。

    12. 网易严选是网易旗下原创生活类自营电商品牌,深度贯彻“好的生活,没那么贵”的品牌理念。商品覆盖居家、餐厨、配件、服装、洗护、母婴、原生态饮食等几大类目,兼具品质和性价比,得到用户的广泛好评。若你是网易严选负责商品的数据分析师,当面对以下业务问题时,你会如何解决?

    ① 居家品类期望了解购买居家类目的用户是哪群人,期望你帮助她进行品类用户画像的构建,以作为居家品类规划和商品运营的参考,你会从哪些维度去完成类目用户的刻画?

    1. 构建居家品类用户画像的目的是,了解这类用户的特征进而了解他们的需求,从而作为参考帮助运营给用户提供区别化的对待、个性化的服务,达到提升用户购物体验进而提升平台流水的效果。
    2. 要具体的刻画购买居家品类的用户,要从和居家有关系的方面入手,涵盖尽可能多的方面。根据以上具体业务目标,我选用以下维度描述购买居家类目的用户:
      ①自然属性 年龄,性别;
      ②社会属性 职业,住在哪里,婚恋状况,教育程度;
      ③兴趣属性 喜欢进行的活动,花费时间最多的工作之外的活动,是否养宠物
      ④消费属性 消费频次,消费额,最喜欢购买哪个品牌的居家类商品,购买次数最多的居家类商品是什么。这些数据平台本身容易获得,对于个别数据如婚恋状况、教育程度等可以通过问卷的形式收集得到。

    ② 如果需要选择一批商品来吸引新用户,你会从哪些维度进行选择?请写出维度,选择的原因,对应的指标

    1. 从商品品类维度选,各种品类的商品都挑选,显示出网易严选商品的齐全、种类多。涉及到的指标有,覆盖到的商品类目有多少、商品类目有哪些
    2. 从商品品质维度选,显示出网易严选定位的一大特点:品质优,这对于商品来说是一个硬核项。要直观的表示商品品质不太容易,可以利用品牌效应,选大牌商品,列举出网易严选平台上有多少垂直领域里的大牌,突出平台的定位。涉及到的指标有:网易严选有多少大牌/专业品牌,具体到每个领域的大牌有哪些
    3. 从商品性价比维度选,显示出网易严选定位的另一大特点:性价比高。涉及到的指标有:优质商品在网易严选的定价和在其他平台的定价对比
    4. 从商品好评率维度选,选好评率最高的,让用户的赞扬声感染更多的用户。涉
      及到的指标有:商品评价里好评个数/评价总数

    13.小易给定你数字A, B(A<B)和系数p, q。每次操作你可以将A变成A+p或者将p变成p*q。问至少几次操作使得B<=A。

    输入描述:
     第一行数据组数 T, 对于每组数据,一行四个整数 A,B,p,q1A,p,B109,2q10,1T5 \begin{aligned} &\text { 第一行数据组数 } T, \text { 对于每组数据,一行四个整数 } A, B, p, q。\\ &1 \leq A, p, B \leq 10^{9}, 2 \leq q \leq 10,1 \leq T \leq 5 \end{aligned}

    T = int(input())
    
    for i in range(T):
        A,B,p,q = map(int, input().split()) # how to read in the data
        k = 0
        while(A < B):
            if (A + p >= B):
                A = A + p
            else:
                p = p * q
            k = k + 1
        print(k)
    

    14. 有三种葡萄,每种分别有a, b, c颗。有三个人,第一个人只吃第1,2种葡萄,第二个人只吃第2,3种葡萄,第三个人只吃第1,3种葡萄。

    适当安排三个人使得吃完所有的葡萄,并且且三个人中吃的最多的那个人吃得尽量少。

    输入描述:
    第一行数字 T,T, 表示数据组数。接下来 TT 行,每行三个数 a,b,ca, b, c 1a,b,c1018,1T101 \leq a, b, c \leq 10^{18}, 1 \leq T \leq 10
    输出描述:对于每组数据,输出一行一个数字表示三个人中吃的最多的那个人吃的数量。

    import math
    T = int(input())
    for i in range(T):
        x,y,z = map(int, input().split())
        maxn = max(x,y,z)
        total= x + y + z
        if maxn // 2 >= total - maxn:
            print((maxn + 1) // 2)
        else:
            print((total + 2) // 3)
    

    对于进位的操作:

    t=int(input())
    for _ in range(t):
        a,b,c=map(int,input().split())
        maxnum=max(a,b,c)
        total=a+b+c
        if maxnum//2>=total-maxnum:
            if maxnum%2==0:
                print(maxnum//2)
            else:
                print((maxnum+1)//2)
        else:
            if total%3==0:
                print(total//3)
            elif total%3==1:
                print((total+2)//3)
            else:
                print((total+1)//3)
    

    15.

    在这里插入图片描述

    n = int(input())
    for i in range(n):
        T = int(input())
        a = list(map(int, input().split()))
        i, j = 0, 1
        cur = 0
        while j < len(a) and i < len(a):
            while j < len(a) and sum(a[i:j]) <= a[j]:
                j += 1
            cur = max(cur, j - i)
            i = j
            j = i + 1
            
        print(cur)
    

    16.

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    from collections import Counter
    n,m = map(int,input().split())
    salary = list(map(int,input().split()))
    count_dict = Counter(salary)
    for i in range(m):
        question = int(input().strip())
        print(count_dict[question])
    
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  • 通过这些数据信息的处理,可以更加丰富,具体的描述客观对象,帮助人们找到事物的本质规律,以致做出正确的判断与措施来提高社会资源利用率.但在实际问题应用中,这些海量的高维数据之间往往存在大量冗余.因此,如何...
  • 随着企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能新机会,数据...以下描述的十种技术将帮助人们提高数据建模水平及其业务价值。 1.了解所需业务需求和成果 数据建模目的是帮助组织更好地运作。作为数据建...

    随着企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会,数据建模也是变形的。数据建模不仅仅是任意组织数据结构和关系,还必须与最终用户的需求和问题联系起来,并提供指导,帮助确保正确的数据正确使用正确的方法获得正确的结果。以下描述的十种技术将帮助人们提高数据建模水平及其对业务的价值。

    1.了解所需的业务需求和成果

    数据建模的目的是帮助组织更好地运作。作为数据建模者,收集,组织和存储用于分析的数据,用户只能通过了解其企业需求来实现这一目标。正确地捕获这些业务需求,以了解哪些数据优先,收集,存储,转换,并提供给用户通常是最大的数据建模挑战。所以,不能说:通过向人们询问数据中需要的结果,清楚地了解需求。然后开始组织你的数据。

    2.可视化数据建模

    盯着无数行和列的字母数字条目不太可能为人们带来启示。大多数人都希望通过图表更加舒适地查看数据,可以快速查看任何异常情况,或使用直观的拖放屏幕界面快速检查和连接数据表。像这样的数据可视化方法可以帮助你清理数据,使其完整一致,并避免出现错误和冗余。它们还可以帮助你发现对应于相同现实生活实体(例如“客户ID”和“客户参考”)的不同数据记录类型,然后将其转换为使用常用的字段和格式,从而更轻松地组合不同的数据源。

    3.从简单数据建模开始,然后扩展

    由于大小,类型,结构,增长率和查询语言等因素,数据可能会迅速复杂化。开始时保持数据模型小而简单,可以更容易地纠正任何问题或错误的转折。当你确定自己的初始模型是准确和有意义的时,可以引入更多的数据集,消除任何不一致的情况。你应该寻找一种可以轻松开始的工具,但是以后可以支持非常大的数据模型,还可以让你从不同的物理位置快速“混搭”多个数据源。

    4.将业务查询分解为事实、维度、过滤器和订单

    了解如何通过事实、大小、过滤器和订单这四个元素定义业务问题,将有助于你以更容易提供答案的方式组织数据。例如,假设你的组织是一家在不同地点设有商店的零售公司,并且你想知道去年哪些商店销售的产品最多。在这种情况下,其事实将是整个历史销售数据(所有商店在过去“N”年的每一天所有商品的所有销售量),所考虑的维度是“产品”和“商店位置”,过滤器是“前12个月”,订单可能是“给定产品销售额下降的五大门店”。通过使用单独的表格来组织数据,以了解事实和维度,你可以方便分析,以便在每个销售期间查找顶级销售人员以及回答其他商业智能问题。

    5.使用需要的数据,而不是所有可用的数据

    使用巨大数据集的计算机很快就会遇到计算机内存和输入输出速度的问题。然而,在许多情况下,只需要很少的数据来回答业务问题。在理想情况下,你应该能够在屏幕上勾选方框,以指出要使用哪些部分数据集,从而避免数据建模浪费和性能问题。

    6.提前计算以防止最终用户分歧

    数据建模的一个关键目标是建立一个真相的版本,用户可以向他们询问他们的业务问题。虽然人们对于如何使用答案可能有不同的意见,但是对于基础数据或用于得出答案的计算,应该不会有任何异议。例如,可能需要进行计算以汇总每日销售数据以获取每月数据,然后将其进行比较以显示最佳或最差的月份。而不是让每个人都采用他们的计算器或其电子表格应用程序(这是用户错误的常见原因)进行计算,你可以提前设置此计算来避免问题,作为数据建模的一部分,并使其在最终用户的信息中心中可用。到他们的计算器或电子表格应用程序(用户错误的共同原因),您可以避免问题,提前建立这个计算作为您的数据建模的一部分,并使其在仪表板的最终用户。

    7.在继续之前验证数据建模的每个阶段

    在进行下一步之前,应检查每个操作,然后从业务需求的数据建模优先级开始。例如,必须为数据集选择一个称为主键的属性,以便数据集中的每个记录可以通过该记录中主键的值唯一标识。假设你选择“ProductID”作为上述历史销售数据集的主键。通过比较数据集中“ProductID”的总行数与完全不同(不重复)行计数,可以验证是否令人满意。如果两个计数匹配,则可以使用“ProductID”来唯一标识每个记录;如果没有,请查找另一个主键。相同的技术可以应用于两个数据集的连接,以检查它们之间的关系是一对一还是一对多,并且避免导致过于复杂或无法管理的数据模型的多对多关系。

    8.寻找因果关系,而不仅仅是相关性

    数据建模包括使用建模数据的方式的指导。最终用户为自己获取商业智能提供了一个很大的进步,同样重要的是避免错误的结论。例如,也许他们看到两种不同产品的销售情况似乎一起上升和下降。一个产品的销售是否导致另一个产品的销售(一个因果关系),或者是因为经济或天气等另外一个因素而一起上升(简单的关联)呢?令人困惑的因果关系可能导致产生错误或不存在的机会,从而浪费业务资源。

    9.使用智能工具提供重型功能

    在分析开始之前,更复杂的数据建模可能需要编码或其他操作来处理数据。但是,如果软件应用程序可以为您提供“重型”功能,则可以免除你了解不同编程语言的需要,并让你将时间花在企业的其他有价值的活动上。合适的软件产品可以促进或自动化数据ETL(提取,转换和加载)的所有不同阶段。可以在视觉上访问数据,而无需任何编码,不同的数据源可以使用简单的拖放界面进行组合,甚至可以根据查询类型自动完成数据建模。

    10.使数据模型进化

    业务数据模型从来没有被记录过,因为数据源和业务优先级不断变化。因此,你必须计划随时间更新或更改。为此,将你的数据模型存储在存储库中,使其易于访问进行扩展和修改,并使用数据字典或“准备参考”,并提供有关每种数据类型的目的和格式的清晰最新信息。

    更好的数据建模带来更大的商业利益

    在盈利能力,生产率,效率,客户满意度等方面的业务绩效可以让组织从数据建模中受益,从而帮助用户快速轻松地获得业务问题的答案。主要的成功因素包括链接到组织需求和目标,使用工具来加快准备数据的步骤,以解决所有查询,并使优先级变得更加简单。一旦满足这些条件,你和你的业务(无论是小型,中型还是大型)都可以期待数据建模能带来重要的业务价值。

    本文转自d1net(转载)

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  • 数据服从正态分布是很多分析方法前提条件,在进行方差分析、回归分析分析前,首先要对数据的正态性进行分析,确保方法选择正确。如果不满足正态性特质,则需要考虑使用其他方法或对数据进行处理。检测数据正态性...

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    数据服从正态分布是很多分析方法的前提条件,在进行方差分析、回归分析等分析前,首先要对数据的正态性进行分析,确保方法选择正确。如果不满足正态性特质,则需要考虑使用其他方法或对数据进行处理。

    检测数据正态性的方法有很多种,以下为几种常见方法介绍:图示法、统计检验法、描述法。

    01. 正态图

    正态分布图可直观地展示数据分布情况,并结合正态曲线判断数据是否符合正态分布。

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    操作步骤:SPSSAU→可视化→正态图

    分析时,选择【可视化】-【正态图】,拖拽分析项到右侧分析框内,点击“开始正态图分析”即可得到结果。

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    • 若数据基本符合正态分布,则会呈现出中间高、两侧低、左右基本对称的“钟形”分布曲线。
    • 若数据为定类数据或数据量较少,一般很难呈现出标准的正态分布,此时建议只要图形呈现出“钟形”也可接受数据服从正态分布。
    • 若数据分布完全偏离正态,则说明数据不符合正态分布。

    02. P-P图/Q-Q图

    P-P图和Q-Q图,都是通过散点与正态分布的预测直线法重合程度以说明数据是否服从正态分布。

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    P-P图是将实际数据累积比例作为X轴,将对应正态分布累积比例作为Y轴,作散点图,反映实际累积概率与理论累积概率的符合程度。

    5b485b6c0a22aefa8ef8da0ff64f07be.png

    Q-Q图将实际数据作为X轴,将对应正态分布分位数作为Y轴,作散点图,反映变量的实际分布与理论分布的符合程度。

    如数据服从正态分布,则散点分布应近似呈现为一条对角直线。反之则说明数据非正态。P-P图和Q-Q图的功能一致,使用时没有区别。

    03.正态性检验

    利用统计图分析正态性,往往是依靠分析者的主观判断进行。因而容易产生结果偏差。因此需要结合其他方法,对数据的正态性指标进行统计描述。

    正态性检验分析定量数据是否具有正态分布特质。操作时,选择【通用方法】-【正态性检验】分析方法,拖拽分析项到右侧分析框内,点击“开始正态性检验”即可得到结果。

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    分析结果

    如果样本量大于50,则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果,反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。

    上图中,样本量为300,因而选择K-S检验。P值=0.149>0.05,说明数据服从正态分布。

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    04. 描述法

    描述法即通过描述数据偏度和峰度系数检验数据的正态性。

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    偏度和峰度可通过描述性分析得到,也可在正态性检验中直接查看。

    ​理论上讲,标准正态分布偏度和峰度均为0,但现实中数据无法满足标准正态分布,因而如果峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3,则说明数据虽然不是绝对正态,但基本可接受为正态分布。

    其他说明

    (1)检验数据正态性的方法有很多,其中统计检验法对于数据的要求最为严格,而实际数据由于样本不足等原因,即使数据总体正态但统计检验出来也显示非正态,实用性上不如图示法直观,接受程度高,因此一般情况下使用图示法相对较多。

    (2)当正态图和正态性检验结果出现矛盾,如正态图显示数据分布对称而正态性检验结果P<0.05,此时建议不要追求绝对的正态,如数据基本满足正态性即可接受服从正态分布。

    (3)正态性检验要求严格通常无法满足,如果峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3,则说明数据虽然不是绝对正态,但基本可接受为正态分布。

    (4)若想将非正态性数据转化为正态性数据,可将数据取对数、开根号等处理,以接近正态性

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  • [b]问题描述:[/b] 在使用SpringMVC往前端传递 JSON数据时,前端页面...问题出在传递数据的时候,返回的数据没有正确解析。 [b]解决方案:[/b] 在工程lib库中添加以下两个JSON数据包就可以解决问题 ...
  • matlab神经网络30个案例分析

    热门讨论 2011-06-01 20:06:07
    模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归聚类算法对入侵数据进行分类。 第26...
  • (多选题)IDC大数据特征的描述以下哪些项是正确的()? A、Volume-巨量 B、Variety-多样性 C、Value-价值密度 D、Velocity-速度 ABCD (判断题)大数据技术的演进路线是从分布式存储到云存储,从智能分析到...
  •  诚然,这个数据的确显示数据库的内存命中率低得可怜,但是我想告诉你的是,这是一个在线分析(OLAP)系统的数据库,运行着很多非常大的查询,每个查询搜索的范围都在上亿条记录以上,那这个结果不是很正常吗?...
  • 数据结构 1800题》

    热门讨论 2012-12-27 16:52:03
    17.以下属于逻辑结构的是(C )。【西安电子科技大学应用 2001一、1】 A.顺序表 B. 哈希表 C.有序表 D. 单链表 二、判断题 1. 数据元素是数据的最小单位。( ) 【北京邮电大学 1998 一、1(2分)】【青岛大学 ...
  • 如何处理单元测试产生的数据,下列哪些说法是正确的?ABC A .测试数据入库时加特殊前缀标识。 B .测试数据使用独立的测试库。 C .自动回滚单元测试产生的脏数据。 D .无须区别,统一在业务代码中进行判断和...
  • 数据结构(C++)有关练习题

    热门讨论 2008-01-02 11:27:18
    在计算机科学发展过程中,早期数据结构教材大都采用PASCAL语言为描述工具,后来出现了采用C语言为描述工具教材版本、至今又出现了采用C++语言为描述工具多种教材版本。本教实验指导书是为已经学习过C++语言...
  • XML这一原理进行了深化和扩展,用XML,你可以描述信息在哪里,你可以通过meta来验证信息,执行搜索,强制显示,或者处理其他的数据。 下面是一些XML metadata在实际应用中用途: 1.可以验证数字签名,使...
  • ggvis灵活性不及原始或vega,但更为简洁,并且是根据探索性数据分析的需求量身定制。 如果发现错误,请在提交一个可重现示例。 如果您不确定某个问题是否存在,是否想讨论新功能或ggv
  • 9、下列有关数据库的描述正确的是()。 A、数据库是一个DBF文件 B、数据库是一个关系 C、数据库是一个结构化的数据集合 D、数据库是一组文件 我的答案:C 10、下列说法中,不属于数据模型所描述的内容的是...
  • 2. 以下说法正确的是 A.数据是对事物描述的符号 B.通过一定的技术和方法,对数据进行集成、分析,挖掘其潜在的规律和内涵,得到的结果是知识 C.信息是具有商务意义的数据 D.信息转化为知识的过程不仅需要信息,而且...
  • 长期以来,传统GIS软件很难将人们积累的对地理要素研究成果直接在计算机中表达出来,而采用面向对象的数据模型则可以地理空间进行多层次分解,选择更加基本操作单元,从而更全面、正确描述现实世界。...
  • B) 系统的数据结构进行描述 C) 目标系统层次结构进行描述 D) 作为分析和设计工具 8. 数据字典是数据流图中所有元素定义集合,一般由以下四类条目组成(C)。 A) 数据说明条目、控制流条目、加工条目...

空空如也

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以下对数据分析描述正确的是