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wgca详细讲解

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# 设置工作目录

getwd();

# 把工作目录转换到数据所在的文件

# 载入WGCNA包

library(WGCNA);

# 在读入数据时，遇到字符串后，不要将其转换成因子，仍然保留为字符串格式（重要）options(stringsAsFactors = FALSE);

#读入雌性小鼠肝脏数据

femData = read.csv("LiverFemale3600.csv");

# 快速浏览肝脏数据

dim(femData);

names(femData);

#把数据的前1-8列删除并转置数据，把转置后的数据命名为datExpr0，列的名称为substanceBXH，即基因名

#行的名称为原数据去掉1-8列后的列名

datExpr0 = as.data.frame(t(femData[, -c(1:8)]));

names(datExpr0) = femData$substanceBXH;

rownames(datExpr0) = names(femData)[-c(1:8)];

#对datExpr0的数据进行goodSamplesGenes测试，看符合标准的基因的返回值

gsg = goodSamplesGenes(datExpr0, verbose = 3);

gsg$allOK

#如果有不合格的基因或数据，则显示出来，并剔除

if (!gsg$allOK)

{

# 显示出要被删除的基因和数据

if (sum(!gsg$goodGenes)>0)

printFlush(paste("Removing genes:", paste(names(datExpr0)[!gsg$goodGenes], collapse = ", ")));

if (sum(!gsg$goodSamples)>0)

printFlush(paste("Removing samples:", paste(rownames(datExpr0)[!gsg$goodSamples], collapse = ", ")));

# 去掉不合格的基因和数据

datExpr0 = datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes]

}

#对数据进行聚类

sampleTree = hclust(dist(datExpr0), method = "average");

# 画出聚类树: 打开一个大小为12到9英寸的图形输出窗口

# 如果窗口太大或太小，用户应该更改维度

sizeGrWindow(12,9)

#pdf(文件= "Plots/sampleClustering.pdf", 宽= 12, 高= 9);

par(cex = 0.6);

par(mar = c(0,4,2,0))

plot(sampleTree, main = "Sample clustering to detect outliers", sub="", xlab="", https://www.wendangku.net/doc/038014911.html,b = 1.5, cex.axis = 1.5, cex.main = 2)

# 画一条线切割离群数据

abline(h = 15, col = "red");

# 确定下面的集群

clust = cutreeStatic(sampleTree, cutHeight = 15, minSize = 10)

table(clust)

# 1集群里含有需要的数据，把其命名为keepSamples

keepSamples = (clust==1)

#把dataExpr0中与keepSamples中相同的行定义为datExpr

datExpr = datExpr0[keepSamples, ]

nGenes = ncol(datExpr)

nSamples = nrow(datExpr)

#导入traitData数据

traitData = read.csv("ClinicalTraits.csv");

dim(traitData)

names(traitData)

# 去掉不需要的性状

allTraits = traitData[, -c(31, 16)];

allTraits = allTraits[, c(2, 11:36) ];

dim(allTraits)

names(allTraits)

# 形成一个类似于表达数据的数据框架，这些数据将保持临床特征

#femaleSamples为datExpr的样本名，traitRows为把老鼠特征性状中与femaleSample中样本一样的提取

femaleSamples = rownames(datExpr);

traitRows = match(femaleSamples, allTraits$Mice);

datTraits = allTraits[traitRows, -1];

rownames(datTraits) = allTraits[traitRows, 1];

collectGarbage();

# 重新对样本进行聚类

sampleTree2 = hclust(dist(datExpr), method = "average")

# 将特征转换为颜色表示:白色表示低，红色表示高，灰色表示缺少条目

traitColors = numbers2colors(datTraits, signed = FALSE);

# 绘制出树状图和下面的颜色.

plotDendroAndColors(sampleTree2, traitColors,

groupLabels = names(datTraits),

main = "Sample dendrogram and trait heatmap")

#保存数据datExpr, datTraits

save(datExpr, datTraits, file = "FemaleLiver-01-dataInput.RData")

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# 允许多线程，这有助于加快某些计算的速度。

# 警告:如果您运行RStudio或其他第三方R环境，请跳过这一行。enableWGCNAThreads()

# 导入第一部分的数据

lnames = load(file = "FemaleLiver-01-dataInput.RData");

lnames

# 构建一个权重基因网络需要选择邻接矩阵权重参数

#给出候选的β值

powers = c(c(1:10), seq(from = 12, to=20, by=2))

# 调用网络拓扑分析函数

sft = pickSoftThreshold(datExpr, powerVector = powers, verbose = 5)

# 对结果作图

sizeGrWindow(9, 5)

par(mfrow = c(1,2));

cex1 = 0.9;

# 无标度拓扑拟合指数作为软阈值的函数

plot(sft$fitIndices[,1], -sign(sft$fitIndices[,3])*sft$fitIndices[,2],

xlab="Soft Threshold (power)",ylab="Scale Free Topology Model Fit,signed R^2",type="n",

main = paste("Scale independence"));

text(sft$fitIndices[,1], -sign(sft$fitIndices[,3])*sft$fitIndices[,2],

labels=powers,cex=cex1,col="red");

# 在图中高度为0.9的位置画线，这个值对应的是相关系数的平方R^2 abline(h=0.90,col="red")

# 平均连通性是软阈值能力的函数

plot(sft$fitIndices[,1], sft$fitIndices[,5],

xlab="Soft Threshold (power)",ylab="Mean Connectivity", type="n",

main = paste("Mean connectivity"))

text(sft$fitIndices[,1], sft$fitIndices[,5], labels=powers, cex=cex1,col="red")

#调用一个函数能够构建基因网络和识别模块

net = blockwiseModules(datExpr, power = 6,

TOMType = "unsigned", minModuleSize = 30,

reassignThreshold = 0, mergeCutHeight = 0.25,

numericLabels = TRUE, pamRespectsDendro = FALSE,

saveTOMs = TRUE,

saveTOMFileBase = "femaleMouseTOM",

verbose = 3)

# 创建一个图形窗口

sizeGrWindow(12, 9)

# 将标签转化为绘图颜色

mergedColors = labels2colors(net$colors)

# 绘制树状图和下面的模块颜色

plotDendroAndColors(net$dendrograms[[1]], mergedColors[net$blockGenes[[1]]],

"Module colors",

dendroLabels = FALSE, hang = 0.03,

addGuide = TRUE, guideHang = 0.05)

#保存数据

moduleLabels = net$colors

moduleColors = labels2colors(net$colors)

MEs = net$MEs;

geneTree = net$dendrograms[[1]];

save(MEs, moduleLabels, moduleColors, geneTree,

file = "FemaleLiver-02-networkConstruction-auto.RData")

#===================================================================== ================

# 加载第一部分中保存的表达式和特征数据

lnames = load(file = "FemaleLiver-01-dataInput.RData");

#变量的lname包含了加载变量的名称。

lnames

# 加载在第二部分中保存的网络数据。

lnames = load(file = "FemaleLiver-02-networkConstruction-auto.RData");

lnames

# 定义基因和样本的数量

nGenes = ncol(datExpr);

nSamples = nrow(datExpr);

# 用彩色标签重新计算MEs

MEs0 = moduleEigengenes(datExpr, moduleColors)$eigengenes

MEs = orderMEs(MEs0)

moduleTraitCor = cor(MEs, datTraits, use = "p");

moduleTraitPvalue = corPvalueStudent(moduleTraitCor, nSamples);

sizeGrWindow(10,6)

# 将显示相关性及其p值，

textMatrix = paste(signif(moduleTraitCor, 2), "\n(",

signif(moduleTraitPvalue, 1), ")", sep = ""); dim(textMatrix) = dim(moduleTraitCor)

par(mar = c(6, 8.5, 3, 3));

# 在一个热图图中显示相关值

labeledHeatmap(Matrix = moduleTraitCor,

xLabels = names(datTraits),

yLabels = names(MEs),

ySymbols = names(MEs),

colorLabels = FALSE,

colors = greenWhiteRed(50),

textMatrix = textMatrix,

setStdMargins = FALSE,

cex.text = 0.5,

zlim = c(-1,1),

main = paste("Module-trait relationships"))

# 定义包含数据特征权重列的变量权重

weight = as.data.frame(datTraits$weight_g);

names(weight) = "weight"

# 模块的名称(颜色)

modNames = substring(names(MEs), 3)

#gene和模块的关系

geneModuleMembership = as.data.frame(cor(datExpr, MEs, use = "p"));

MMPvalue = as.data.frame(corPvalueStudent(as.matrix(geneModuleMembership), nSamples));

names(geneModuleMembership) = paste("MM", modNames, sep="");

names(MMPvalue) = paste("p.MM", modNames, sep="");

#gene和性状的关系

geneTraitSignificance = as.data.frame(cor(datExpr, weight, use = "p"));

GSPvalue = as.data.frame(corPvalueStudent(as.matrix(geneTraitSignificance), nSamples));

names(geneTraitSignificance) = paste("GS.", names(weight), sep="");

names(GSPvalue) = paste("p.GS.", names(weight), sep="");

module = "brown"

column = match(module, modNames);

moduleGenes = moduleColors==module;

sizeGrWindow(7, 7);

par(mfrow = c(1,1));

verboseScatterplot(abs(geneModuleMembership[moduleGenes, column]),

abs(geneTraitSignificance[moduleGenes, 1]),

xlab = paste("Module Membership in", module, "module"),

ylab = "Gene significance for body weight",

main = paste("Module membership vs. gene significance\n"),

cex.main = 1.2, https://www.wendangku.net/doc/038014911.html,b = 1.2, cex.axis = 1.2, col = module)

names(datExpr)

names(datExpr)[moduleColors=="brown"]

#把与体重相关的模块和基因注释信息关联

annot = read.csv(file = "GeneAnnotation.csv");

dim(annot)

names(annot)

probes = names(datExpr)

probes2annot = match(probes, annot$substanceBXH)

# The following is the number or probes without annotation:

sum(is.na(probes2annot))

# Should return 0.

# 现在，创建一个数据框架

geneInfo0 = data.frame(substanceBXH = probes,

geneSymbol = annot$gene_symbol[probes2annot],

LocusLinkID = annot$LocusLinkID[probes2annot],

moduleColor = moduleColors,

geneTraitSignificance,

GSPvalue)

# 按权重对体重进行排序

modOrder = order(-abs(cor(MEs, weight, use = "p")));

# 按给定的顺序中添加模块成员信息

for (mod in 1:ncol(geneModuleMembership))

{

oldNames = names(geneInfo0)

geneInfo0 = data.frame(geneInfo0, geneModuleMembership[, modOrder[mod]],

MMPvalue[, modOrder[mod]]);

names(geneInfo0) = c(oldNames, paste("MM.", modNames[modOrder[mod]], sep=""),

paste("p.MM.", modNames[modOrder[mod]], sep=""))

}

# 首先通过模块颜色来排列基因信息变量的基因，然后根据基因的重要性geneOrder = order(geneInfo0$moduleColor, -abs(geneInfo0$GS.weight));

geneInfo = geneInfo0[geneOrder, ]

write.csv(geneInfo, file = "geneInfo.csv")

56易经详解-旅卦

火山旅【原文】旅：小亨，旅贞吉。【译文】旅卦。稍有通达。旅行守正就吉祥。【解读】 1、旅卦是下艮上离，亦即“火山旅”。《序卦》说：“穷大者必失其居，故受之以旅。”丰盛到极点而不知收敛，一定会丧失居所，所以在丰卦之后，接着谈旅卦。《杂卦》说：“丰，多故也．亲寡，旅也。”丰卦有许多故旧，旅卦则很少亲友。这两者是正覆关系。旅行在外，诸多不便，所以只是“小亨” 2、旅卦由否卦（第十二卦，天地否）变来，亦即否卦六三与九五换位，形成火山旅。六五以阴爻得尊位，阴爻为小，所以说“小亨”，六五居中位而行，表示在旅行时要持守正道才可以“古”。【原文】《彖》曰：旅，小亨，柔得中乎外，而顺乎刚，止而丽乎明，是以小亨，旅贞吉也。旅之时义大矣哉！【译文】《彖传》说：旅卦，稍有通达。柔顺者在外面取得中位并且顺应刚强者，停止下来依附光明，因此稍有通达，旅行守正才会吉祥。旅卦的时势意义太伟大了。【解读】 1、旅卦六五（柔爻）取得上卦（外卦）中位，并且并且顺应上

九（刚爻），这就是“柔得中乎外而顺乎刚”。 2、旅卦下艮上离，艮为止，离为明，为丽（依附），亦即“止而丽乎明”。旅行时，能够看情况停下来，并且依附光明，才可以“小亨”。顺着时势而知所进退，是旅者的首要原则。整体而言，人生不也是形同客旅吗？所以说“旅之时义大矣哉”。【原文】《象》曰：山上有火，旅；君子以明慎用刑，而不留狱。【译文】《象传》说：山上出现了火，这就是旅卦。君子由此领悟，要明智而谨慎地施用刑罚，并且不滞留诉讼案件。【解读】 1、旅卦下艮上离，离为火，艮为山，亦即“山上有火”。火在高处可以照明，山在底下阻止行动，是“明慎（明知谨慎）”之意。 2、君子所领悟的是“明慎用刑”和“不留狱”，因为火往上烧，不会留在原处。【原文】初六：旅琐琐（猥琐，wei,suo卑鄙下流），斯其所取灾。《象》曰：旅琐琐，志穷灾也。【译文】初六：旅行时猥猥琐琐，这是他自取的灾害。《象传》说：旅行时猥猥琐琐，是因为心意受困所带来的灾害。【解读】 1、初六已踏上旅途，但本身居下又为阴爻，自视甚卑，初六又在下卦艮中，艮为少男，为童仆，使初六表现有如童仆般“琐琐”。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

41易经详解-损卦

山泽损【原文】损：有孚，元吉，无咎，可贞，利有攸往。曷之用？二簋可用享。【译文】损卦：有诚信，最为吉祥，没有灾难，可以正固，适宜有所前往。要使用什么？二簋（gui，古代的盛器）就可以用来献祭。【解读】 1、损卦是下兑上艮，亦即“山泽损”。《序卦》说：“缓必有所失，故受之以损。解卦在缓和了困难之后，一定会因松懈而造成损失，所以接着出现了损卦。 2、损卦是损下益上，下为内，为己，上为外，为人。能做到损己利人，表示“有孚”，然后就“元吉，无咎”，并且“可贞”。以诚信态度与人交往，以己之能来帮助别人，所以说“利有攸往”。 3、“曷（he）”为何，“曷之用”是问如何表现这种诚信。“二簋（gui，古代的盛器）”是供品中最简单的，“簋”为内圆外方的祭器，用以存放黍（shu）稷（ji）谷梁。心中真诚而供品简单，鬼神也会欣然接受。【原文】《彖》曰：损，损下益上，其道上行。损而有孚，元吉，无咎，可贞，利有攸往。曷之用？二簋可用享；二簋应有时。损刚益柔有时，损益盈虚，与时偕行。

【译文】《彖传》说：损卦，减损下方而增益上方，它采取向上走的路。损卦有诚信，最为吉祥，没有灾难，可以正固。适宜有所前往。要使用什么？二簋（gui，古代的盛器）就可以用来献祭。使用二簋献祭应该配合时机，减损刚强者而增益柔顺者也要配合时机。减损与增益，满盈与空虚，都是随着时序而运行的。【解读】 1、由“损下益上”一语可知，损卦（山泽损）是泰卦（地天泰，第十一卦）所变，亦即泰卦的初九成为上九，使其他各爻下降一位，亦即下卦少了一个阳爻而使上卦多了一个阳爻，阳爻大阴爻小，所以是“损下益上”若是损上益下，则是下一卦益卦了。为了益上，所以说“其道上行”关键在于“损而有孚（fu,信用）”一语，以减损来表示诚信，亦即肯定损己利人的美德。 2、“二簋（gui，古代的盛器）可用享”固然肯定了真诚不可或缺，但并不表示繁复盛大的礼仪可以弃置。这要取决于时机。正如“损下益上”所展现的“损刚益柔”也须考量时机。万物的消长，原本就是“与时偕行”，自然界的盈虚是自己如此，而人间的损益则要靠智能了。【原文】《象》曰：山下有泽，损；君子以惩忿窒欲。【译文】《象传》说：山下有沼泽，这就是损卦。君子由此领悟，要戒惕愤怒，杜绝嗜欲。【解读】 1、损卦下兑上艮，艮为山，兑为泽，亦即“山下有泽”泽水可

(完整word)超级详细音标讲解教程

英语国际音标学习音标并不是难事，但是意义却非常深远！ 1. 发音准确，说地道的英语对于处于青少年时期的学生来说，语言上有很强的模仿能力，学习音标能帮助他们准确发音，快速提高自身听、读英语的能力。学习好48个国际音标，为日后的学习打下坚实的基础。英语在生活中说的机会比中文少得多，很多中小学生说英语像香港人说普通话一样，听他们说的英语需要伸长脖子、不断重复。学会了音标，发音地道了、纯正了，听力也随之提高，中考、高考的应试能力大大加强了。 2. 拼读法记忆单词很多同学老是花很多时间记单词，但又很快忘记了。原因就是靠死记硬背字母，这种死板的记忆方法是不科学的。英语的发音内在有其极为强大的规律，会了国际音标是完全可以用来背单词。记忆单词的时候，发音的规律自然产生作用，使得同学只要知道读音就基本可以拼写出单词，甚至可以自己检验单词拼写有否错误。很大程度上，能节省学生记单词的时间和不少痛苦。 3. 提高学生的自主学习性，增加词汇量在学生在没有学习音标之前，都是很依赖老师。老师读一个单词，同学跟着读一个，很多同学怕自己忘了就用中文或者奇怪的符号标注，但过后发现又不知怎样发音了。条件好点的学生会借助于电子词典等的学习工具。但是学会了音标可以轻松解决这些问题，更使学生的学习更主动有效。即使老师没有教你读音，自己也可以根据音标拼读出来。英语世界数十万单词，不可能每个都依赖老师，遇到不懂的单词可以通过拼读轻松把它记下来。 4. 整体语感提高掌握音标之后，学校的课文可以很流畅地朗读。语感也随着这样的日常训练逐步提高，对学生应对语法选择、完形填空和阅读理解等题目有一种无形的助力。元音和辅音的定义：发音时声带振动，呼出的气流通过口腔时不受阻碍，这样形成的语音称为元音。不论声带振动与否，发音时呼出的气流通过口腔或鼻腔时受到一定的阻碍，这样形成的语音称为辅音。发音时声带不振动的辅音称为清辅音。发音声带振动的辅音称为浊辅音。巧记48个国际音标单元音共十二，四二六前中后双元音也好背，合口集中八个辅音共计二十八八对一清又七浊，四个连对也包括。有气无声清辅音，有声无气浊辅音，发音特点应掌握 1. 音标必须写在括号里，常用的音标括号有斜头和平头两种，其上端不顶第一线，大致与大写字母相齐，下端在第三格的中 2. 音标没有书写体，也没有大小写，因此书写时必须和印刷体一样，直上直下，没有斜度，其书写规格如下所列。 3. 下面几个音标是最容易写错的，一定要注意：[ai]和[au]不要写成[Ai]和[Au]，[A:]不要写成[a:]。在打字的时候，不要用a来代替A,把[A:]打成[a:]，也不要用g来代替G，把[GE:l]打成[gE:l]。

英语构词法讲解及专项练习

构词法Word Formation 在英语中，词的构成方式主要有三种：合成、转化和派生。一、合成Compounding 两个或更多的词合成一个词。方式：1. 直接写在一起。 2. 用连字符(-)连接。 3. 由两个分开的词构成。 ; (4)合成副词however, maybe, wherever, whenever, forever (5)合成代词whoever,, whatever, everyone, nobody, myself, something, anything, 二、派生Derivation 前缀

注意：-ese, -ian, -ist 既可以构成名词，又可以构成形容词。

；三、转化Conversion: 指一个词不变化词形，而由一种此类转化为另一种词类或几种词类。 1. 名词和动词之间的转化 telephone电话——打电话, mirror镜子——像镜子一样反映, drink喝——饮料, record录音——记录, name, date, hand, study, 2. 形容词转化为动词perfect完美的——使完善 3.名词转化为形容词(副词) front前面——前面的 4.形容词转化为名词chief 主要的——首领语法填空之构词法专项练习 1. The soldier died for saving the child，so his________（die）is heavier than Mount Tai. 2. The Great Wall is more than 6000 li in ________(long). 3. How________ (fool) he is! black people were against slavery and fought for their ________(free) bravely. 5. What you said sounded________(reason) but in fact it was untrue. thing you should do is to _____(large) your vocabulary. (honest)speaking，I didn’t do it on purpose. 8.Tianjin and Guangzhou were also found to be safe from_____ (legal) drugs. 9. As he tried to read a map, he drove off the road into a river ______ (luck) 10. Thunder and lightning happen ______________ (simultaneous).

易经详解临卦

地泽临【原文】临。元亨利贞。至于八月有凶。【译文】临卦。最为通达，适宜正固。到了八月将有凶祸。【解读】 1、临卦是下兑上坤，亦即“地泽临”。《序卦》说：“有事而后可大，故受之以临。临者，大也。”在有所作为的蛊卦之后，才有壮大的可能。“临”是壮大之意，来临才可发展而壮大。 2、就“临”是壮大来说，它是阳爻向上推展的六卦之一。这六卦是：复卦（初为阳，第二十四卦）临卦（初、二为阳，第二十九卦）泰卦（初、二、三为阳，第十一卦）大壮卦（初、二、三、四为阳，第三十四卦）夬卦（初、二、三、四、五为阳，第四十三卦）乾卦（初、二、三、四、五、六为阳，第一卦）在此临卦，阳爻向上进展，日渐壮大，由于阳气是创生而具有活力的，所以它“元贞利亨”。 3、为何说“至于八月有凶”？十二消息卦与夏历对照，则有如下关系，依序为：复（初为阳）为十一月

临（初、二为阳）为十二月泰（初、二、三为阳）为正月大壮（初、二、三、四为阳）为二月夬（初、二、三、四、五为阳）为三月乾（初、二、三、四、五、六为阳）为四月垢（二、三、四、五、上为阳）为五月遁（三、四、五、上为阳）为六月否（四、五、上为阳）为七月观（五、上为阳）为八月剥（上为阳）为九月坤（无阳）为十月临卦为十二月，经过八个月，正好是八月的观，成为临的覆卦，并且显然是阳消阴长，所以说“有凶”。并且夏历八月多雨，最易洪水泛滥，针对此卦（泽在地下），会形成相反的局面（泽在地上），所以有凶。【原文】《彖》曰：临，刚浸而长。说而顺，刚中而应，大亨以正，天之道也。至于八月有凶，消不久也。【译文】《彖传》说：临卦。刚强者渐渐发展而成长。喜悦而柔顺，刚强者居中而有应合，大通达又能正固，这是天的运行法则。到了八月将有凶祸，是因为消退之期不久将会来到。【解读】 1、临卦下兑上坤，二阳在下，往上渐长。兑为悦，坤为顺，内悦而外顺；九二以阳爻居下卦中位，又有六五正应，所以是“大亨以

数据分析经典测试题含解析

数据分析经典测试题含解析一、选择题 1．某校男子足球队的年龄分布如图所示，则根据图中信息可知这些队员年龄的平均数，中位数分别是（） A ．15.5，15.5 B ．15.5，15 C ．15，15.5 D ．15，15 【答案】D 【解析】【分析】【详解】根据图中信息可知这些队员年龄的平均数为： 132146158163172181 268321 ?+?+?+?+?+?+++++=15岁，该足球队共有队员2+6+8+3+2+1=22人，则第11名和第12名的平均年龄即为年龄的中位数，即中位数为15岁，故选D ． 2．某实验学校女子排球队12名队员的年龄分布如图所示，则这12名队员的年龄的众数、平均数分别是( ) A ．15岁，14岁 B ．15岁，15岁 C ．15岁，156 岁 D ．14岁，15岁【答案】A 【解析】【分析】根据众数、平均数的定义进行计算即即可．【详解】

观察图表可知：人数最多的是5人，年龄是15岁，故众数是15．这12名队员的年龄的平均数是:123131142155161 1412 ?+?+?+?+?= 故选：A 【点睛】本题主要考查众数、平均数，熟练掌握众数、平均数的定义是解题的关键． 3．某学校组织学生进行社会主义核心价值观的知识竞赛，进入决赛的共有20名学生，他们的决赛成绩如下表所示：决赛成绩/分 95 90 85 80 人数 4 6 8 2 那么20名学生决赛成绩的众数和中位数分别是( ) A ．85，90 B ．85，87.5 C ．90，85 D ．95，90 【答案】B 【解析】试题解析：85分的有8人，人数最多，故众数为85分；处于中间位置的数为第10、11两个数，为85分，90分，中位数为87.5分．故选B ．考点：1.众数;2.中位数 4．在某次训练中，甲、乙两名射击运动员各射击10发子弹的成绩统计图如图所示，对于本次训练，有如下结论：①22 s s >甲乙；②22 s s <甲乙；③甲的射击成绩比乙稳定；④乙的射击成绩比甲稳定．由统计图可知正确的结论是（） A ．①③ B ．①④ C ．②③ D ．②④ 【答案】C 【解析】【分析】从折线图中得出甲乙的射击成绩，再利用方差的公式计算，即可得出答案．

构词法知识讲解

构词法编稿：张桂琴审稿：梁晓概念引入： Let's go out for a walk .我们到外面去散散步吧。 Did you book a seat on the plane? 你订好飞机座位了吗? We will try our best to better our living conditions. 我们要尽力改善我们的生活状况。The old in our village are living a happy life. 我们村的老年人过着幸福的生活。语法讲解：英语构词法种类英语构词法主要有：合成法，转化法，派生法，混成法，截短法和词首字母缩略法。定义与精讲１. 合成: 有两个或更多的词合成一个词。复合名词 class + room = classroom (名词+名词) black+ board= blackboard (形容词+名词) 复合形容词 warm + heart + ed = warmhearted 热心肠的 good + looking = good-looking 相貌好看的 world +wide= worldwide世界性的 hard+ working=hard-working 努力工作的复合动词 over + come = overcome克服(副词+动词) 复合数词 fifty+ four= fifty-four 复合代词 everyone,somebody, anything, nobody ( 不定代词+名词) 复合副词 down+ stairs = downstairs在楼下( 形容词+名词) whole+ heartedly =wholeheartedly 全神贯注地(副词+副词) 2. 派生: 是通过在词根上加前缀或者后缀构成一个新词。 happy --- unhappy develop --- development 前缀: 一般只引起意思上的变化而不造成词类的变化，只有少数能引起词类的变化。 mis- 错误的+ understand v. 理解 --- misunderstand v. 误解 en + large adj. 大的--- enlarge v. 扩大后缀: 一般只引起词性上的变化而不造成意思的变化。 care v. 照料 --- careful adj. 细心的 work v. 工作

大英语构词法详细讲解

英语构词通常包括六种方法：转化法、派生法、合成法、混合法、截短法和首尾字母结合法。一、【派生法】英语构词法中在词根前面加前缀或在词根后面加后缀，从而构成一个与原单词意义相近或截然相反的新词的方法叫作派生法。 1.前缀除少数英语前缀外，前缀一般改变单词的意义，不改变词性；英语后缀一般改变词类，而不引起词义的变化。 (1)表示否定意义的前缀常用的有dis-, il-, im-, in-, ir-, mis-, non-, un-等，在单词的前面加这类前缀常构成与该词意义相反的新词。例如： agree同意→disagree不同意 fair公平的→unfair不公平的 possible可能的→impossible不可能的 understand理解→misunderstand误解 (2)表示其他意义的前缀常用的有a-(多构成表语形容词), anti- (反对；抵抗), auto- (自动), co- (共同), en- (使), inter- (互相), re- (再；又), sub- (下面的；次；小), tele- (强调距离)等。例如： co-worker 同事，帮手 enlarge 使变大 cooperate 合作 rewrite 重写 subway 地铁 2.后缀给单词加后缀也是英语构词的一种重要方法。后缀通常会改变单词的词性，构成意义相近的其他词性；少数后缀还会改变词义，变为与原来词义相反的新词。下面仅作简单介绍。

(1)构成名词的后缀常用的有-ence，-(e)r/ -or (从事某事的人),-ese (某地人)，-ess (雌性)，-ian (精通……的人)，-ist (专业人员)，-ment (性质；状态)，-ness (性质；状态)，-tion(动作；过程)等。例如： differ不同于→difference区别 write写→writer作家 China中国→Chinese中国人 act表演→actress女演员 music音乐→musician音乐家 (2)构成动词的后缀常用的有-(e)n (多用于形容词之后)，-fy (使……化)，-ize (使……成为)。例如： wide→widen加宽 beauty→beautify美化 pure→purify提纯 real→realize意识到 organ→organize组织 sharp→sharpen使变锋利 (3)构成形容词的后缀常用的有-al，-able (有能力的)，-(a)n(某国人的)，-en (多用于表示材料的名词后)，-ern (方向的)，-ese(某国人的)，-ful，-(ic)al，-ish，-ive，-less (表示否定)，-like (像……的)，-ly，-ous，-some，-y (表示天气)等。例如： nature自然→natural自然的 reason道理→reasonable有道理的 America美国→American美国的 China中国→Chinese中国人的 gold金子→golden金的 east东→eastern东方的 child孩子→childish孩子气的 snow雪→snowy雪的

1易经详解-乾卦

乾为天【原文】乾：元，亨，利，贞。【译文】乾卦：创始、通达、合宜、正固。【解读】 1、《易经》有六十四卦，每一卦都是先画出卦图，再标出卦名。卦图由六爻组成，爻有阴阳之分。所谓六爻，其实是由两个单卦（各有三爻）所合成。本卦称为乾卦（下乾上乾），六爻皆阳，阳有刚健之意，象征原始的生命力，充满动态的能量。 2、乾卦在六十四卦中，是八纯卦之一。所谓纯卦，是指上下皆为同一个单卦所组成者。 3、《易经》有《序卦》，说明六十四卦的排列顺序，可供我们理解各卦之参考。譬如，《序卦》开头就说：“有天地，然后万物生焉。”意思是以乾卦为天，并以坤卦为地。有天地才能化生万物。乾代表阳刚劲健的主动力，坤则是承受力，两者相摩相荡而变化生出万物。 4、“元亨利贞”是本卦的卦辞，附在卦名之后，是对本卦所作的基本判断。“元”，原也，万物由此创始，“亨”，通也，万物有其共同来源，并且形成一个整体，所以彼此之间通顺畅达；“利”，宜也，万物变迁运行，对一切都有利而和谐；“贞”, 正也，由此所展现的万物，可以坚持自身的途径，进而恒久不息。

【原文】初九：潜龙勿用。【译文】初九：龙潜伏着，不要有所作为。【解读】 1、“初九”是本爻的序位。六爻由下而上的序位依次是初、二、三、四、五、上。“九”指阳爻，而“六”指阴爻。阳为奇数，又以动为主，所以取奇数（一、三、五、七、九）之终，表示动之极。阴为偶数，且以静为主，所以取偶数（二、四、六、八、十）之中，表示静之极。另一说法，则以巽揲（die，二声）蓍（shi，一声）成卦时，得六、七、八、九四个数字，其中九为老阳（九大于七，七为少阳），六为老阴（阴数如负数，所以，八为少阴）。《易经》用老不用少，故称九与六。 2、“潜龙勿用”是本爻的爻辞，以下各爻皆有爻辞。“龙”是古代传说中的神奇生物，充满刚健的活力与变化的势能，可以“乘风云而上天”。爻辞多就本爻所处之位，作一客观的描述，此为筮辞；再论断其出处进退以及吉凶祸福，此为占验之辞。以位而言，初、二是地；三、四是人；五、上是天。初九位于地之下，犹如在深渊之中，所以称为“潜龙”，此时不宜有所作为。正如人在年轻时，要努力进德修业，培养实力。【原文】九二：见龙在田，利见大人。【译文】九二：龙出现在地上，适宜见到大人【解读】 1、“九二”，“九”为阳爻，“二”为由下而上的第二位。二、三、

示波器图文教程_非常详细讲解

看到论坛有很多新手在问示波器怎么用，苦苦寻找示波器的教程.....以前用的大多是那种很大台笨重的模拟示波十M的价格都要好几千，小弟我也买不起，所以至今是只见过猪走路，没吃过猪肉。现在都是数字时代了，现0M的不到两千MB可买得一台了，小巧、彩色、而且可说像傻瓜式的，操作非常方便面，只需测量时按下上面了。其实示波器在实际维修运用中，用得最多的就是测量晶阵、时钟频率、检修PWM电路及一些关键信号的捕捉，今天闲来没事就简单给大家演示一下示波器实际维修的运用及所测到的波形。主演：安泰信ADS1102C 配角：我是刚来的首先先请主演先登场吧第一：检修不触发故障主板时，可以用示波器测32.768和25M（NF的板）晶振是否起振，非常直观，非常准确，万用表测晶振的两脚的压差不是也可以判断其好坏吗？没错，但是我要告诉你你只对了一半，有压差只能初步判也经常碰到有压差但不起振的故障，在没示波器下最好的方法就是代换一个。但如果我们有示波器，测其晶振两且下面标有对应的频率数值没有偏移，那么晶振肯定是好的。如图为实测32.768的波形

第二：在检修能上电不亮机故障时，首先就是测量主板各大供电是否正常，而如今的主板的供电方式大多彩用了来检测PWM控制电路是否正常工作，也是比万用表更准确更直观，正常工作时的波形为脉冲方波。如：如图为方波，表明CPU电路正常工作

表明内存供电电路正常

桥供电正常

第三：对于主板不亮故障，如以上测完主板供电都正常情况下，就要检测主板各时钟是否正常了。这时示波器的常准确的测出该点的时钟频率的数值，正常为一个正弦波。万用表测也行，一般33M为1.6V左右，66M为0.6左右，只是个大概判断，当然没示波器来的准确。如图为实测的33M频率波形（测量点可用打值卡上测，或在PCI槽B16测到）

9易经详解-小畜卦

风天小畜【原文】小畜：亨。密云不雨，自我西郊。【译文】小畜卦：通达。浓云密布而不下雨，从我西边的郊野飘聚过去。【解读】 1、小畜卦是下乾上巽，亦即“天风小畜”。《序卦》说：“比必有所畜，故受之以小畜。”相对于此，另有大畜卦（第二十六卦）可资参考。 2、云是阴阳二气互动所形成的，但是尚未凝结为雨。小畜卦下乾上巽，乾之位在西北，巽之位在东南，爻画由下而上，等于风雨（巽为风）由西北吹向东南，使浓云未及下雨就飘聚过去，所以说“自我西郊”。 3、如果紧扣“西风”一词，则可说：本卦以六四为主爻，六四在上巽（风）与互兑（九二、九三、六四）中，兑之位在西，所以合为“西风”。 4、小畜是蓄积较少，成云而未及下雨，但是到了上九就“既雨”了。【原文】《彖》曰：小畜，柔得位而上下应之，曰小畜。健而巽，刚中而志行，乃亨。密云不雨，尚往也。自我西郊，施未

行也。【译文】《彖传》说：小畜卦，柔爻得居正位而上下都来应合，称之为“小畜”。健行又能顺利，阳刚居中而心意可以推行，所以通达。浓云密布而不下雨，是因为风往上吹。从我西边的郊野飘聚过去，是因为施雨还不到实现的时候。【解读】 1、小畜卦一阴五阳，六四阴爻居柔位，是最恰当的正位，上下五个阳爻都来呼应。其次，本卦下乾上巽，乾为健，巽为人，为顺，既健行又顺利；二、五皆为阳爻，是既刚且中，可以“志行”，所以“享”。 2、“密云不雨”，因为下乾上巽，是风在天上吹。“尚往也”，“尚”即是“上”。“施未行”是说“小畜”（恩泽）所积尚不足以大行于天下。【原文】《象》曰：风行天上，小畜。君子以懿文德。【译文】《象传》说：风在天上吹行，这就是小畜卦。君子由此领悟，要美化自己的文采与道德。【解读】 1、“风行天上”，刚健的乾卦位居随顺的巽卦之下，这是小畜的取象。以柔蓄养刚，并且是一柔对五刚，格局与效果有限，所以称为“小畜”。 2、程颐说：“君子所蕴蓄者，大则道德经纶之业，小则文章才艺。”此处所谓的“文德”，可以兼指文采与道德，是君子所不可或缺的。

周易梅花易数解卦十六步讲课讲稿

周易梅花易数解卦十六步

精品资料解卦十六步看卦名看爻辞象辞看卦宫卦位看阴阳爻位看卦气旺衰看体用生克看互卦看变卦看综卦看错卦以卦读象，分析各个卦与主卦之间的关系以卦取数象的取舍转换卦象太极点获取相关信息串联象与数的各个元素勾勒出画面以上为基本断卦流程，具体断卦时得根据实际情况对上面的步骤灵活的取舍研习梅花易的三步筑基功夫一步：瞬间显像世界上能够无国界的语言当属音乐和绘画作品，因为这些东西含有的内在神蕴不需要文字，哪一种文字也表述不清楚它真实的含义。此谓只可意会，不可言传。我们老祖宗的周易符号就是一虚一实两种道道的符号，变化万千，就让世界的人们忙活了几千年，到现在还有很多迷没有解开。所以研究周易的人，首先要回归到符号上面去。符号只是象，只是一个对宇宙时空表述上的最恰当的归类反映。做法上首先把中文名字换成图象来记，就是把64卦象的阴爻和阳爻的多重组合图印在脑子中，听到人说某一卦，脑中就是阴阳爻的图象，就象说中国人说中国话从不想那几个字怎么写。别老是临时去想，这卦的爻怎么画呀等等。因为如此一想，很多卦的灵机就让你想跑了，这是后话，先记着这一步吧。说着容易，做起来稍难一点，其实并不是很难，只是费些时间而已，当然更重要的是一般人不愿意费这个功夫，总想把理论搞明白，然后再操练。做法正好反了，改过来就行。二步：图像转换这一步是在前一步已完成差不多的情况下才能操作的。也就是当起出一卦后，瞬间或几十秒内就能清晰地将卦像显示在脑海中，这时就需要进一步练习另一转换的基础功夫了：一卦定准后，当然依据所显原理可以讲很多信息，这个是后话，暂且放下这个话题。卦像一定有动爻，动静在卦像中就是这从这个动爻上发出的。表面上是出来一个互卦，一个变卦，比如困卦二爻动---互家人---变萃。其实远非如此。再将主卦上下一颠倒就又有另一组卦：井---互睽---升，将主卦阴阳仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢2

史上最全的构词法用法详解

史上最全的构词法用法详解语言中词的总和构成词汇，但是词汇并不是一堆杂乱无章、互不相关的群体，而是一个严密体系，在这个结构的体系中，词与词之间有着各种各样的联系。英语中的这些联系的规律总结起来就是构词。英语中构词的方法就是构词法。构词法主要有合成法、转化法、派生法和缩略法四种。掌握构词法是迅速扩大词汇量的重要方法之一。第一节合成法合成法就是指由两个或两个以上的单词合成的词叫合成词。这种构词方式主要有两种：复合法、结合法。合成法主要是构成合成名词和合成形容词。复合法构成的复合词，它们各个结合的部分相互间的语法关系是紧密相关的。如blackboard和darkroom都是形容词和名词形成的结构，wr it ing desk是动词名词和名词形式的结构。结合法形成的词是形态合成词，它的结合是用一个起来连接作用的中缀来把两个或两上以上的词根词素紧紧的连缀在一起。如，用辅音字母－s－来缀全两个词根词素构成的词有：salesman, towns people等。合成的方式常见的有如下几种：一、合成名词 1、名词／代词＋名词： woman-doctor, women-doctors, workshop, spaceship, he-goat, coal fire, motorcycle, gas cooker, oil well, power plant, silk worm, gold mine, bottleneck, piano keys, teleph one receiver, television screen, chairman, fireman, motorman, police-officer, postman, pine tree, girl friend, boy friend, goldfish, raindrop, birdcage, breakfast time, flowerbed, tearoom, 2、动词＋名词：blowpipe, flashlight, watchdog, call-girl, searchlight 3、形容词＋名词： blacksmith, blackboard, supermarket, superman, darkroom, blackbird, highchair, hothouse, greenhouse, madman 4、动名词＋名词： reading-room, sitting-room, classroom, schoolroom, dining room, building materials, dancing girl, cleaning women, flying machine, washing machine, working conditions, boilding point, drinking water, swimming pool, drinking cup, typing paper, writing desk, sewing machine, walking stick,

超级详细音标讲解教程

音素和国际音标 1．什么是音素：音素是语音的最小单位。 2．音素的分类：元音和辅音。 3．音素的个数：共48个，元音音素20个，辅音音素28个。 4．什么是音标：记录音素的符号叫做音标。 5．什么是国际音标：国际音标是由国际语音协会规定的一套音标，用来记录世界各主要语言的语音。 7. 开音节：a) 辅音+元音+辅音+e : name, bike, home, due, plane, shine b) 辅音+元音: he, go, hi, do, be, tree, three, hello 8. 闭音节：a) 辅音+元音+辅音: bad, bed, sit, hot, cup,let, mad, map b)元音+辅音: it,is, of, in, on, up, out, ant 9.重读音节：单词中发音特别响亮的音节。元音和辅音的定义：发音时声带振动，呼出的气流通过口腔时不受阻碍，这样形成的语音称为元音。不论声带振动与否，发音时呼出的气流通过口腔或鼻腔时受到一定的阻碍，这样形成的语音称为辅音。发音时声带不振动的辅音称为清辅音。发音声带振动的辅音称为浊辅音。长元音: [a:][?:][З:][i:][u:] 短元音: [?][?][?][i ] [u] [e] 小嘴鸡蛋音[?]大嘴苹果音双元音: [ei] [ai] [?u] [au] [?i] [i?] [e?] [u?] 元音音标学习元音概述：元音是有噪音的语音。形成元音时，声带振动，气流经由咽腔和口腔逸出时，不受到任何阻碍，没有可以听得到的摩擦声。英语里共有20个元音（单元音1２个，双元音８个）。元音之间的差异，是由发音时各发音器官所采取的不同位置形成的。所谓“不同位置”，指的是舌头的高低与前后，牙床的开合程度，以及唇形的大小和圆扁。但其中决定的因素是舌头的位置：舌头是在口腔的前部、中部或者后部，决定所发的音是前元音、中元音还是后元音；舌身隆起的高度以及舌的哪一部分隆起最高，决定发出的元音是开口元音、半开元音、合口元音、还是半合元音。牙床开合的程度是由舌位的高低所决定的，而双唇的圆扁和大小对形成不同的元音也有相当的影响。因此，描述一个元音的发音部位，主要是描述它的舌位和唇形。元音音标学习 L e s s o n1 元音[i:] [i] [?:] [?] 学习 [i:]发这个音的字母和字母组合e e a e e e: me be she he we evening ee:sweet bee sweep sheep see sleep three green ea:meat leaf sea pea teach eat clean

英语：高中英语构词法讲解

高中英语构词法讲解与练习一.类别英语构词法主要有：合成法，转化法，派生法，混成法，截短法和词首字母缩略法。二.定义与精讲 1.转化法英语中，有的名词可作动词，有的形容词可作副词或动词，这种把一种词性用作另一种词性而词形不变的方法叫作转化法。 1)动词转化为名词 ①很多动词可以转化为名词，大多数情况下，意思没有多大的变化，如： Let's go out for a walk.我们到外面去散散步吧。 ②有时意思有一定变化，如： He is a man of strong build.他是一个体格健壮的汉子。 ③有的与一个动词和不定冠词构成短语，表示一个动作，如： Let's have a swim.咱们游泳吧。 2)名词转化为动词 ①很多表示物件，如 Did you book a seat on the plane? 你订好飞机座位了吗? ②身体部位，如： Please hand me the book.请把那本书递给我。 ③某类人的名词可以用作动词来表示动作，如： She nursed her husband back to health.她看护丈夫，使他恢复了健康。 ④某些抽象名词也可作动词。如： We lunched together.我们在一起吃了午餐。 3)形容词转化为动词有少数形容词可以转化为动词。如： We will try our best to better our living conditions.我们要尽力改善我们的生活状况。 4)副词转化为动词有少数副词可以转化为动词。例如： Murder will out.(谚语)恶事终必将败露。 5)形容词转化为名词

数据分析讲解学习

数据分析

数据分析数据分析不是一味追求高级的分析方法，而是要以解决问题为中心一、数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。在实际工作当中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。例如，如果企业的高层希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，制订合理的产品研发和销售计划，就必须依赖数据分析才能完成。二、在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数

据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。三、数据分析六步曲明确分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写 1、明确分析目的和内容 Mr.林：做任何事都要有目标的，数据分析也不例外。之前也说过，菜鸟与数据分析师的区别就在于菜鸟做分析时目的不明确，从而导致分析过程非常盲目。所以在开展数据分析之前，需要想想为什么要开展数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？只有明确数据分析的目的，才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，甚至可能将决策者引入歧途，后果严重。当分析目的明确后，就需要把它分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的，需要从哪几方面、哪几个点进行分析，而这几点就是我们需要分析的内容。只有明确了分析目的，分析内容才能跟着确定下来。明确数据分析的目的和内容是确保数据分析过程有

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