大数据研究分析方向教学计划

大数据分析方向教学计划

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大数据分析课程标准

一、课程定位

现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。

随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。

二、课程性质与作用

课程性质大数据分析课程。

课程作用

大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。

三、课程目标

课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。

（一）知识目标

1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作

2.掌握开发语言R 或python

3.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。

4.离线工具ETL和hive的安装及应用。

5.数据可视化的应用

6.真实

（二）能力目标

1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。

2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。

3.具备在实际应用场景中，能对数据处理流程，数据挖掘进行个性化处理。

四、课程设计

主要指课程设计的总体思路：

课程设计围绕大数据分析的基础和方法，考虑到实际企业生产环境中的应用场景，课程中采用实际案例，从案例分析、启动、实施、验证各环节剖析讲解，与真实环境同步。

课程案例选取：

以搭建支持10GB的数据为目标，在目标3机器上部署大数据仓库，并能实际运行。模拟手机1GB的数据，能够通过Hive进行查询，为将来数据清洗和数据分析提供基础。

五、课程内容与要求

知识块 知识点 课程目标 课时 案例

先导知识 Linux 系统

Linux 基础 先导课程，以掌握Linux 基本操作未基础，加上对Linux 操作系统的进程管理的知识，为后续的部署打下基础。主要能够熟练编辑和配置Linux 下的系统文件并能够查找文件和文字

Linux-常用命令介绍

Linux-shell 的特殊符号以及VI 编译工具

Linux-高级指令（系统管理、查询、作业控制、进程管理和Linux 三剑客）

Linux-环境变量、初始化文件和定时服务

Linux-shell 脚本及编程

Linux-备份工具 Linux-安全性 Linux-网络互联 Linux-软件的安装和日志

大数据基础 大数据概论

大数据背景 能够高度概括大数据系统的前世今生，实际了解企业里面使用的大数据的场景

大数据基本概念 大数据案例 大数据技术

HDFS 分布式文件系统

HDFS 简介 掌握DFS 架构，配置及日常管理

HDFS 基本架构 使用场景 核心设计 体系架构

命令行使用JAVA接口运行机制IO操作

Hodoop集群安装部署

Linux环境准备理解Hadoop生态，

能够安装并验证

Hadoop集群。并实

际操作在现有生态

增加组件的安装及

调整方式

按照JDK

按照并配置Hadoop

启动并验证Hadoop

集群

MapReduce计算框架

编程模型Wor

dCount

高级编

程编程案例

应用编程开发

MP工作机制和

YARN

YARN平台简介

YARN结构

YARN资源调度

作业调度

数据库知识

Hbase分布式数据库

简介理解和掌握HBase

的原理及操作，并

能对HBase做日常

管理

安装部署

和Hadoop的关系

核心功能模块

基本概念

Hbase Shell命令

行工具

JAVA客户端操作

MAPreduce批量操

作HBASE

块数据导入HBASE

核心概念

高级特性

安装部署

工作原理

客户端使用离线计算

工作引擎azkaban 使用能够实际部署并做

配置

安装部署

ETL工具sqoop 应用理解ETL的实质，

并了解ETL在大数

据清洗中的作用

安装部署

数据仓库查询HIVE

基本概念掌握Hive的安装

部署及其他的安装部署

数据定义

数据查询

内置函数和UDF

自定义函数和UDAF

UDTF

实时计算

storm实时流计算框架简介能够实际部署并做配

置

架构

按照部署

核心概念和数

据流模型

编程实例

Spark Streaming 简介能够实际部署并做配

置

架构

按照部署

核心概念和数

据流模型

编程实例

R 语言（二选一）

R 简介 R 是开源软件，多操作系统，众多程序包，应用于各行各业。

函数与对象 编写脚本 R 绘图 编写函数

数据保存

Python 语言（二选一）

1.环境搭建及Python 基础

1.环境搭建

2.Python 基本数据结构

3.Python 基本语法

2.python 基础工具库

1. NumPy 基础：数组和矢量计算

2. 高级数据结构和操作工具：Pandas

3. 数据加载、存储与文件格式

4. 数据规则化

5. 绘图与可视化

mllib 开发和Graphx 简介 MLlib 的架构 MLLib 中的算法

算法应用案例

Graphx 简介与核心功能

数据分析

数据分析与挖

掘

1.数据聚合与分组运算

2.利用statsmodels 进行统计分析

3.利用statsmodels

进行回归分析

4.时间序列分析

5.常见算法介绍

6.数据挖掘项目实操

案例分析营销数据案例

分析

ARPU分析

互联网数据案

例分析

漏斗分析

机器学习

机器学习基础1.感知机

2.决策树、随机森林

3.支持向量机(SVM)

4.正则化方法

5.主成分分析(PCA)

机器学习高级1. 特征工程

2. 参数调优

3. 集成学习

4. 文本挖掘

机器学习案例

讲解

数据可视化 1.web数据可视化概

述

2.爬虫与数据处理

3.图表可视化

4.webGIS数据可视化

5.图可视化

webGIS数据可

视化

图可视化

数据风控 1.风控架构

2.反欺诈

3.信用评估

4.贷后管理

五、考核标准

本课程属于实践性、应用性比较强的课程，所以要加强过程性检查，每个学员可以在搭建好的大数据环境下，进行数据流程更改及数据挖掘的个性化调整。

考核课程中提供100G的大系统数据，然后倒入到环境，然后进行查询和分析。

人教版小学三年级数学《简单的数据分析》教学案例

【第一课时】 简单的数据分析 一、 教学目标 1. 进一步认识横向条形统计图和起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图。 2. 让学生根据统计图进行初步的数据分析，通过分析寻找信息，并根据这些信息作出 进一步的判断和决策。 3. 通过数学活动体验与同伴交流学习的乐趣，培养学生对数学的亲切感，感受数学与 生活的密切联系感受统计知识对于生活的指导作用。 二、 教学重点 认识不同的条形统计图法。 三、 教学难点 进行简单的数据分。 四、 教学具准备 电脑课件。 五、教学过程 （一）纵向条形统计图 出示图片：我带你们看一个地方，你们知道这是哪吗？（水立方）这是哪？（鸟巢） 师：北京为了筹备第29 届奥运会除了新建了这两个标志建筑以外，还改建了一些原有 的体育馆，比如工人体育馆和首都体育馆。知道它们分别可以容纳多少名观众吗？ 【课件演示】：奥运会场馆情况统计图 工人体育馆首都体育馆 人水立方 奥运场馆容纳人数统计图 鸟巢

1．这是一份？（板书：统计图）这份统计图和我们二年级学过的有什么不同？ 2．我们看看工体的座位情况，它有多少座位啊？怎么知道的？ 师：如果按我们以前学过的统计图那样，每个小格代表2或者5行不行？ 小结：得按照数据的大小来决定单位格代表多少。 3．首体呢？在什么范围？怎么看的？（出示：18000） 师：观察这张统计图，如果去掉竖线，你还认识吗？ 4．水立方里可以容纳多少人呢？为什么？ 5．鸟巢的座位数占9个格多一点，你猜猜鸟巢有多少座位？为什么都估计90000多？ 看来单位格表示多少特别重要。（出示91000人） 师：我们都知道开幕式在鸟巢进行，为什么？（场馆大，容人多。） 你是通过什么猜的？（板书：数据） 师：如果把这张图改变方向，你还认识吗？ （二）横向条形统计图 师：绿色奥运需要我们每个人的努力。一起看看北京用水的情况是怎样的。 【课件演示】 北京市部分生活用水情况与北海蓄水量对比统计图 北海 的蓄水量 洗浴业 洗车业 1．这张统计图和我们之前学过的有什么不同？（横向） 2．课件：这是哪里？（北海）知道北海有多少水吗？（出示：60 ）怎么知道的？ 师：这是一家洗浴中心，现在北京大街上的洗浴中心越来越多了，北京市所有洗浴中心的年用水量是（出示：条形）你们为什么表示惊奇？

数值分析第五版计算实习题

数值分析计算实习题 第二章 2-1 程序： clear;clc; x1=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0]; y1=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38]; n=length(y1); c=y1(:); for j=2:n %求差商 for i=n:-1:j c(i)=(c(i)-c(i-1))/(x1(i)-x1(i-j+1)); end end syms x df d; df(1)=1;d(1)=y1(1); for i=2:n %求牛顿差值多项式 df(i)=df(i-1)*(x-x1(i-1)); d(i)=c(i)*df(i); end disp('4次牛顿插值多项式'); P4=vpa(collect((sum(d))),5) %P4即为4次牛顿插值多项式,并保留小数点后5位数pp=csape(x1,y1, 'variational');%调用三次样条函数 q=pp.coefs; disp('三次样条函数'); for i=1:4 S=q(i,:)*[(x-x1(i))^3;(x-x1(i))^2;(x-x1(i));1]; S=vpa(collect(S),5) end x2=0.2:0.08:1.08; dot=[1 2 11 12]; figure ezplot(P4,[0.2,1.08]); hold on y2=fnval(pp,x2); x=x2(dot); y3=eval(P4); y4=fnval(pp,x2(dot)); plot(x2,y2,'r',x2(dot),y3,'b*',x2(dot),y4,'co'); title('4次牛顿插值及三次样条'); 结果如下： 4次牛顿插值多项式 P4 = - 0.52083*x^4 + 0.83333*x^3 - 1.1042*x^2 + 0.19167*x + 0.98 三次样条函数

DSP作业(精)

DSP的 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。DSP有两种含义：Digital Signal Processing（数字信号处理）、Digital Sign al Processor（数字信号处理器）。我们常说的DSP指的是数字信号处理器。数字信号处理器是一种适合完成数字信号处理运算的处理器。20世纪60年代以来，随着计算机和信在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。极为广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信

号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。顾名思义,DSP主要应用在数字信号处理中，目的是为了能够满足实时信号处理的要求，因此需要将数字信号处理中的常用运算执行的尽可能快，这就决定了DSP的特点和关键技术。适合数字信号处理的关键技术：DSP包含乘法器、累加器、特殊地址产生器、领开销循环等；提高处理速度的关键技术：流水线技术、并行处理技术、超常指令（VLIW）、超标量技术、DMA等。从广义上讲，DSP、微处理器和微控制器（单片机）等都属于处理器，可以说DSP是一种CPU。DSP和一般的CPU又不同，最大的区别在于：CPU是冯.诺伊曼结构的；DSP是数据和地址空间分开的哈佛结构。 世界上第一个单片 DSP 芯片应当是1978年 AMI公司发布的 S2 811，1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个主要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980 年，日本 NEC 公司推出的μP D7720是第一个具有乘法器的商用 DSP 芯片。在这之后，最成功的DSP 芯片当数美国德州仪器公司（Texas Instruments，简称TI）的一系列产品。TI 公司在1982年成功推出其第一代 DSP 芯片 TMS32010及其系列产品TMS32011、TMS320C10/C14/C15/C16/C17等，之后相继推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28，第三代DSP芯片TMS 320C30/C31/C32，第四代DSP芯片TMS320C40/C44，第五代 DSP 芯片TMS320C5X/C54X，第二代DSP芯片的改进型TMS320C2XX，集多片DSP芯片于一体的高性能DSP芯片TMS320C8X以及目前速度最快的第

大数据平台方向教学计划

大数据平台课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据载体，大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握；并通过本课程，掌握大数据平台的理念，为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。 二、课程性质与作用 课程性质大数据平台搭建核心课程。 课程作用 大数据平台搭建核心课程，是整个大数据中基础的一环。在实际工作中，掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位，即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中，必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识，比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后，为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解，在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。 三、课程目标 课程教学以生产环境搭建为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，在理解大数据平台架构的过程中，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论

与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境，并且在企业相关架构选择有微调时，能够触类旁通，也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。 4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。 5.Hadoop生态其他组件的安装和应用，Yarn &zookeeper。 6.离线工具ETL和hive的安装及应用。 （二）能力目标 1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用中，针对技术框架的微调，能够应对并能够调试验证成功。 四、课程设计 主要指课程设计的总体思路： 课程设计围绕大数据基础设施的搭建，并考虑到实际企业生产环境中的应用场景，从先导知识，基础知识，生态知识及扩展知识。

城轨运营管理教学计划--百度文档

城市轨道交通运营管理专业教学计划 一、培养目标 本专业培养德、智、体全面发展，具备城市轨道交通运营管理相关的管理理论和法律知识，掌握客运组织、客运服务、行车组织等专业知识，具备城市轨道交通客运组织与服务、票务组织、行车指挥等业务技能，从事轨道交通运输第一线站务管理、行车指挥、客运组织与服务、票务管理等业务的高端技能型专门人才。 二、适用范围 （一）培养方式：函授（业余）专科教育 （二）修业年限：三年 三、人才培养规格 （一）知识结构 1、掌握毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论等政治理论知识； 2、掌握实用英语、高等数学、机械制图等文化基础知识； 3、掌握电工基础、电子技术等专业基础知识； 4、掌握城市轨道交通客运组织、城市轨道交通行车组织等专业知识； 5、了解本专业技术的新发展。 （二）能力结构 1.基础能力 （1）掌握“必需、够用”的自然科学基础知识，具有独立分析问题解决问题的能力；（2）掌握计算机应用基础、高等数学等基本知识，具有数值分析、逻辑推理的能力；（3）学习实用英语，培养听、说、写的基本技能，人际和人机沟通技能及基础英语应用能力。 2.专业能力 （1）具有正常情况下的行车组织能力； （2）具有行车设备故障情况下的应急技能； （3）具有大客流情况下的客运服务应急技能； （4）能处理正常、降级运营情况下的乘客事务； （5）会操作TVM、GATE、TCM、BOM，能判断、处理GATE、TVM一般故障； （6）掌握售票技能和报表填写技能、具有安全指标分析技能。 （三）素质结构 1. 具有认真细致、精益求精的工作态度与作风； 2.具有诚信意识和责任感； 3.具有良好的身体素质；

泛函分析在数值分析中的应用

泛函分析在数值分析中 的应用 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

泛函分析在数值分析中的应用 刘肖廷工程力学 一、数学概述 数学是一门从集合概念角度去研究物质世界数量关系与空间形式的基础的自 然学科。它从应用的角度可以分为基础数学与应用数学两大范畴，而基础数学 又可以划分为纯数学和基础应用数学两大范畴。其中，纯数学是建立在基础应 用数学基础上进行的单纯的数学研究。可见基础应用数学是数学学科的基础。 基础应用数学以代数学，几何学，分析学与拓扑学为基础研究物质世界的数 学关系与空间形式。分而言之，代数学主要是从集合概念角度去研究物质世界 的数量关系；几何学主要是从集合概念的角度去研究物质世界的空间形式；分 析学则主要研究集合间的映射关系及其运算；而拓扑学则包含点集拓扑，代数 拓扑，微分拓扑，辛拓普等几个分支，融合与代数学与几何学之中。 应用数学则是以基础数学的基本方法（代数，几何，分析）为基础，去探讨 物质世界不同类型的数量关系与空间形式的。它主要包括三角学，概率论，数 理统计，随机过程，积分变换，运筹学，微分方程，积分方程，模糊数学，数 值分析，数值代数，矩阵论，测度论，李群与李代数等领域。当然，我们同样 不能忽视应用数学对基础数学在理论上的支持与贡献。 由此可见，集合概念是数学的核心概念，代数、几何与分析是是数学的三大 基本方法，代数学、几何学、分析学与拓扑学是支撑数学大厦的四根最紧要的 支柱，此四者同时又是相互联系，不可分割的。这一点印证了一句名言，数学 的魅力正在于其中各个分支之间的相互联系。 泛函分析的基本内容和基本特征 （一）度量空间和赋范线性空间 1、度量空间是现代数学中一种基本的、重要的、最接近于欧几里得空间的抽 象空间。19 世纪末，德国数学家G.康托尔创立了集合论，为各种抽象空间的 建立奠定了基础。20 世纪初期，法国数学家M. R. 弗雷歇发现许多分析学的 成果从更抽象的观点看来，都涉及函数间的距离关系，从而抽象出度盘空间的 d?→。若对于任何x， 概念。定义：设x 为一个集合，一个映射: X X R y，z属于x，有(1) (正定性)(x,y)0 d=。当且仅当x y d≥，且(x,y)0 =； (2)

大数据分析方向教学计划

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark 等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/ 分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/ 实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux 的操作 2.掌握开发语言R 或python

股票的期权定价理论介绍和相关的数值分析

股票的期权定价理论介绍和相关的数值分析 康书隆2002级数量经济硕士研究生 内容摘要：期权是人们为了规避市场风险而创造出来的一种金融衍生工具.期权之所以能够规避市场风险是因为金融证券的收益同相应的金融衍生物的收益总是负相关的。理论和实践均表明，只要投资者合理的选择其手中证券和相应衍生物的比例，就可以获得无风险利率，从而获得无风险收益。这种组合的确定有赖于对衍生证券的定价。上个世纪七十年代初期，Black 和Scholes 通过研究股票价格的变化规律，运用套期保值的思想，成功的推倒出了无分红情况下股票期权价格所满足的随机偏微分方程。从而为期权的精确合理的定价提供了有利的保障。这一杰出的成果极大的推进了金融衍生市场的稳定，完善与繁荣。本文首先将尝试着阐述期权定价理论产生的背景，过程及其带来的重大意义；在其后部分，我们将分析这一理论的数学基础以及Black---Scholes 随机微分方程的推导过程；最后我们将运用有限插分的方法来求解Black---Scholes 随机微分方程。之所以这样做，是为了弥补Black---Scholes 随机微分方程解析解只能够对欧式期权进行定价的不足。最后，我们将定量分析执行价格的变化和股票平均波动率变化对期权价格的影响。并且绘制出一系列的图形帮助人们理解这种影响。从而对于人们理解一些参数的变化对于期权价格的影响有一定的帮助。 关键词：维纳过程，伊藤过程，Black_Scholes 方程, 期权。 一、期权定价理论产生的背景，思想和重大意义 １.1: 期权定价理论产生的背景 Black-Scholes期权定价模型将股票期权价格的主要因素分为四个:预期股票价格、交割成本、股票价格波动幅度和时间。其成功之处在于:第一,提出了风险中性(即无风险偏好)概念,且在该模型中剔除了风险偏好的相关参数,大大简化了对金融衍生工具价格的分析;第二,该型创新地提出了可以在限定风险情况下追求更高收益的可能,创立了新的金融衍生工具——标准期权。布莱克和斯科尔斯1971年提出这一期权定价模型, 1973年在《政治经济学报》上得以发表他们的研究成果。一个月后,在美国芝加哥出现第一个期权交易市场。期权交易诞生后,许多大证券机构和投资银行都运用Black-Scholes期权定价模型进行交易操作,该模型在相当大的程度上影响了期权市场的发展。控制风险是Black-Scholes期权定价模型的重要意义之一。70年代以后,随着世界经济的不断发展和一体化进程的加快,汇率和利率的波动更加频繁,变动幅度也不断加大,风险增加。控制和减小风险成为所有投资者孜孜以求的目标。Black-Scholes定价模型提出了能够控制风险的期权,同时,也为将数学应用于经济领域,创立更多的控制风险和减小风险的工具开辟了道路。Black-Scholes定价模型指出,在一定条件下,人的集合行为满足一定数学规律。这一论断打破了传统的“人的行为无法定量描述”的旧观念。通过数学的定量分析,不仅投资者可更好地控制自身交易的风险,更为管理层进行风险管理、减小整个市场的风险提供了可能。由于布莱克的专业是应用数学和物理,最早从事火箭方面的研究,因此布莱克也被称为是“火箭科学向金融转移的先锋”。斯科尔斯和默顿把经济学原理应用于直接经营操作,堪为“理论联系实际”的典范。他们设计的定价公式为衍生金融商品交易市场的迅猛发展铺平了道路,也在一定程度上使衍生金融工具成为投资者良好的融资和风险防范手段。这对整个经济发展显然

数据的分析单元教学计划

数据的分析单元教学计划 It was last revised on January 2, 2021

第二十章数据的分析单元教学计划一、教学目标 1．掌握平均数、中位数、众数的概念，并会求一组数据的平均数、中位数、众数。 2．掌握加权平均数的概念，知道权的差异对加权平均数的影响，并能用加权平均数解释一些现象。 3．了解平均数、中位数、众数的差别，初步体会它们在不同情境中的应用。 4.会求一组数据的极差和方差； 5.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差； 二、教学重点： 1.理解平均数、中位数、众数、极差和方差的概念，并能根据所收集或提供的信息熟练求出一组数据的平均数、中位数、众数、极差和方差； 2.能利用科学计算器求一组数据的算术平均数； 3.了解平均数、中位数、众数的差别，体会它们在不同情境中的应用。 三、教学难点： 1.对平均数、中位数及众数之间区别的要求定位； 2.对加权平均数的定位。 3.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差 四、学情分析

在信息技术不断发展的社会里，人们面临着更多的机会和选择，常常需要处理大量的纷繁复杂的信息，而随着计算机等技术的飞速发展，数据日益成为重要的信息，为了更好地适应社会，人们不仅要收集数据，还要对所收集的数据进行加工处理，进而作出评判，其中“平均水平”是最为常用的一个评判指标，本章通过实际背景，引入了刻画“平均水平”的三个数据代表，以让学生获取一定的评判能力。 五、教学措施 1．注重教学素材的来源渠道和呈现方式多样化以及数据的真实科学性。可以组织一些调查或文献检索等活动，充分挖掘学生生活中的教学素材，将知识的学习放在解决问题的情境中，作为数据处理过程的一部分，使学生体会数学与现实的联系。 2．注重学生的活动，特别是小组合作的活动，鼓励学生通过独立思考与交流，寻求解决问题的方法，获得数学活动经验。 3．议一议等教学活动中，鼓励学生思维的多样性，避免评价的统一性。 4．鼓励学生使用计算器处理复杂的数据，注重其他课程资源（如信息技术、媒体）的开发与利用。有条件的地区或学校可尝试让学生用计算机等现代化手段处理数据。 六、教学中应注意的问题 1、注重对学生活动的评价，主要评价学生的参与程度、活动过程中的思维方式，与同学合作交流的 情况等。 2、关注学生对知识技能的理解与应用。 3、提倡运用定性的方法对学生进行评价。 七、课时安排：

一级学科：数学

数学 0701 （一级学科：数学） 数学是一门在非常广泛意义下研究自然现象和社会现象中的数量关系和空间形式的科学。它的根本特点是从自然现象的量的侧面抽象出一般性的规律，预见事物的发展并指导人们能动地认识和改造世界。数学是各门科学的基础，在自然科学、社会科学、工程技术等方面起着思想库的作用；又是经济建设和技术进步的重要工具。数学科学是一个范围广阔、分支众多、应用广泛的科学体系。本学科目前在基础数学、计算数学、概率论与数理统计、应用数学、运筹学与控制论五个二级学科招收硕士研究生。 基础数学是数学的核心和灵魂.它的思想、方法和结论是整个数学科学的基础。基础数学包括数理逻辑、数论、代数、几何、拓扑、函数论、泛函分析、微分方程等众多分支学科。 计算数学是研究如何用计算机解决各种数学问题的科学，主要研究与各类科学计算和工程计算相关的计算方法，对各种算法进行理论和数值分析，设计和研究用数值模拟方法来代替某些耗资巨大甚至难以实现的实验，研制专用或通用科学工程应用软件和数值软件等。它的核心是提出和研究求解各种数学问题的高效而稳定的算法。 概率论与数理统计是研究随机现象内在规律性的科学。概率论旨在从理论上研究随机现象的数量规律，是数理统计的基础。数理统计是研究如何有效地收集、分析和使用随机性数据的学科，为概率论的实际应用提供了广阔的天地。 应用数学是联系数学与现实世界的重要桥梁，主要研究自然科学、工程技术、信息、经济、金融、管理、社会和人文科学中的数学问题，包括建立相应的数学模型，利用数学方法解决实际问题，研究具有实际背景和应用前景的数学理论等。 运筹学与控制论以数学和计算机为主要工具，从系统和信息处理的观点出发，研究解决社会、经济、金融、军事、生产管理、计划决策等各种系统的建模、分析、规划、设计、控制及优化问题，是一个包括众多分支的学科。运筹学结合数学、计算机科学、管理科学，通过对建模方法和最优化方法的研究，为各类系统的规划设计、管理运行和优化决策提供理论依据。控制理论处于数学、计算机科学、工程学等学科交叉发展的前沿，是以自动化，机器人、计算机和航天技术为代表的新技术革命的一个理论基础。 一级学科的主要研究方向有： 1．函数论与泛函分析：主要从事几何函数论，复解析动力系统与分形几何，调和分析，算子代数及其在紧量子群等领域的应用方面的研究工作 2．代数与几何：主要从事以模糊逻辑与多值逻辑为基础的广义集合论上的代数与拓扑问题的研究；一些重要的有限群与域上有限维代数的结构理论与组合表示理论的研究；流形理论以及微分几何在广义相对论、量子力学、神经网络、控制理论、统计等方面的应用问题。 3．偏微分方程的数值方法：利用有限元法、边界元法及其它们的组合，研究微分方程、积分方程的数值解法和误差估计；进行偏微分方程组的特征值的计算方法的研究，并探讨带参变量的偏微分算子特征值曲线的扰动问题；矩阵计算中的扰动问题进行研究。 4．随机分析：研究随机动力系统的稳定性，遍历性，大偏差，以及随机过程理论在网络安全、信

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

教学计划编制

教学计划编制问题 #include #include

#include #define null 0 #define MAXNODE 64 //最大课程个数 typedef struct { char c[3]; }cid; //课程号 typedef struct Course { cid id[3]; //课程号 char name[30]; //课程名 float xf; //学分 }Course; ////////////////////////////////////////////////课程 typedef struct PreCourse { int adjvex; //课程在数组中的下标 struct PreCourse *pre; //指向下一先修的课程节点 }PreCourse;/////////////////////////////////////////////////先修的课程节点typedef struct { Course course;//课程 PreCourse *firstnext; //指向第一个先修的课程节点 }CourseNode;////////////////////////////////////////////////////////////课程节点typedef struct { CourseNode courses[MAXNODE]; //邻接表 int xqs;//学期总数 int num; //课程的数目 float xfsx;/////学分上限 }AlGraph;///////////////////////////////////////////////////////////////课程图typedef struct { int data[MAXNODE];//队中元素 int f,r;//队头r 队尾f }queue; int IsCricle=0;//判断是否环1表示是0表示不是 int jxq;//用于计算学期的 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////// void queueinit(queue *q)///////////////队初始化 { q->f=q->r=0; } void queuein(queue *q,int x)//入队 {

信息与通信工程0810

北京工业大学学术学位硕士研究生培养方案 信息与通信工程 0810 一、培养目标 1. 在通信和信息处理研究领域，掌握坚实的基础理论和系统的专门知识； 2. 具有从事科学研究工作或独立担负专门技术和管理工作的能力。 二、学制及学习年限 硕士研究生学制为3年，学习年限2.5-3年。原则上全日制硕士研究生最长修业年限（含休学）为4学年，全日制委托培养硕士研究生最长修业年限（含休学）为5学年。 三、主要研究方向 1. 语音与音频信号处理 2. 多媒体通信技术 3. 信号处理理论与通信技术 4. 图像与视频信号处理 5. 智能信息处理 四、课程设置与学分要求（硕士研究生课程学习的基本学分要求为26学分）

注：多选的基础学位课和专业学位课学分视为选修课学分。 五、学位论文工作的安排 完成学位论文是对研究生科研能力培养的全面训练，是培养研究生创新能力和科研素质的重要环节，也是研究生获得学位的必要环节。学位论文的完成主要分为以下四个环节： 1. 论文选题与开题 研究生应在导师的指导下，应结合导师的科研任务进行，通过文献和信息调研，选定研究课题。选题应具有较大的理论意义或工程应用价值。学位论文开题报告不应晚于第三学期前半学期。应向导师组和同专业研究生进行开题报告，经开题论证小组认可后，立即开展论文工作。开题报告要以书面方式提交，并填写《北京工业大学硕士研究生开题报告情况表》。 2. 论文的中期检查 中期检查在第四个学期末或第五个学期初完成，主要包括对研究生学术态度和作风、论文进度和质量、研究成果、学术活动等情况审查。要完成书面中期研究报告。 3. 学位论文的撰写和审定 学位论文必须是在导师指导下由研究生独立完成，应该能反映出硕士研究生具有坚实的理论基础和系统的专门知识，具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力，论文应有新的见解。研究生在参加论文答辩的两个月前，完成硕士论文初稿，经导师审阅后，在参加答辩的一个月前完成硕士学位论文的定稿，然后约请校内外相关专业两至三位专家进行学术评议。 4. 论文答辩 开题报告完成一年以上方可申请学位论文答辩。在硕士学位论文通过评议后，由所在学科部确定答辩日期和答辩委员会人员组成，该委员会由五位教授或副教授组成。 研究生学位论文的完成环节，指导方式上实行导师负责制。

大数据研究分析方向教学计划

大数据分析方向教学计划

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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

教学计划编制(新)

教学计划编制问题

#include #include #include #define null 0 #define MAXNODE 64 //最大课程个数 typedef struct { char c[3]; }cid; //课程号 typedef struct Course { cid id[3]; //课程号 char name[30]; //课程名 float xf; //学分 }Course; ////////////////////////////////////////////////课程 typedef struct PreCourse { int adjvex; //课程在数组中的下标 struct PreCourse *pre; //指向下一先修的课程节点 }PreCourse;/////////////////////////////////////////////////先修的课程节点 typedef struct { Course course;//课程 PreCourse *firstnext; //指向第一个先修的课程节点 }CourseNode;////////////////////////////////////////////////////////////课程节点 typedef struct { CourseNode courses[MAXNODE]; //邻接表 int xqs;//学期总数 int num; //课程的数目 float xfsx;/////学分上限 }AlGraph;///////////////////////////////////////////////////////////////课程图 typedef struct { int data[MAXNODE];//队中元素 int f,r;//队头r 队尾f

试验设计和数据分析第一次作业习题答案解析

习题答案 1．设用三种方法测定某溶液时，得到三组数据，其平均值如下： 试求它们的加权平均值。 解：根据数据的绝对误差计算权重： ， ， 因为 所以 2．试解释为什么不宜用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量。 答：因为用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量时，所产生的相对误差较大。如3．测得某种奶制品中蛋白质的含量为 ，试求其相对误差。 解： 4．在测定菠萝中维生素C含量的测试中，测得每100g菠萝中含有18.2mg维生素C，已知测量的相对误差为0.1%，试求每100g菠萝中含有维生素C的质量范围。 解： ，所以 所以m的范围为 或依据公式 5．今欲测量大约8kPa（表压）的空气压力，试验仪表用1）1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；2）标尺分度为1mm的U型管水银柱压差计；3）标尺分度为1mm的U形管水柱压差计。 求最大绝对误差和相对误差。 解：1）压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa， 则 2）1mm汞柱代表的大气压为0.133KPa，

所以 3）1mm水柱代表的大气压： ，其中 ，通常取 则 6．在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次评定。样本测定值为3.48，3.37，3.47，3.38，3.40，3.43，求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、标准差s、标准差、样本方差、总体方差、算术平均误差和极差 。 解： 7．A与B两人用同一种分析方法测定金属钠中的铁，测得铁含量（ ）分别为： 分析人员A：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0 分析人员B：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0 试问A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异？（ ） 解：依题意，检验A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异，采用F双侧检验。根据试验值计算出两种方法的方差以及F值： ，

第二十章数据的分析单元教学计划

第二十章数据的分析单元教学计划 一、教学目标 1．掌握平均数、中位数、众数的概念，并会求一组数据的平均数、中位数、众数。 2．掌握加权平均数的概念，知道权的差异对加权平均数的影响，并能用加权平均数解释一些现象。 3．了解平均数、中位数、众数的差别，初步体会它们在不同情境中的应用。 4.会求一组数据的极差和方差； 5.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差； 二、教学重点： 1.理解平均数、中位数、众数、极差和方差的概念，并能根据所收集或提供的信息熟练求出一组数据的平均数、中位数、众数、极差和方差； 2.能利用科学计算器求一组数据的算术平均数； 3.了解平均数、中位数、众数的差别，体会它们在不同情境中的应用。 三、教学难点： 1.对平均数、中位数及众数之间区别的要求定位； 2.对加权平均数的定位。 3.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差 四、学情分析 在信息技术不断发展的社会里，人们面临着更多的机会和选择，常常需要处理大量的纷繁复杂的信息，而随着计算机等技术的飞速发展，数据日益成为重要的信息，为了更好地适应社会，人们不仅要收集数据，还要对所收集的数据进行加工处理，进而作出评判，其中“平均水平”是最为常用的一个评判指标，本章通过实际背景，引入了刻画“平均水平”的三个数据代表，以让学生获取一定的评判能力。 五、教学措施 1．注重教学素材的来源渠道和呈现方式多样化以及数据的真实科学性。可以组织一些调查或文献检索等活动，充分挖掘学生生活中的教学素材，将知识的学习放在解决问题的情境中，作为数据处理过程的一部分，使学生体会数学与现实的联系。 2．注重学生的活动，特别是小组合作的活动，鼓励学生通过独立思考与交流，寻求解决问题的方法，获得数学活动经验。 3．议一议等教学活动中，鼓励学生思维的多样性，避免评价的统一性。 4．鼓励学生使用计算器处理复杂的数据，注重其他课程资源（如信息技术、媒体）的开发与利用。有条件的地区或学校可尝试让学生用计算机等现代化手段处理数据。 六、教学中应注意的问题

中山大学教学计划

数计学院科学计算与计算机应用系 信息与计算科学专业教学计划 一、培养目标 本专业是以信息技术与计算技术的数学基础为研究对象的理科类专业，培养具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学的基本理论、方法与技能，受到科学研究的训练，能解决信息技术和科学与工程计算中的实际问题的高级专门人才。毕业生能在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事研究、教学、应用开发和管理工作，能继续攻读研究生学位。 二、培养规格和要求 1．坚持四项基本原则，立志成为社会主义的建设者和接班人。具有良好的数学基础，掌握信息与计算科学的基础理论和基本方法。 2．具备熟练应用计算机（包括常用语言、工具及专用软件）的基本技能，具有较强的算法设计、算法分析与编程能力。 3．能运用所学的理论、方法和技能解决信息技术和科学与工程计算中的某些实际问题。 4. 具有扎实的当代信息技术所需的数学基础，掌握信息科学和技术的基础理论 和基本知识。 5．有较强的语言表达能力，掌握文献检索、资料查询以及运用的基本方法，对信息科学与技术的某些方面新发展有所了解，具有一定的科学管理和 软件开发能力。 三、授予学位：按要求完成学业者授予理学学士学位。 四、毕业总学分及课内总学时

五、专业核心课程：高级语言程序设计、数学分析、几何与代数、计算机组成原 理、常微分方程、概率统计、数值分析、离散数学、数据结构 六、专业特色课程：计算机网络、数据库系统原理、几何与代数 七、专业课程设置及教学进程计划表（附表一） 八、辅修、双专业、双学位教学计划进程表（附表二） 信息与计算科学专业课程设置及教学进程计划表

信息与计算科学专业课程设置及教学进程计划表

教学计划编制系统

6 ******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2011年春季学期 数据结构课程设计 题目：教学计划编制问题 专业班级：软件一班 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：_____________________

前言 本学期开设了算法与数据结构，通过学习算法与数据结构，大家对编程有了更多的了解，为了让大家将自己所学的知识应用到实际当中，学校开设了算法与数据结构课设，通过这次课设大家可以更好地将c语言应用到实际当中，而且可以更好的掌握算法与数据结构，将数据结构和c语言有效的结合起来，使大家的编程能力得到更大的提高。

目录 摘要------------------------------------------------------------------------------------1 关键字----------------------------------------------------------------------------1 正文------------------------------------------------------------------------------------2 1. 采用类c语言定义相关的数据类型-----------------------------------------2 2．各模块的伪码算法-------------------------------------------------------------3 3 函数调用关系图-----------------------------------------------------------------6 4 试调分析--------------------------------------------------------------------------7 5 测试结果--------------------------------------------------------------------------8 总结--------------------------------------------------------------------------------9 参考文献------------------------------------------------------------------------------9 致谢---------------------------------------------------------------------------------10 附件Ⅰ 1.源程序[带注释]（结构体文件）---------------------------------------------------------10 2.运行结果----------------------------------------------------------------------------28