实验8 数据分析与多项式计算

实验8 数据分析与多项式计算

一、实验目的

1、掌握数据统计和分析的方法。

2、掌握数据插值与曲线拟合的方法及其应用。

3、掌握多项式的常用运算。

二、实验环境（硬/软件要求）

PC机，MATLAB7.0以上。

三、实验内容

1. 利用MATLAB提供的randn函数生成符合正态分布的10×5随机矩阵A，进行以下操作：

（1）A各列元素的均值和标准方差。

（2）A的最大元素和最小元素。

（3）求A每行元素的和以及全部元素之和。

（4）分别对A每列元素按升序、每行元素按降序排序。

2. 按要求对指定函数进行插值和拟合。

（1）按表1所示用3次样条方法插值计算0~900内整数点的正弦值和0~750内整数点的正切值，然后用5次多项式拟合方法计算相同的函数值，并将两种计算结果进行比较。

（2）按表2所示用3次多项方法插值计算1~100之间整数的平方根。

表1 特殊角的正弦与正切值表

表2 1~100内特殊值的平方表

3. 有两个多项式43()

23513P x x x x =-++，2()58Q x x x =++，试求()P x 、

()()P x Q x 以及()/()P x Q x 的导数。

4. 有3个多项式4322123()245,()2,()23P x x x x P x x P x x x =

+++=+=++

试进行下列操作： （1）求123()

()()()P x P x P x P x =+

（2）求()P x 的根。

（3）当x 取矩阵A 的每一元素时，求()P x 的值。其中

1 1.

2 1.40.752 3.505 2.5A --??

??=??????

（4）当以矩阵A 为自变量时，求()P x 的值。其中A 的值与（3）相同。

MATLAB数据分析与多项式计算(M)

第7章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算 6.1 数据统计处理 6.1.1 最大值和最小值 MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max 和min，两个函数的调用格式和操作过程类似。 1．求向量的最大值和最小值 求一个向量X的最大值的函数有两种调用格式，分别是： (1) y=max(X)：返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。 (2) [y,I]=max(X)：返回向量X的最大值存入y，最大值的序号存入I，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。 求向量X的最小值的函数是min(X)，用法和max(X)完全相同。 例6-1 求向量x的最大值。 命令如下： x=[-43,72,9,16,23,47]; y=max(x) %求向量x中的最大值 [y,l]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元素的位置 2．求矩阵的最大值和最小值 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： (1) max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i 列上的最大值。 (2) [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 (3) max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。

例6-2 分别求3×4矩阵x中各列和各行元素中的最大值，并求整个矩阵的最大值和最小值。 3．两个向量或矩阵对应元素的比较 函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较，调用格式为： (1) U=max(A,B)：A,B是两个同型的向量或矩阵，结果U是与A,B 同型的向量或矩阵，U的每个元素等于A,B对应元素的较大者。 (2) U=max(A,n)：n是一个标量，结果U是与A同型的向量或矩阵，U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者。 min函数的用法和max完全相同。 例6-3 求两个2×3矩阵x, y所有同一位置上的较大元素构成的新矩阵p。 6.1.2 求和与求积 数据序列求和与求积的函数是sum和prod，其使用方法类似。设X是一个向量，A是一个矩阵，函数的调用格式为： sum(X)：返回向量X各元素的和。 prod(X)：返回向量X各元素的乘积。 sum(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i列的元素和。 prod(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i列的元素乘积。 sum(A,dim)：当dim为1时，该函数等同于sum(A)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是A的第i行的各元素之和。 prod(A,dim)：当dim为1时，该函数等同于prod(A)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是A的第i行的各元素乘积。 例6-4 求矩阵A的每行元素的乘积和全部元素的乘积。 6.1.3 平均值和中值 求数据序列平均值的函数是mean，求数据序列中值的函数是median。两个函数的调用格式为： mean(X)：返回向量X的算术平均值。 median(X)：返回向量X的中值。

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧 在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法： 一、象限法 就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。 二、多维法 从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。

但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。 三、假设法 数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。 四、指数法 一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是

一元多项式加减乘除运算

中国计量学院实验报告 实验课程：算法与数据结构实验名称：一元二项式班级：学号： 姓名：实验日期： 2013-5-7 一．实验题目： ①创建2个一元多项式 ②实现2个多项式相加 ③实现2个多项式相减 ④实现2个多项式相乘 ⑤实现2个多项式相除 ⑥销毁一元多项式 实验成绩：指导教师：

二．算法说明 ①存储结构：一元多项式的表示在计算机内可以用链表来表示，为了节省存储 空间，只存储多项式中系数非零的项。链表中的每一个结点存放多项式的一个系数非零项，它包含三个域，分别存放该项的系数、指数以及指向下一个多项式项结点的指针。创建一元多项式链表，对一元多项式的运算中会出现的各种可能情况进行分析，实现一元多项式的相加、相减操作。 ②加法算法

三．测试结果 四．分析与探讨 实验数据正确，部分代码过于赘余，可以精简。 五．附录：源代码#include<> #include<> #include<> typedef struct Polynomial { float coef; int expn; struct Polynomial *next; }*Polyn,Polynomial; 出多项式a和b\n\t2.多项式相加a+b\n\t3.多项式相减a-b\n"); printf("\t4.多项式相除a*b\n\t5.多项式相除a/b\n\t6.销毁多项式\n"); printf("\t7.退出

\n*********************************** ***********\n"); printf("执行:"); scanf("%d",&flag); switch(flag) { case(1): printf("多项式a：");PrintPolyn(pa); printf("多项式b：");PrintPolyn(pb);break; case(2): pc=AddPolyn(pa,pb); printf("多项式a+b：");PrintPolyn(pc); DestroyPolyn(pc);break; case(3): pd=SubtractPolyn(pa,pb); printf("多项式a-b：");PrintPolyn(pd); DestroyPolyn(pd);break; case(4): pf=MultiplyPolyn(pa,pb); printf("多项式a*b：");PrintPolyn(pf); DestroyPolyn(pf);break; case(5): DevicePolyn(pa,pb); break; case(6): DestroyPolyn(pa); DestroyPolyn(pb); printf("成功销毁2个一元二项式\n"); printf("\n接下来要执行的操作:\n1 重新创建2个一元二项式 \n2 退出程序\n"); printf("执行:"); scanf("%d",&i); if(i==1) { // Polyn pa=0,pb=0,pc,pd,pf;//定义各式的头指针，pa与pb在使用前付初值NULL printf("请输入a的项数:"); scanf("%d",&m); pa=CreatePolyn(pa,m);// 建立多项式a printf("请输入b的项

第6章matlab数据分析与多项式计算_习题答案

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 习题6 一、选择题 1．设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7]，则min(max(A))的值是（）。B A．1 B．3 C．5 D．7 2．已知a为3×3矩阵，则运行mean(a)命令是（）。B A．计算a每行的平均值 B．计算a每列的平均值 C．a增加一行平均值 D．a增加一列平均值 3．在MATLAB命令行窗口输入下列命令： >> x=[1,2,3,4]; >> y=polyval(x,1); 则y的值为（）。 D A．5 B．8 C．24 D．10 4．设P是多项式系数向量，A为方阵，则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值（）。D A．一个是标量，一个是方阵 B．都是标量 C．值相等 D．值不相等 5．在MATLAB命令行窗口输入下列命令： >> A=[1,0,-2]; >> x=roots(A); 则x(1)的值为（）。 C A．1 B．-2 C． D． 6．关于数据插值与曲线拟合，下列说法不正确的是（）。A A．3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。 B．插值函数是必须满足原始数据点坐标，而拟合函数则是整体最接近原始数据点，而不一定要必须经过原始数据点。 C．曲线拟合常常采用最小二乘原理，即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。 D．插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。 二、填空题 1．设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6]，则sum(A)= ，median(A)= 。 [15 27 39]，[4 5 6[ 2．向量[2,0,-1]所代表的多项式是。2x2-1 3．为了求ax2+bx+c=0的根，相应的命令是（假定a、b、c已经赋值）。为了

统计思维导图

第十一章 统计与概率 第一节 统 计 统计 知识梳理 学法指导 总结升华 统计的相关概念 数据的收集与整理 分析数据 平均数 中位数 学习误区 1.认真理解各个基本概念的实质，找出区别与联系. 知能提升 理解各个统计量的作用，使分析数据更具有方向性. 样本估计总体的方法 画统计图 即通过从总体中抽取一个样本，根据样本的情况去估计总体的相应情况，常用于设计实际应用题. 画频率分布直方图的步骤 画频数分布折线图的方法 取直方图中每个矩形上边的中点，把这些点用线段依次连接起来即可. 平均数、众数和中位数的区别 极差、方差与标准差 利用统计量解决实际问题 数形结合法 总体 个体 样本 样本容量 统计图表 调查的方式 众数 极差 方差 标准差 总体、样本的概念混乱. 分不清集中趋势和离散趋势. 弄不清三种统计图的表达意义的侧重点. 3.注意题目的侧重点来选取合适的知识解题. 1.收集数据；（放到统计图内） 7.写出统计图的名称和数据来源. 常见的命题形式 （1）观察分析各类统计图表，解决相关问题. （2）根据已知条件，绘制或补全各类统计图. 1.比赛成绩的评估. 2.植物长势的判断. 3.对事件提出合理化的建议. 他们都是衡量一组数据波动大小的量.这三个量越小，这组数据的波动越小，也越稳定；反之亦然. 平均数的大小与每一个数据有关，任一数据的变动都会引起平均数的变动. 众数的大小只与数据中的部分数据有关. 中位数只与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响. 2.计算数据中的最大值与最小值的极差； 3.确定组距与组数； 4.确定分点； 5.列频率分布表； 6.画直方图； 在统计中，所有考察对象的全体. 在统计中，组成总体的每一个考察对象. 在统计中，实际观测或调查的那部分个体. 在统计中，所提取的样本个数. 扇形统计图. 条形统计图. 折线统计图. 频率分布图 直方图 普查 抽样调查 为了一定的目的，对考察对象进行全面的调查. 从总体中，抽取部分个体进行调查的方式. 算数平均数 加权平均数 n 个数据按大小顺序排列，处于中间位置的一个数据（或中间两个数据的平均数）. 一组数据中，出现次数最多的那个数（注：有时会有多个）. 一组数据中，最大与最小数据的差.

分析问题的7种思维方法

史上最全｜分析问题的7种思维方法（职场人必备）2018-07-25 21:00 不管是在职场中还是生活里，我们都会遇到很多问题，如果没有清 晰全面的思维方式，问题面前，势必难上加难。今天，给大家带来 一些经典好用的思维方式，其中如思维导图、金字塔原理等都是小 培个人力荐的哦～也希望朋友们学起来，用起来，遇到问题时候快 速分析，解决掉它们！ 以下信息均整合于网络各处，小培仅做汇编分享。来源：@培训人 社区转载请予以说明 6顶思考帽法 白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽。英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发。 “6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非“本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。 在工作中运用6顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。

人的思维是通过提问来引导的，一个人是积极还是消极，取决于他给自己提的问题。同样的下雨天，消极的人在统计因为下雨，给自己带来的损失，积极的人在问自己下雨我可以做哪些有意义的事情。 SWOT分析法 四个英文单词的缩写，Strengths Weaknesses Opportunities Threats。 最早由美国旧金山大学管理学教授提出，由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。

用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。 这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。在工作中，这个模型同样可以帮助你理清现状，分析问题。 麦肯锡7步分析法 来源：麦肯锡公司 善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。

数据结构中实现一元多项式简单计算

数据结构中实现一元多项式简单计算： 设计一个一元多项式简单的计算器。 基本要求： 一元多项式简单计算器的基本功能为： （1）输入并建立多项式； （2）输出多项式； （3）两个多项式相加，建立并输出和多项式； （4）两个多项式相减，建立并输出差多项式； #include #include #define MAX 20 //多项式最多项数 typedef struct//定义存放多项式的数组类型 { float coef; //系数 int exp; //指数 } PolyArray[MAX]; typedef struct pnode//定义单链表结点类型 { float coef; //系数 int exp; //指数 struct pnode *next; } PolyNode; void DispPoly(PolyNode *L) //输出多项式 { PolyNode *p=L->next; while (p!=NULL) { printf("%gX^%d ",p->coef,p->exp); p=p->next; } printf("\n"); } void CreateListR(PolyNode *&L,PolyArray a,int n) //尾插法建表 { PolyNode *s,*r;int i; L=(PolyNode *)malloc(sizeof(PolyNode)); //创建头结点 L->next=NULL; r=L; //r始终指向终端结点,开始时指向头结点for (i=0;i

读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》

读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》 ● 笔记 ●第1篇方法 ●第1章业务指标 ●如何理解数据 ●弄清楚每一列的含义 ●对数据进行分类 ●用户数据：我是谁 ●性别 ●年龄 ●地区 ●行为数据：我做了什么 ●点击某个菜单的次数 ●分享量 ●收藏数 ●产品数据：卖什么 ●文章标题 ●日期 ●阅读量 ●常用的指标 ●用户数据指标 ●日新增用户数 ●一个产品如果没有用户增长，，用户就会慢慢减少 ●活跃率 ●= 活跃用户数/总用户数 ●日活跃用户数 ●周活跃用户数 ●月活跃用户数 ●注意：统计人数要去掉重复的数据，同一个人在一个区间里面只计算一次 ●留存率

●= 第1天新增用户中，在第N天使用过产品的用户数/第1天使用过产品的用 户数 ●次日留存率（N=2) ●第7日留存率（N=7） ●第30天留存率（N=30） ●为什么关注留存 ●留存可以评估产品功能对用户的粘性 ●留存低 - 粘性小 - 就要找到用户流失的原因 ●行为数据指标 ●PV - Page View 访问次数 ●UV - Unique View 访问人数 ●转发率 ●= 转发某功能的用户数/看到该功能的用户数 ●转化率 ●店铺转化率= 购买产品的人数/到店铺的人数 ●广告转化率= 点击广告的人数/看到广告的人数 ●K因子 - K factor ●平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请到人转化为新用户的转化率 ●当K>1时 - 新增用户数就会像雪球一样增大 ●当K<1时 - 新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长 ●产品数据指标 ●总量 ●成交总量 ●成交数量 ●成交总额GMV - Gross merchandise volume - 流水 ●= 销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额 ●访问时长 ●人均 ●人均付费（ARPU 或客单价）= 总收入/总用户数 ●ARPU - Average revenue per user ●付费用户人均付费（ARPPU) = 总收入/付费人数

数据结构一元多项式的计算

课程设计成果 学院: 计算机工程学院班级: 13计科一班 学生姓名: 学号: 设计地点（单位）： 设计题目：一元多项式的计算 完成日期：年月日 成绩(五级记分制): _________________ 教师签名:_________________________ 目录 1 需求分析 ......................................................................... 错误!未定义书签。 2 概要设计 ......................................................................... 错误!未定义书签。 2.1一元多项式的建立 ............................................................... 错误!未定义书签。 2.2显示一元多项式 ................................................................... 错误!未定义书签。 2.3一元多项式减法运算 ........................................................... 错误!未定义书签。 2.4一元多项式加法运算 ........................................................... 错误!未定义书签。 2.5 设计优缺点.......................................................................... 错误!未定义书签。3详细设计 .......................................................................... 错误!未定义书签。 3.1一元多项式的输入输出流程图........................................... 错误!未定义书签。 3.2一元多项式的加法流程图................................................... 错误!未定义书签。 3.3一元多项式的减法流程图.................................................. 错误!未定义书签。 3.4用户操作函数....................................................................... 错误!未定义书签。4编码 .................................................................................. 错误!未定义书签。5调试分析 .......................................................................... 错误!未定义书签。4测试结果及运行效果...................................................... 错误!未定义书签。5系统开发所用到的技术.................................................. 错误!未定义书签。参考文献 ............................................................................. 错误!未定义书签。附录全部代码................................................................... 错误!未定义书签。

C语言一元多项式计算

C语言一元多项式计算集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

#include <> #include <> #include <> #define LEN sizeof(node) //结点构造 typedef struct polynode { int coef; //系数 int exp; //指数 struct polynode *next; }node; node * create(void) { node *h,*r,*s; int c,e; h=(node *)malloc(LEN); r=h; printf("系数："); scanf("%d",&c); printf("指数："); scanf("%d",&e); while(c!=0) { s=(node *)malloc(LEN); s->coef=c; s->exp=e; r->next=s; r=s; printf("系数："); scanf("%d",&c); printf("指数："); scanf("%d",&e); } r->next=NULL; return(h);

} void polyadd(node *polya, node *polyb) { node *p,*q,*pre,*temp; int sum; p=polya->next; q=polyb->next; pre=polya; while(p!=NULL&&q!=NULL) { if(p->exp>q->exp) { pre->next=p; pre=pre->next; p=p->next; } else if(p->exp==q->exp) { sum=p->coef+q->coef; if(sum!=0) { p->coef=sum; pre->next=p;pre=pre->next;p=p->next; temp=q;q=q->next;free(temp); } else { temp=p->next;free(p);p=temp; temp=q->next;free(q);q=temp; } } else { pre->next=q; pre=pre->next; q=q->next; } } if(p!=NULL) pre->next=p; else pre->next=q; } void print(node * p) {

统计思维导图

统计思维导图应用 在统计学的教学工作中我们发现，学生普遍对统计方法的应用及创新存在困惑，究其根本的原因主要是对于知识的不理解，只是单纯地去记忆公式，违背了统计学的特点及规律。为了解决这个问题，在课堂中引入统计学思维导图，经实践证明，有利于学生掌握统计知识，提高学习效率，增强应用能力及创新能力。 统计学是一门收集、分析、表述和解释数据的学科，在市场营销中有着十分广泛的应用。首先，变异是社会中普遍存在的现象，采用统计方法，可以发现不确定现象背后隐藏的规律，从而对营销过程中提出的理论假设加以科学的验证。其次，结合统计学的知识，可以针对企业的特点，开展企业的市场营销管理工作，制定合理的营销策略，对产品的质量进行分析，对客户的需求进行定量化的描述，明确销售工作的重点和关键。因此，在我国目前的医药市场营销的相关专业中，普遍开设了统计类的课程，但是在教学过程中我们发现，学生在学习统计学时经常不知从何入手，教学内容主要以记忆为主，违背了统计学科应用性的特点，不利于学生对知识的掌握和对方法的创新。为了让学生更好的理解统计学，应用统计学，我们将思维导图应用于日常的教学工作中，取得了一定的经验效果。 1 统计思维导图 统计学思维导图是表达发散性思维的有效的图形工具，是一种革命性的思维工具。思维导图采用图文并重的方法，将各级各层的主题关系用相互隶属的

层级图形表现出来，把关键词和图形、图像、颜色等建立记忆链接。 思维导图充分利用人脑的机能，利用记忆、思维等规律，协助人们对问题进行学习和理解，可以将其广泛地应用于统计学的教学工作中。 2 统计学思维导图在教学中的应用 随着多媒体技术的普及，很多高等医学院校都采用了PPT 进行教学，这种教学方法比较直观，能通过生动的图像、声音等方法，调动学生的情绪，提高学习效率。但是，由于其同样具有大信息量、大容量性的特点，使得学生在学习时感觉吃力，跟不上授课的进度。而且，多数幻灯片对于学习内容的排列方式是线式的，不符合人脑的发散性思维模式，不利于学生对知识的掌握和理解。 统计学与一般的理科学科有所不同，它的知识自成体系，有逻辑，有层 次，在授课过程中，可以通过统计思维导图来帮助学生加深理解，并在此基础上进行应用及创新。 2.1 思维导图在统计描述中的应用统计描述是统计学中最基本的内容，也是统计分析中重要的一部分。在统计学中，经常用统计指标和统计图表来揭示和反映原始资料的数量特征和信息。在药学营销问题中，如果需要对理论问题加以验证，最常用的方法是通过实验数据来说明。经过严谨的统计设计，将实验中收集的数据进行筛查或转换，然后就可以通过统计描述的方法来总结这组数据的一些重要的特征，使得实验得到的数据表达清晰，便于做进一步的分析。 在统计学中，对数据的描述可以是直观的图表，也可以是客观定量的计 算，无论是何种方式，都需要根据数据的类型及分布的类型等因素进行适当的选

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性， 但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师） 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊 二、【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？

大数据时代思维导图

大数据时代大数据时代的思维变革不是样本而是全部小数据时代的随机取样全数据模式，样本=总体谷歌流感趋势预测分析美国整个互联网检索记录，可以推测到某个城市的流感状况L y tro 相机 记录整个光场里的所有光，具体生成的照片可以根据需要决定乔布斯癌症治疗对乔布斯DNA 、肿瘤DNA 全测序，根据其特定基因组成按需用药不是精确性而是混杂性谷歌翻译虽然搜集的有错误翻译，但巨大的语料库优势完全压倒了缺点，使其好于布朗、微软的班科和布里尔、IBM 的C a ndide F a c e bo o k 等社交网站 由用户随意贴标签分类照片象棋残局1 w o rd 语法检查 1 更混杂的数据量而不是更精确的算法大数据不只是优于少量数据那么简单，而是能创造更好的结果不是因果关系而是相关关系亚马逊推荐系统根据产品间的联系推荐，增加100倍销售量沃尔玛飓风来临前，将蛋挞与飓风用品摆在一起可增加销量基于相关关系的预测是大数据的核心塔吉特与怀孕预测美国折扣零售商通过对女性消费记录分析，可以发现她是否怀孕，从而在相应阶段寄送相应的折扣券U PS 与汽车修理预测U PS 国际快递公司通过监测车辆的各个部位，提早更换需 要更换的零件早产儿病情诊断实时监测病人信息，提早预测感染知道是什么就够了，没必要知道为什么 大数据时代的管理变革风险--让数据主宰一切的隐忧无处不在的第三只眼亚马逊监视着我们的购物习惯谷歌监视着我们的网页浏览习惯微博窃听到了我们心中的TA f a c e bo o k 似乎什么都知道，包括我们的社交关系网 隐私被二次利用大数据时代，不管是告知与许可、模糊化还是匿名化的隐私保护策略都失效预测与惩罚预测犯罪并提前制止；老年人需要交更多保险费；这否定了人的自由权利、公平，无法独立选择和自由意识数据独裁过于信任、依赖数据掌控--责任与自由并举的信息管理个人隐私保护让使用者承担责任公司负有特定时间之后删除个人数据的义务保护个人动因反数据垄断大亨程序员监控大数据并保持透明度大数据时代的商业变革一切皆可量化坐姿转化成数据孕育出一些服务和一个产业汽车防盗系统能识别是否是车主，不是需要输入密码，错误则自动熄火识别盗贼通过收集到的数据识别盗贼提醒疲劳驾驶坐姿与行驶安全关系通过分析事故发生前的坐姿变化情况地板数据化适时的开灯、开门根据体重、站姿、走路方式确认他的身份监控商店人流量文字变为数据谷歌数据图书馆谷歌翻译沟通变成数据微博情绪数据化来自世界不同文化的人每天、每周的心情都遵循着相似的模式-2011.s c ie nc e 监听新微博发布频率预测电影成败分析微博数据文本，作为股市投资信号位置数据化G PS 通过手机预测交通情况处理来自手机的数据预测人类行为流感时期：通过分析每个人去了哪里见了谁，知道应该隔离谁，怎么找到他数据创新数据的价值不只是漂浮着... 数据再利用网页流量测量揭示用户喜好-Hitw is e 公司数据重组整合手机用户信息与癌症患者信息揭示手机是否增加致癌率-无关扩展数据利用零售店监控摄像头零售店监控摄像头除了安全保卫，还可以跟踪客流及客户停留的位置从而设计店面最佳布局、判断营销的有效性；最终变纯粹的成本为可增收的投资数据折旧及时剔除失去基本用途的数据，如亚马逊推荐系统一般不用用10年前客户买的书来进行推荐数据废气利用谷歌根据用户点击的搜索结果所在的位置来更正排名，将更相关的提前谷歌拼写检查反馈系统通过用户自行更正的搜索词、或点击显示正确拼写的页面来完善相比微软创建维护词典库更先进，变碎屑为金粉开放数据开 放政府数据的倡议响彻全球；私营部门社会对数据的利用更具创新性；数据的价值不只是浮在水面的冰山一角；数据、技术、思维三足鼎立数据拥有者数据拥有者可以选择将数据授权给其他公司，如ITA S o ftw a re ；可以自行开发分析，如M a s te rCa rd ； 大数据技术公司微软Am a lga 系统，减少病人再度入院、大数据思维公司与个人20岁的克罗斯与四个朋友创办了F lightCa s te r 预测航班晚 点数据中间商 结语大数据给我们提供的不是最终答案，而是参考答案，人类的作用依然无法完全被替代。世界不是贫乏规整的惨象，而是纷繁复杂的，天地间存在的事物也远远多于系统想象 大数据时代思维导图

一元多项式计算器

一元多项式计算器 目录 摘要 (1) 1绪论 (1) 2系统分析 (1) 2.1功能需求 (1) 2.2数据需求 (1) 2.3性能需求 (1) 3总体设计 (2) 3.1系统设计方案 (2) 3.2功能模块设计 (2) 4详细设计 (3) 4.1建立多项式 (4) 4.2多项式相加 (4) 4.3多项式相减 (5) 4.4多项式相乘 (5) 4.5计算器主函数 (6) 5调试与测试 (7) 5.1调试 (7) 5.2测试 (8) 6结论 (9) 结束语 (9) 参考文献 (9) 附录1－用户手册 (10) 附录2－源程序 (12)

摘要 随着生活水平的提高，现代科技也日益发达。日常生活中多位计算再所难免，因此设计一个简单计算器可解决许多不必要的麻烦。 开发这样一个程序主要运用了C的结点，链表等方面知识。系统主要实现了多项式的建立，多项式的输入输出，以及多项式加减乘等运算。 报告主要从计算器的程序段，对输入输出数据的要求，计算器的性能，以及总体的设计来介绍此计算器程序的实现过程。 关键词：多项式；链表；结点 1绪论 随着日益发达的科技，计算器已应用于各行各业。设计一个计算器需要运用C中多方面知识，更是以多项式的建立，输入输出，以及结点，链表为主。（扩充） 任务书。。。。。 2系统分析 2.1 功能需求 多项式的建立多项式输入输出多项式加减乘等运算 2.2数据需求 在输入过程中，首先要确定输入的数据，数据不能是字母，只能是数字。不能连续输入数据，必须按要求配以空格输入要计算的数据。 (1) 链节节点数字 (2) 数字 2.3 性能需求 系统必须安全可靠，不会出现无故死机状态，速度不宜过慢。

最新第6章 MATLAB数据分析与多项式计算_习题答案

精品好文档，推荐学习交流 第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 习题6 一、选择题 1．设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7]，则min(max(A))的值是（）。B A．1 B．3 C．5 D．7 2．已知a为3×3矩阵，则运行mean(a)命令是（）。B A．计算a每行的平均值B．计算a每列的平均值 C．a增加一行平均值D．a增加一列平均值 3．在MA TLAB命令行窗口输入下列命令： >> x=[1,2,3,4]; >> y=polyval(x,1); 则y的值为（）。D A．5 B．8 C．24 D．10 4．设P是多项式系数向量，A为方阵，则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值（）。D A．一个是标量，一个是方阵B．都是标量 C．值相等D．值不相等 5．在MA TLAB命令行窗口输入下列命令： >> A=[1,0,-2]; >> x=roots(A); 则x(1)的值为（）。C A．1 B．-2 C．1.4142 D．-1.4142 6．关于数据插值与曲线拟合，下列说法不正确的是（）。A A．3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。 B．插值函数是必须满足原始数据点坐标，而拟合函数则是整体最接近原始数据点，而不一定要必须经过原始数据点。 C．曲线拟合常常采用最小二乘原理，即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。 D．插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。 二、填空题 1．设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6]，则sum(A)= ，median(A)= 。 [15 27 39]，[4 5 6[ 2．向量[2,0,-1]所代表的多项式是。2x2-1 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢1

一元多项式计算(数据结构课程设计)

一元多项式计算(数据结构课程设计)

一、系统设计 1、算法思想 根据一元多项式相加的运算规则：对于两个一元多项式中所有指数相同的项，对应指数相加（减），若其和（差）不为零，则构成“和（差）多项式”中的一项；对于两个一元多项式中所有指数不相同的项，则分别写到“和（差）多项式”中去。 因为多项式指数最高项以及项数是不确定的，因此采用线性链表的存储结构便于实现一元多项式的运算。为了节省空间，我采用两个链表分别存放多项式a 和多项式b，对于最后计算所得的多项式则利用多项式a进行存储。主要用到了单链表的插入和删除操作。

(1)一元多项式加法运算 它从两个多项式的头部开始，两个多项式的某一项都不为空时，如果指数相等的话，系数就应该相加；相加的和不为零的话，用头插法建立一个新的节点。P 的指数小于q的指数的话就应该复制q的节点到多项式中。P的指数大于q的指数的话，就应该复制p节点到多项式中。当第二个多项式空，第一个多项式不为空时，将第一个多项式用新节点产生。当第一个多项式空，第二个多项式不为空时，将第二个多项式用新节点产生。 (2)一元多项式的减法运算 它从两个多项式的头部开始，两个多项式的某一项都不为空时，如果指数相等的话，系数就相减；相加的和不为零的话，用头插法建立一个新的节点。p的指数小于q的指数的话，就应该复制q的节点到多项式中。P的指数大于q的指数的话就应该复制p的节点到多项式中，并且建立的节点的系数为原来的相反数；当第二个多项式空，第一个多项式不为空时，将第一个多项式用新节点产生。当第一个多项式空，第二个多项式不为空时，将第二个多项式用新节点产生，并且建立的节点的系数为原来的相反数。 2、概要设计 (1)主函数流程图： （注：a代表第一个一元二次方程，b代表第二个一元二次方程）

一元多项式的计算数据结构课程设计

一元多项式的计算—加，减 摘要(题目)一元多项式计算 任务：能够按照指数降序排列建立并输出多项式； 能够完成两个多项式的相加、相减，并将结果输入； 目录 1.引言 2.需求分析 3.概要设计 4.详细设计 5.测试结果 6.调试分析 7.设计体会 8.结束语 一:引言: 通过C语言使用链式存储结构实现一元多项式加法、减法和乘法的运算。按指数

降序排列。 二：需求分析 建立一元多项式并按照指数降序排列输出多项式，将一元多项式输入并存储在内存中，能够完成两个多项式的加减运算并输出结果 三：概要设计 存储结构：一元多项式的表示在计算机内可以用链表来表示，为了节省存储空间，只存储多项式中系数非零的项。链表中的每一个结点存放多项式的一个系数非零项，它包含三个域，分别存放该项的系数、指数以及指向下一个多项式项结点的指针。创建一元多项式链表，对一元多项式的运算中会出现的各种可能情况进行分析，实现一元多项式的相加、相减操作。 1．单连表的抽象数据类型定义： ADT List{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={| ai-1, ai∈D,i=2,…,n} 基本操作： InitList（＆L） //操作结果：构造一个空的线性表 CreatPolyn(&L) //操作结果：构造一个以单连表存储的多项试 DispPolyn(L) //操作结果：显示多项试 Polyn(&pa,&pb) //操作结果：显示两个多项试相加，相减的结果 } ADT List 2．本程序包含模块： typedef struct LNode //定义单链表 { }LNode,*LinkList; void InitList(LinkList &L) //定义一个空表 { } void CreatPolyn(LinkList &L) //用单链表定义一个多项式 { } void DispPolyn(LinkList L) //显示输入的多项式

八年级下册数据分析思维导图

八年级下册数据分析思维导图 第一单元数据收集一、教材简析本单元是在学生已经学习了比较、分类等知识的基础上学习统计的基本知识的。 为了让学生能了解学习统计的必要性，教材选择了与学生生活有密切联系的生活场景，通过参与风趣的调查活动，使学生经历收集信息、处理信息的过程，了解调查的方法，学习收集、、描述和分析数据，认识统计的意义和作用。二、目标导向１、使学生体验数据的收集、、描述和分析的过程，了解统计的意义，会用简单的方法收集和数据。 ２、使学生初步认识统计图（一格代表五个单位）和简单的复式统计表，能根据统计图表中的数据提出并回答简单的问题，并能够进行简单的分析。 ３、通过对周围现实生活中有关事例的调查，激发学生的学习兴趣，培养学生的合作意识和创新精神。三、课时安排本单元建议用3课时进行教学。第1课时课时内容数据收集（一）课型新授课个性修改一课时目标1.知识目标:初步体验数据收集、、描述的过程，会用分类数数的方法将数据成简单的统计表；2.能力目标：初步认识统计表，能正确填写统计表，能从中获得简单统计的结果； 3.情感目标：通过对学生身边风趣事例的调查活动，激发学生学习的兴趣，培养学生的合作意识和能力。课时重难点重点：经历收集和数据的过程，初步认识统计表。难点：感受、经历数据的过程，能正确填写统计表。师生活动一、创设情境，导入新知、（1）你们喜爱运动吗？你们都喜欢哪些运动呢？（学生回答）（2）这么喜欢运动，现在的天气又这么好，来组织个比赛好吗？可是这么多运动项目，你想组织什么比赛呢？（学生解放发表意见，意见不一致）（3）意见不一致，这该这么办呢?(学生解放发表意见，老师适时导入）（4）收集一下数据，收集什么数据呢?（学生：最喜欢的运动）（5）引入新知：数据收集。 二、揭示目标本节课的学习目标是什么呢？请看：（出示投影，生齐读）。