应用统计分析pdf

1. 软考中级软件设计师考什么内容

软考中级软件设计师包含两个考试科目：基础知识、应用技术。基础知识科目在上午考试，应用技术科目在下午考试。软考软件设计师各科目考试内容有所不同。
根据软考软件设计师考试大纲，各科目考试范围如下：
考试科目 1：计算机与软件工程知识
1. 计算机科学基础知识
1.1 数制及其转换
二进制、八进制、十进制和十六进制等常用数制及其相互转换
1.2 计算机内数据的表示
数的表示（补码表示，整数和实数的表示，精度和溢出）
非数值表示（字符和汉字表示，声音表示、图像表示）
1.3 算术运算和逻辑运算
计算机中的二进制数运算方法
逻辑代数的基本运算
1.4 其他数学基础知识
常用数值计算
排列组合，概率论应用，应用统计（数据的统计分析）
编码基础
命题逻辑、谓词逻辑、形式逻辑的基础知识
运筹基本方法
2. 计算机系统知识
2.1 计算机硬件基础知识
2.1.1 计算机系统的组成、体系结构分类及特性
CPU、存储器的组成、性能和基本工作原理
常用 I/O 设备、通信设备的性能以及基本工作原理
I/O 接口的功能、类型和特性
CISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理
2.1.2 存储系统
虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系
RAID 类型和特性
2.1.3 可靠性与系统性能评测基础知识
诊断与容错
系统可靠性分析评价
计算机系统性能评测方法
2.2 计算机软件知识
2.2.1 数据结构与算法知识
数组
链表
队列、栈
树
图的定义、存储和基本操作
杂凑（Hash 表）
常用的排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递
归算法、图的相关算法
算法描述和分析
2.2.2 操作系统知识
操作系统的内核
处理机管理
存储管理
设备管理
文件管理
作业管理
网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识
操作系统的配置
2.2.3 程序设计语言和语言处理程序知识
汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理
程序设计语言的基本成分（数据、运算、控制和传输），程序调用的实现
机制
各类程序设计语言的主要特点和适用情况
2.2.4 数据库知识
数据库模型（概念模式、外模式、内模式）
数据模型，ER 图，规范化
数据操作
数据库语言
数据库管理系统的功能和特征
数据库的控制功能
数据仓库和分布式数据库基础知识
2.3 计算机网络知识
网络体系结构
传输介质，传输技术，传输方法，传输控制
常用网络设备和各类通信设备的特点
Client-Server 结构，Browser-Server 结构
LAN（拓扑，存取控制，组网，网间互连）
Internet 和 Intranet 基础知识以及应用
网络软件
网络管理，网络性能分析
2.4 多媒体基础知识
多媒体系统基础知识
简单图形的绘制，图像文件的处理方法
音频和视频信息的应用
多媒体应用开发过程
3. 系统开发和运行知识
3.1 软件工程知识
软件生存周期与软件生存周期模型
软件开发方法
软件开发项目管理
软件开发工具与软件开发环境
3.2 系统分析基础知识
系统分析的主要步骤
机构化分析方法
3.3 系统设计基础知识
概要设计与详细设计的基本任务
系统设计的基本原理
系统模块结构设计
结构化设计方法
面向数据结构的设计方法
系统详细设计
3.4 系统实施基础知识
系统实施的基本内容
程序设计方法
程序设计的基本模块
系统测试
系统转换
3.5 系统运行和维护基础知识
系统可维护性的概念
系统维护的类型
系统评价的概念和类型
3.6 软件质量管理基础知识
软件质量特性（ISO/IEC 9126 软件质量模型）
软件质量保证
软件复杂性的概念及度量方法（McCabe 度量法）
软件评审（设计质量评审、程序质量评审）
软件容错技术
3.7 软件过程改进基础知识
软件能力成熟度模型 CMM
统一过程（UP）与极限编程（XP）的基本概念
4. 面向对象基础知识
面向对象的基本概念
面向对象分析与设计知识
分析模式与设计模式知识
面向对象程序设计知识
面向对象数据库、分布式对象基础知识
5. 信息安全知识
信息系统安全基础知识
信息系统安全管理
保障完整性与可用性的措施
加密与解密机制基础知识
风险管理（风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制）
计算机安全相关的法律、法规基础知识
6. 标准化、信息化和知识产权基础知识
6.1 标准化基础知识
标准化意识，标准化组织机构，标准的内容、分类、代号与编号规定，标
准制订过程
国际标准、标准、行业标准、企业标准
代码标准、文件格式标准、安全标准、互联网相关标准、软件开发规范和
文档标准、基于构件的软件标准
6.2 信息化基础知识
全球信息化趋势、信息化战略、企业信息化战略和策略
互联网相关的法律、法规
个人信息保护规则
远程教育、电子商务、电子政务等基础知识
企业信息资源管理基础知识
6.3 知识产权基础知识
保护知识产权有关的法律、法规
7. 计算机专业英语
具有工程师所要求的英语阅读水平
理解本领域的英语术语
考试科目 2：软件设计
1．外部设计
1.1 理解系统需求说明
1.2 准备进行系统开发
选择开发方法、准备开发环境、制订开发计划
1.3 设计系统功能
选择系统结构
设计各子系统的功能和接口
设计安全性策略、需求和实现方法
制订详细的工作流和数据流
1.4 设计数据模型
设计 ER 模型及其他数据模型
1.5 编写外部设计文档
系统配置图、各子系统关系图
系统流程图、系统功能说明书
输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架
设计系统测试要求
1.6 外部设计的评审
2．内部设计
2.1 设计软件结构
按构件分解，确定构件功能、规格以及构件之间的接口
数据结构与算法设计
采用中间件和工具
2.2 设计输入输出
2.3 设计物理数据
2.4 构件的创建和重用
创建构件、重用构件
使用子程序库或类库
2.5 编写内部设计文档
构件划分图、构件间的接口、构件处理说明
屏幕界面设计文档、报表设计文档、文件设计文档、数据库设计文档
2.6 内部设计的评审
3．数据库应用分析与设计
设计关系模式
数据库语言（SQL）
数据库访问
4．程序设计
4.1 模块划分
4.2 编写程序设计文档
4.3 程序设计评审
5．系统实施
5.1 配置计算机系统及环境
5.2 选择合适的程序设计语言
5.3 用 C 程序设计语言以及 C++、Java 中的任一种程序设计语言进行程序设计
5.4 系统测试
指导程序员进行模块测试，并进行验收
准备系统集成测试环境和测试工具
准备测试数据
写出测试报告
6．软件工程应用
6.1 软件开发周期模型
6.2 需求分析
6.3 软件设计
软件设计的基本原则
软件设计方法
程序设计（结构化程序设计、面向对象程序设计）
6.4 软件测试的原则与方法
6.5 软件质量（软件质量特性、软件质量控制）
6.6 软件过程评估基本方法、软件能力成熟度评估基本方法
6.7 软件开发环境和开发工具
6.8 面向对象技术
面向构件技术
统一建模语言（UML）
软件过程改进模型和方法
6.9 网络环境软件技术

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下方免费复习资料内容介绍：2018下半年信息处理技术员上午真题pdf下载
格式：PDF大小：433.19KB 2022上半年信息系统项目管理师上午综合知识真题
格式：PDF大小：884.68KB
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2. 《社会研究方法》参考书目有哪些

《李沛良《社会研究的统计应用》笔记和典型题（含考研真题）详解.pdf》网络网盘资源免费下载

链接:https://pan..com/s/1FotSUbjo8x8knpcFF65H2Q

李沛良《社会研究的统计应用》

3. AP考试出分后如何查看答案美国本科AP课程如何选择

AP考试出分后如何查看答案？

AP考试查看答案步骤1：登陆到入口

登陆2020学生回应入口https://ap2020studentresponses.collegeboard.org/以下载学生的回应。应用教师用以AP课堂教学或AP课程内容审批的账户密码登陆。

2.物理化学方位考试的考生

(1)有机化学、微生物、物理学1&2、应用统计学、微积分学BC、物理学C、电子信息科学A

微积分学在物理中非常关键，而且是物理学C的前提，基本属于必考。

而物理学C和化学乃是化学物理的交叉式一部分。

应用统计学带来了实验数据分析手段。

计算机是将来科研不可缺少的，归属于加分。

(2)提前准备申请办理生物专业或未来希望向医药学方面发展的学生

强烈推荐报考是前四项。化学和物理1&2能够看成是微生物的前提，而应用统计学是微生物实验数据处理必不可少的方法。

学习培训AP物种的学生很快就发觉，在AP物种的简答时会广泛使用应用统计学这个概念，因此应用统计学似乎是必考的，而对应的微积分学就并不是那么的主要。

假如学生物理的考试成绩特别的好，那样用物理学C来替代物理学1&2，来验证考试分数。电子信息科学在高学段的时候就会很多用以数据统计计算，假如学有余力可以选择。环境生态工程和生物与有机化学密切相关，且并不容易附加提升你是多少压力。

3.提前准备申请办理工程学科考试的考生

微积分学BC、物理学C、电子信息科学A、有机化学、微生物、电子信息科学AB

具体挑选取决于期待修习具体的工程类专业。

如果你想要学ME(机械自动化)这种技术专业，那样前三科就已经足够了。

如果你想要学习培训化学工艺，那么就要再加上有机化学。

如果你想要学习培训生物技术，那么就要再加上微生物。

假如你要学习ECE(电子技术)方位专业的，那么我要用电子信息科学AB替代电子信息科学A。

4.提前准备申请办理电子信息科学课程考试的考生

微积分学BC、电子信息科学AB、物理学C、应用统计学

5.提前准备申请办理历史人文、社会发展、艺术学科考试的考生

美国历史时间、世界史、社会心理学、应用统计学、英文写作

文科班的同学则能选微积分学AB或BC、社会经济学和社会心理学考试，凭着初高中的快速阅读和人物速写练习基本，融合好专业技能便可出高分数。

4. 统计Ph.D.阶段的课程/教材整理

准备攻读统计Ph.D.的学生，若之前侧重于数学（概率）领域，可能需要补习统计基础课程。本文整理了统计Ph.D.阶段所需的基础课程以及常用经典教材，旨在方便寻找相关资源的学习者。

理论统计部分

推荐教材：UCLA理论统计课程采用的教材，课程主页Stat200C附有习题。此书附有习题解答，是一本配套教材。Jun Shao教授主页提供关于该书的幻灯片和作业。NCSU的Ryan Martin基于该教材的课程讲义。

课程视频：UCLA课程主页和教授个人网站提供视频资源。

Bayesian统计部分

推荐教材：由Aki Vehtari等人撰写的教材，其网站提供Bayesian数据分析课程资源，包括R代码实例。课程视频资源在教授的Panopto页面。

概率/随机过程部分

推荐教材：适合过渡到高等概率论的教材，对入门高等概率论或直接学习高等概率论感到困惑的读者非常推荐。经典教材，第五版预计为最新版本，作者主页提供更新内容。

视频资源：Amir Dembo教授的斯坦福课程PDF、Louigi Addario-Berry教授课程笔记、Nathanaël Berestycki教授在剑桥的讲义、Hao Wu教授的Martingales and Markov Processes课程、Firas Rassoul-Agha教授应用随机过程课程、Marton Balazs教授关于鞅的视频。

高维统计部分

课程视频：Christophe Giraud教授在YouTube和B站的高维统计与概率课程。

应用统计部分

推荐教材：Faraway的《Linear Models with R》。

广义线性模型部分

教材：经典统计学课程教材。

统计学习/机器学习部分

推荐教材：斯坦福大学Hastie教授的网站提供详细教材，涵盖所有机器学习所需数学/统计知识，附有方便使用的Colab代码示例。另有一本未出全的电子版教材，作者提供电子版预览，预计明年公开。

数学课程推荐

优化理论：Boyd的《Convex Optimization》教材。

最优运输理论：Filippo Santambrogio的《Optimal Transport for Applied Mathematicians》教材。

随机分析：Jean-François Le Gall和Brownian Motion, Martingales, and Stochastic Calculus教材。

Stochastic Differential Equations (SDE)：Dmitry Chelkak教授的精彩视频课程。

随机矩阵理论：知乎上的一些回答和文章，包括Advanced Statistics Final Review、现代统计模型(PKU20S)等。

5. python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）