Excel数据透视表是一种强大的数据分析工具，它可以帮助用户快速地对大量数据进行汇总、分析和可视化。在本练习中，我们将深入探讨数据透视表的核心概念、功能以及如何有效地使用它们。 一、数据透视表简介 数据透视表（PivotTable）源自数据库术语，其设计目的是使用户能够快速重组和总结数据，通过拖拽字段来改变分析角度，从而揭示隐藏在原始数据中的模式和趋势。数据透视表在Excel中是自动化的，可以动态更新，以适应数据的变化，因此非常适合处理大量数据。 二、创建数据透视表 创建数据透视表的基本步骤如下： 1. 选择数据源：确保数据是在连续的单元格中，且有清晰的列标题。 2. 插入数据透视表：在“插入”菜单中选择“数据透视表”，然后选择数据区域并确定新建工作表位置。 3. 配置数据透视表：在弹出的“创建数据透视表”对话框中，确认数据范围无误后，点击“确定”。 三、数据透视表组成部分 1. 列区域（Columns Field）：放置在数据透视表的列标签处，用于决定数据如何横向分组。 2. 行区域（Rows Field）：放置在数据透视表的行标签处，用于决定数据如何纵向分组。 3. 值区域（Values Field）：显示计算结果，如求和、平均值、计数等，可以是字段的度量值或计算字段。 4. 报表筛选（Report Filter）：允许用户根据特定条件筛选整个数据透视表。 四、操作数据透视表 1. 拖放字段：你可以将字段从字段列表拖放到行区、列区或值区，也可以拖动到报表筛选器。 2. 自定义计算：在值区域，可以设置计算类型，如“总计”、“平均”、“最大值”等，还可以创建自定义公式。 3. 格式化：可以调整数据透视表的样式，包括字体、颜色、数字格式等。 4. 排序与过滤：可以对行或列进行升序或降序排序，也可添加筛选条件以显示特定的数据子集。 五、高级技巧 1. 使用数据透视图：将数据透视表与图表结合，以图形方式展示分析结果，便于理解。 2. 数据透视表字段设置：调整字段的显示选项，如汇总类型、显示项、是否显示空值等。 3. 分组和展开：可以对行或列进行分组，以进一步组织数据；反之，也可展开已分组的数据。 4. 使用切片器：切片器是一种交互式筛选工具，用户可以通过点击切片器中的项目来实时筛选数据。 六、案例实践 通过实际操作，你可以尝试以下练习： 1. 分析销售数据，按产品分类和年份组合，计算各产品的年度销售额。 2. 对员工绩效数据进行分析，找出各部门的最高和最低绩效员工。 3. 使用数据透视图展示销售趋势，比较不同季度或月份的销售表现。 通过以上步骤和练习，你将掌握数据透视表的基本用法，为后续更复杂的数据分析打下坚实基础。请打开“数据透视表.xlsx”文件，亲自动手操作，以加深理解和记忆。

在本练习中，我们将探索"当当图书榜"的数据，这是一个关于畅销图书的排行榜，可能包含各类书籍的信息，如书名、作者、出版社、销量等。这个数据集可以帮助我们了解当前图书市场的趋势，分析读者的阅读偏好，以及为图书销售策略提供参考。以下是基于这个主题的多个IT知识点详解： 1. 数据分析基础： - 数据清洗：在处理任何数据集之前，首先要进行数据清洗，确保数据完整、准确无误。这包括处理缺失值、异常值和重复值。 - 数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以便于后续分析。例如，将销量转换为统一单位，或者将文本信息（如作者、出版社）进行编码。 2. 数据结构与类型： - 表格数据：数据集通常以表格形式存在，每行代表一个样本，每列代表一个特征。理解每个列的含义和数据类型是分析的基础。 3. 数据可视化： - 使用图表展示：通过条形图、折线图、饼图等展示图书分类的销售占比，或者销量随时间的变化趋势。 - 颜色编码：利用颜色深浅表示销量高低，可以直观地看出哪些书籍更受欢迎。 4. 数据挖掘： - 趋势分析：通过统计不同时间段的销量，分析图书销售的季节性或周期性。 - 关联规则学习：找出哪些类型的书籍经常一起被购买，揭示潜在的关联性。 5. 数据分析工具： - Python编程：使用Pandas库进行数据操作，Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化，Numpy进行数值计算。 - Excel或Tableau：对于初学者，这些工具提供了简单易用的界面来探索数据并生成图表。 6. 机器学习应用： - 分类算法：可以训练模型预测一本书是否能成为畅销书，基于其属性如作者知名度、出版社声誉等。 - 聚类分析：通过K-means等方法将书籍分成不同的类别，发现读者群体的特征。 7. 数据报告撰写： - 结果解释：将分析结果整理成清晰、有洞察力的报告，解释数据背后的故事，为决策提供依据。 - 可视化呈现：利用仪表板或者动态图表，使非技术人员也能理解分析结果。 8. 数据安全与隐私： - 数据脱敏：在分享或公开数据时，需注意保护个人隐私，如去除作者或出版社的敏感信息。 "当当图书榜"的数据集可以为我们提供丰富的分析机会，涉及到数据处理、分析、可视化等多个方面，同时也涉及到实际业务场景的理解和应用。通过对这个数据集的深入探究，我们可以提升数据分析技能，并对图书市场有更深入的洞察。

第一题：产生100个随机数,求其最小值和最大值以及平均值；用了两种方法都可以求出三个值，还加上了总和。

UCAS-MachineLearning-homework 国科大 电子学院 叶齐祥老师 机器学习 课程作业 基于python实现 作业一：GMM - 手写高斯混合模型算法，用期望最大算法(EM)实现。 作业二：SVM - 手写支持向量机算法，用序列最小最优化算法(SMO)实现。 作业三：CNN - 手写卷积神经网络算法，包括前向传播、反向传播、参数更新。

机票预定系统是一个典型的业务应用程序，它涵盖了从查询航班信息、预定座位、支付票款到确认预订等一系列流程。在软件工程的视角下，开发这样一个系统需要遵循严谨的方法论，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试与维护等多个阶段。下面我们将深入探讨相关知识点。 1. **需求分析**：需要明确机票预定系统的功能需求，例如，用户应能搜索航班、查看航班时刻表、比较不同航班的价格、选择座位、填写乘客信息、支付、以及查看订单状态等。同时，也要考虑非功能需求，如系统的性能（处理高并发请求）、安全性（保护用户数据）、可用性（用户友好界面）和可扩展性（适应未来业务增长）。 2. **系统设计**：在需求分析的基础上，进行架构设计，可能采用三层架构，包括前端展示层、业务逻辑层和数据访问层。前端负责用户交互，业务逻辑层处理预定流程中的计算和规则，数据访问层则用于与数据库交互，存储航班信息、用户数据及订单状态等。 3. **数据库设计**：数据库是系统的核心，需要设计合理的数据模型，如航班表（包含航班号、起飞/降落时间、出发/到达城市、价格等）、用户表（用户ID、姓名、联系方式等）、订单表（订单号、用户ID、航班号、座位号、订单状态等）。 4. **接口设计**：系统可能需要与其他服务集成，如支付网关（处理支付操作）、航班信息提供商（获取实时航班信息）等，因此需要设计合适的API接口。 5. **编码实现**：可以选择合适的编程语言（如Java、Python或.NET）和框架（如Spring Boot、Django或ASP.NET Core）进行开发。前端可以使用React、Vue.js或Angular构建响应式界面。 6. **测试**：系统开发完成后，需进行全面的测试，包括单元测试（验证单个组件功能）、集成测试（确保各组件协同工作）、系统测试（整体功能测试）、压力测试（检查系统在高并发情况下的表现）和安全测试（检测潜在的安全漏洞）。 7. **部署与运维**：系统上线前，需要配置服务器环境，考虑负载均衡、容错机制和监控工具。运维过程中，要做好日志管理、性能优化和定期备份，以确保系统稳定运行。 8. **用户体验**：设计简洁易用的用户界面，提供清晰的导航，减少用户输入，通过表单验证确保数据有效性，并通过反馈提示增强用户互动。 9. **版本控制与协作**：利用Git进行代码版本控制，协同开发时通过GitHub或GitLab进行代码托管，确保团队成员的代码同步和合并。 10. **文档编写**：撰写详细的需求文档、设计文档、用户手册和开发者指南，以便于团队成员理解和维护系统。 开发机票预定系统涉及了软件工程的多个环节，不仅要求技术实力，还需要良好的项目管理能力。通过这个练习，开发者可以提升软件开发的整体素养，理解并实践软件工程的全过程。

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Origin软件是一款广泛应用于数据分析、科学绘图的工具，特别受到工程师、科研人员和学生的喜爱。Origin教程001至006的练习数据，是为了辅助学习者更好地掌握Origin软件的基本操作和高级功能。这些数据包括了不同的样本数据文件（如Sample 2 100 wt.txt等），这类数据文件可能包含了实验条件下的重量测量结果，如200 wt意味着在某个特定条件下样本的重量为200单位重量。数据文件的命名方式通常反映了实验的具体条件，如不同的温度条件（T315K.xlsx、T355K.xlsx等），这些数据文件可能包含了在不同温度下的实验数据。例如，T315K可能指的是在315开尔文温度下的实验数据。 在进行科学实验和数据分析时，将数据整理成表格形式是常见的做法，因此也包含了一个名为“矩阵数据.xlsx”的文件，它可能包含了更复杂的数据集合，通常需要通过Origin软件的特定功能来进行处理和分析。这类数据文件的使用，能够让学习者在实际操作中深入理解数据处理的整个流程，从数据的导入、编辑，到图形的生成、分析以及结果的导出，每一个步骤都是学习数据分析的重要环节。 Origin软件拥有强大的数据处理能力和丰富的图表展示功能，可以实现多种类型图表的绘制，如散点图、折线图、柱状图、热图、三维图等。通过这些练习数据，学习者可以逐步熟悉Origin的图表定制化功能，例如调整图表的轴、图例、标题、字体、颜色等，以及学习如何使用Origin进行数据的统计分析和图形的高级定制。 此外，通过使用这些数据，学习者还可以掌握Origin在曲线拟合、信号处理、峰值分析等高级数据处理方面的技巧。曲线拟合是研究数据中变量间关系的重要工具，可以应用不同的数学模型对实验数据进行拟合，从而推断出数据间潜在的规律。信号处理功能则涉及到数据的频谱分析、滤波等，这些功能可以帮助用户从复杂的信号中提取有用的信息。峰值分析在化学、物理等领域尤为常用，它可以帮助研究者确定物质的特性峰，从而分析物质的组成或结构。 Origin教程001至006的练习数据为学习者提供了一个全面了解和掌握Origin软件操作的平台。通过这些实际数据的练习，学习者可以逐步提升自己在科学实验数据处理和分析方面的能力，为进一步的科研工作打下坚实的基础。

地理信息系统（GIS）是处理和分析地理空间数据的强有力工具，它广泛应用于资源管理、城市规划、环境监测和灾害预防等多个领域。在GIS领域，数字高程模型（DEM）是一种重要的地理空间数据集，它提供了一个区域地形的三维表示，通过数字化的高度值来模拟地球表面形态。 本压缩包中包含了全国范围内的500米分辨率DEM数据，这些数据可供学习和练习使用。500米分辨率意味着这些DEM数据可以提供每500米一个点的高程信息。这样的分辨率在大尺度的地形分析中已经可以提供相当程度的细节，但对于需要高精度数据的应用场景则可能不够精细。 在文件列表中，我们可以看到几个不同的文件扩展名，每个文件都扮演着不同的角色： 1. GEBCO-DEM.tif：这是核心的地理信息系统栅格数据文件，它包含了实际的DEM数据。"tif"是标签图像文件格式（Tagged Image File Format），它是一种广泛支持的光栅图形文件格式，被用来存储包括DEM数据在内的多光谱图像数据。 2. GEBCO-DEM.tif.vat.dbf：这个文件可能是矢量属性表文件，通常用于存储与GIS矢量数据相关的属性信息。在DEM的上下文中，这可能包含了与高程相关的附加数据，比如土地利用、水体信息等。 3. GEBCO-DEM.tif.ovr：这通常是一个过采样文件，用于提高数据的显示和渲染质量。过采样是一种数字信号处理技术，通过增加采样率来提高图像的分辨率，使之更平滑或更精确。 4. GEBCO-DEM.tfw：这个文件是地理变换文件（World File），它提供了栅格图像的地理坐标和空间参考信息，包括像素大小和图像原点位置等，这对于将栅格图像准确地放置在地图或GIS项目中至关重要。 5. GEBCO-DEM.tif.aux.xml：辅助XML文件，包含与DEM数据相关的元数据信息。XML格式允许用户在结构化的文档中存储数据，这意味着它能够详细地描述DEM数据的来源、采集方法、时间和空间范围等信息。 对于研究地形、进行地理分析或创建三维可视化效果的GIS专业人士来说，这些文件是宝贵的数据源。它们可以被加载到各种GIS软件中，如ArcGIS、QGIS等，然后用于绘制地形图、计算坡度和坡向、分析流域、模拟洪水路径等。学习者可以通过操作这些数据来熟悉DEM数据的应用和处理，提高自身的GIS技能。 对于专业人士和学习者而言，高精度的DEM数据集是必不可少的，因为它们提供了对地球表面形态的详细描述，从而允许进行各种地理空间分析。无论是在规划新的工程项目时考虑地形的影响，还是在分析自然现象（如洪水或山体滑坡）时考虑地形因素，准确的DEM数据都是至关重要的。此外，对于环境科学家、城市规划者、林业工作者和许多其他专业人士来说，DEM数据是制定明智决策的关键工具。通过这些数据，他们可以模拟地形如何影响水流、气候、植被分布以及人类活动。DEM数据是地理信息系统中的基石之一，对于理解和解释地球表面的空间特征至关重要。

在一个chart中显示3条曲线,分别用红,绿,蓝3种颜色表示范围0-1,0-5,0-10的3个随机数

由一系列的练习组成，使学习者循序渐进地掌握地理信息系统（GIS）的基本功能，特别是通用的空间查询、分析功能。内容包括：空间、属性信息查询，专题地图显示，地图输出，邻近分析，叠合分析，网络分析，空间插值，考虑成本的空间距离，不规则三角网的应用，空间和属性数据的输入、编辑、转换、维护，元数据查询，等等，涉及矢量、栅格、TIN三种数据模型，最后有综合应用帮助学习者加深理解，还涉及软件的二次应用开发。