学校代码数据河北

XXXXJLNF2012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012201220122012XXJGMCXXJGBSM呼和浩特市新城区苏虎街实验小学2115002000呼和浩特市新城区鸿泰学校2115002073呼和浩特市英博双语学校2115002070呼和浩特市新城区复兴小学2115002071呼和浩特市新城区丁香路小学2115002025呼和浩特市新城区东兴小学2115002026呼和浩特市新城区光华小学2115002014呼和浩特市新城区呼哈路小学2115002015呼和浩特市新城区团结小学2115002024呼和浩特市新城区蓝天小学2115004319呼和浩特市新城区东街小学2115002001呼和浩特市新城区新华小学2115001989呼和浩特市新城区山水小学2115002011呼和浩特市新城区关帝

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用python进行数据分析

一、样本集

本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的

样本如下：

grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66];

二、数据

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关联分析

目录

一、概括........................................................................................................................................... 1 二、数据清洗 ................................................................................................................................... 1

2.1公立学费（NPT4_PUB） ................................................................................................... 1 2.2毕业率（Graduation.rate） ............................................................

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【原创】WEKA对UCI乳腺癌数据数据挖掘实

验报告(附代码数据)

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WEKA 对wisconsin-breast-cancer数据挖掘分析报告 一、 数据集

实验采用UCI数据集中的Wisconsin医学院的William 博士提供的乳腺癌的数据样本。所有数据来自真实临床案例，每个案例有10个属性。其中前九个属性是检测指标，每个属性值用1到10的整数表示，1表示检测指标最正常，10表示最不正常。第十个属性是分类属性，指示该肿瘤是否为恶性。数据集中的肿瘤性质是通过活检得出的结果。 肿块厚度 Clump_Thickness integer [1,10] 细胞大小的均匀性 Cell_Size_Uniformity integer [1,10] 细胞形状的均匀性 Cell_Shape_Uniformity integer [1,10] 边缘粘性 Marginal_Adhesion integer [1,10] 单上皮细胞的大小 Single_Epi_Cell_Size integer [1,10] 裸核 Bare_Nuclei i

长整数四则运算源代码 数据结构

// 长整数四则运算.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //

#include <stdafx.h> #include<cstdio> #include<cstring> #include<malloc.h> #include<conio.h> #include<stdlib.h>

#define LEN sizeof(struct Node) #define MAX 1000 #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -1 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef int Status; typedef struct Node {

int data;

struct Node *prior,*next; }Node,*NodeList;

//=====================================================================

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#define LEN sizeof(struct Node) #define MAX 1000 #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -1 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef int Status; typedef struct Node {

int data;

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信管专业ERP课程ERP

MRP算法模型系统的设计 功能模块及模块说明。

产品结构文件BOM/MRP 编辑

产品结构文件BOM（BillofMaterials）也叫物料清单，是MRP的核心文件，它在物料分解与产品计划过程中占有重要的地位，是物料计划的控制文件，也是制造企业的核心文件。

以光缆产品为例，其产品结构文件中，各物料处于不同层次，我们采用层次码表示。光缆成品的层次码为最高层，或用0层表示，钢带、成缆半成品、护套料等分为第2层，缆膏、松套半成品、聚脂带等分为第3层??有时一种原料同时在不同的部件上使用，为了计算机处理方便，把同一种原料集中表示在它们的最低层次上，即采用低层码，提高计算机的运行效率。

库存状态文件/MRP 编辑

MRP中的库存状态文件的数据主要有两部分：一部分是静态的数据，在运行MRP之前就确定的数据，如物料的编号、描述、提前期、安全库存等；另一部分是动态的数据，如总需求量、库存量、净需求量、计划发出（订货）量等。MRP在运行时，不断更变的是动态数据。下面对库存状态文件中的几个数据进行说明：

1、总需求量（GrossRequirements）。如果是产品级物料，则总需求由MPS决定；如果是零件级物料，则总需求来自于上层

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基于聚类的微博用户画像研究

聚类分析（Clustering Analysis）：根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象互相之间是相似的（相关的），不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。就理解数据而言，簇是潜在的类，而聚类分析就是研究自动发现这些类的技术。

这类算法首先要确定聚类数目和聚类中心，通过反复迭代的方法得到最终的聚类结果。典型的基于划分的聚类方法有：K-means 算法、K-modes 算法、FCMC算法和K-medoids算法等。这些算法对在小规模的数据集中发现球状类别很有效。 K-means算法

K均值算法（K-means）是一种迭代算法，初始的k个簇被随机的定义之后，这些簇将被不断地更新，并在更新中被优化，当无法再进一步优化（或者达到一定的迭代次数）时算法才停止，然后生成模型。

在K-means算法中，每个簇有一个中心，称为“质心”，k个簇就相应地有k个质心。一个样本究竟被划分到哪个簇，就看它和哪个质心的“相异度”最小。在K-means算法中，衡量相异度的指标是“距离”（distance）。

所以也可以这么说，一个样本究

【原创】R语言报告论文（附代码数据） 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了

R语言因子实验设计和解释案例分析报告

?示例1：两组比较 ?示例2：多个组

实例3：两个条件，两个基因型，一个交互项 o野生型治疗效果（主效应）。 o突变体治疗的效果

o没有治疗的突变型和野生型之间有什么区别？ o通过治疗，突变型和野生型有什么区别？ o基因型的不同反应（相互作用项） 实例4：两个条件，三个基因型 o基因型I的条件效应（主效应） o基因型III的条件效应。 o基因型II的条件效应。 o在条件A下III与II的影响

o基因型III与基因型I的条件效应的相互作用项 ○基因型III与基因型II的条件效应的相互作用项。

为了允许iDEP中的复杂模型（http://ge-lab.org/idep/），我尝试了解如何构建事实模型，并从DESeq2中提取期望的结果。以下是基于DESeq2中resutls（）函数的帮助文档，以及Mike Love对用户提问的回答。

我想要做的一个重点是，当研究设计涉及多个因素时（参见上面关于基因型+治疗实例的图），结果的解释是棘手的。与R中的回归分析类似，分类因素的参考水平构成了我们的分歧的基础。然而，默认情况下，它们是按字母顺序确