早盘预测数据与实际收盘数据对比统计20121114.xls
时间深圳A股预测买换手预测卖换手最少卖出换手预测买卖比值昨涨幅开涨实际换手涨幅均涨幅卖测/换手2012111424843.7155027.3230.236-2.118-4.24726.5582.885-1.5451.8826718882012111421653.53311.794-99990.2110.1121.029.7366.7353.9491.211380444201211143001922.43414.8219.2450.1641.965-3.648.9691.7131.1831.65246961
早盘预测数据与实际收盘数据对比统计20121116.xls
时间深圳A股预测买换手预测卖换手最少卖出换手预测买卖比值昨涨幅开涨实际换手涨幅均涨幅卖测/换手2012111626453.8015047.3240.1522.966-4.72727.913-2.437-3.3621.791280049201211163002482.315.1464.1360.1522.0930.2678.3813.4762.4991.8071829142012111624182.00717.66900.114-2.528-3.4584.597-2.594-4.6493.843593648
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《人力资源数据分析师：HR数据化分析思维与数据建模》随笔.docx
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数据挖掘案例分析(聚类分析).doc
数据挖掘*实验报告实验项目名称：ﻩﻩ对全国3１个地区农村居民人均年食品消费量（09年)得聚类分析ﻩﻩﻩ信息技术学院软件技术与数据库教研室实验概述:对全国不同地区农村居民每人年食品消费量得聚类分析实验目得运用数据挖掘技术中得聚类分析方法,对全国不同地区农村居民每人年食品消费量得数据进行分类。实验要求用聚类分析方法分析数据，对数据进行分类.实验预备知识统计学知识，数据库知识,数据挖掘聚类分析方法实验内容实验方案设计用全国31个地区（北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、福建、江
基于数据仓库的中航三星人寿保险数据统计分析系统的设计与实现的中期报告.docx
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数据挖掘案例分析(聚类分析).doc
数据挖掘*实验报告数据挖掘实验报告实验项目名称：对全国31个地区农村居民人均年食品消费量（09年）的聚类分析信息技术学院软件技术与数据库教研室实验概述：实验概述：对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的聚类分析1.实验目的运用数据挖掘技术中的聚类分析方法，对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的数据进行分类。运用数据挖掘技术中的聚类分析方法，对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的数据进行分类。2.实验要求用聚类分析方法分析数据，对数据进行分类。用聚类分析方法分析数据，对数据进行分类。3.实验预备知识统计
决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析.docx
一.分类及决策树介绍1.分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样当一封信的邮件到来，就可
统计和统计数据的应用学习教案.ppt
会计学2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月1.1统计及其应用领域1.1.1统计学研究(yánjiū)什么？1.1.2统计的应用1.1.1统计学研究(yánjiū)什么？2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月1.1.2统计(tǒngjì)的应用2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月2008年8月1.2怎样获得统计数据(shùjù)1.2.1变
和机构类型分法人单位数(来源于《中国统计年鉴2012.xls
2011年我国各地区按三次产业和机构类型分法人单位数(来源于《中国统计年鉴2012》)单位：个法人按三次产业分按机构类型分地区单位数第一产业第二产业第三产业企业法人事业法人机关法人社会团体其他#工业全国959372932108627584832412457651416073312007250002498552096651078009北京39150331114846235880339930360799112172089414413254天津1858992226536904497612998316642663
各地区资本形成总额及构成(来源于《中国统计年鉴201.xls
2011年中国各地区资本形成总额及构成(来源于《中国统计年鉴2012》)本表按当年价格计算。地区资本形成总额构成(资本形成总额=100)(亿元)固定资本存货增加固定资本形成总额形成总额北京6683.65953.9729.889.1天津8594.48069.9524.493.9河北13890.413688.8201.698.5山西7251.47256.1-4.7100.1内蒙古11014.610837.1177.598.4辽宁13930.213474.6455.696.7吉林8206.98355.5-148
总值增长的贡献率和拉动(来源于《中国统计年鉴2012.xls
1978-2011年中国三大需求对国内生产总值增长的贡献率和拉动(来源于《中国统计年鉴2012》)本表按不变价格计算。最终消费支出资本形成总额货物和服务净出口年份贡献率拉动贡献率拉动贡献率拉动(%)(百分点)(%)(百分点)(%)(百分点)197839.44.666.07.7-5.4-0.6198071.85.626.42.11.80.1198585.511.580.910.9-66.4-8.9199047.81.81.80.150.41.9199544.74.955.06.00.3200065.15.5
年中国能源生产总量及构成(来源于《中国统计年鉴20143303644.xls
7-1能源生产总量及构成(来源于《中国统计年鉴2012》)年份能源生产总量占能源生产总量的比重(%)(万吨标准煤)原煤原油天然气水电、核电、风电19786277070.323.72.93.119806373569.423.83.03.819858554672.820.92.04.3199010392274.219.02.04.8199110484474.119.22.04.7199210725674.318.92.04.8199311105974.018.72.05.3199411872974.617.6
中国统计年鉴2013香港涉及外发中国内地加工的贸易.xls
涉及外发中国内地加工的贸易项目20082009201020112012涉及外发加工贸易的估计货值(亿港元)输往中国内地的港产出口货物13273584841输往中国内地的转口货物45774179513455135819输往中国内地的整体出口货物47104252519155615860从中国内地进口的货物78906232762480407636原产地为中国内地经香港输往其他地方的转口货物79226418812088418956涉及外发加工贸易的估计比重(%)输往中国内地的港产出口货物3827191516输往中
按主要行业分法人单位数(来源于《中国统计年鉴2012.xls
1996-2011年中国按主要行业分法人单位数(来源于《中国统计年鉴2012》)单位：个合计农、林、采矿业制造业电力、燃气建筑业交通运输、信息传输、批发和零售业住宿和餐饮业金融业房地产业租赁和商务科学研究、水利、环境居民服务和教育卫生、社会文化、体育公共管理和年份牧、渔业及水的生产仓储和邮政业计算机服务服务业技术服务和和公共设施其他服务业保障和社会和娱乐业社会组织地区和供应业和软件业地质勘查业管理业福利业199644022761480291003621256323305431267106380820381
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中国分行业工业总产值1991-2003(中国统计年鉴).xls
单位：亿元行业工业总产值工业增加值199319941995199619971998199920002001200220031993199419951996199719981999200020012002煤炭采选业830.191036.481155.161428.821538.631299.651235.971276.811531.281980.762459.38385.98438.16598.63684.90712.1601.55565.02583.09698.65919.06石油和天然气开采业968.0
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1978-2011年我国城乡居民家庭人均收入及恩格尔系数(《中国统计年鉴2012》之表10-2)年份城镇居民家庭人均可支配收入农村居民家庭人均纯收入城镇居民家庭农村居民家庭绝对数(元)指数(1978=100)绝对数(元)指数(1978=100)恩格尔系数(%)恩格尔系数(%)1978343.4100.0133.6100.057.567.71980477.6127.0191.3139.056.961.81985739.1160.4397.6268.953.357.819901510.2198.1686.33
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1990-2011年中国三次产业对国内生产总值增长的拉动情况(来源于《中国统计年鉴2012》)本表按不变价格计算。单位：百分点年份国内生产总值第一产业第二产业#工业19903.81.61.61.519919.20.75.85.3199214.21.29.28.2199314.01.19.18.3199413.10.98.98.2199510.91.07.06.4199610.01.06.35.919979.30.65.65.419987.80.64.84.319997.60.54.44.220008.40
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大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎就是每个IT人都在谈论得一个词汇，不单单就是时代发展得趋势，也就是革命技术得创新。大数据对于行业得用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化得决策，还可以在竞争激烈得行业当中脱颖而出，所以对于大数据得战略布局让越来越多得企业引起了重视，并重新定义了自己得在行业得核心竞争。在当前得互联网领域，大数据得应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用得主体。大数据真能改变企业得运作方式吗?答案毋庸置疑就是肯定得。随着企业开始利用大数据，我们每天都会瞧到大数
