数学软件2.4数据与数据类型数学软件2.4数据与数据类型2.4.1常量常量是指在计算过程中不变的量，如123，3.14159，1.3e-8,‘China’，true,都是常量数学软件2.4数据与数据类型MATLAB中一些预定义的常量i,j:虚数单位pi:圆周率eps:浮点数的相对误差NaN:表示不定值，即0/0Inf:无穷大，如1/0数学软件2.4数据与数据类型MATLAB中一些预定义的常量realmin:double型数据的最小的正浮点数，2.2251e-308realmax:double型...
关于数据类型转换的补充说明1.对于整数数据，若数据超出了该类型数据范围的最大值，则数据取该类型的最大值，如：int8(300)=127;若小于该类型数据范围的最小值，则取该类型的最小值，如：int16(-42768)=-327682.对于实数数据，若数据超出该类型数据范围的最大值，则转换为Inf，若超出最小值，则转换为-inf
在创建一个数组（矩阵）时，若元素的数据类型不同，则计算机将所有元素的数据类型自动转化为同一个类型。转化的顺序为：logical->double->single->int->char,但logical型数据不能转换为char型数据。1.如果创建一个数组（矩阵）是由不同类型的整数数据组成的，计算机将所有元素自动转换为输入数组时最左边元素的数据类型。例如：A=[int16(450)uint8(250)int32(1000000)]，则A的类型是int162.如果创建一个数组（矩阵）是由整数类...
数学建模MathematicalModeling数据质量评价方法MathematicalQualityEvaluationMethod01数据质量评估指标体系一、数据质量评估指标体系基本概念：数据质量评估，即对数据集的质量进行评估，既可放在数据清洗、预处理之前，也可在训练模型之前。对数据进行质量评估，主要目的是减少由于数据集本身的问题（不完整、不准确、逻辑问题、偏差等）对之后的建模等步骤造成干扰。数据完整性数据准确性数据有效性数据时效性数据一致性数据...
脚本——数据质量评价方法(ppt1,ppt2)同学，你好。这节课我们来学习数学建模中的数据质量评价方法。(ppt3)首先我们先介绍一下数据质量评估指标体系。(ppt4)（动画1）什么是数据质量评估呢？数据质量评估，即对数据集的质量进行评估，既可放在数据清洗、预处理之前，也可在训练模型之前。对数据进行质量评估，主要目的是减少由于数据集本身的问题（不完整、不准确、逻辑问题、偏差等）对之后的建模等步骤造成干扰。（动画2）数据...
数学建模MathematicalModeling数据合并与数据变换DataConsolidationandDataTransformation01数据变换的重要性一、数据变换的重要性为什么要对数据进行变换1.为什么要对数据变换例如回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。可以更好的发现数据之间的关系。2.为什么要对数据进行标准化数据标...
脚本——数据合并与数据变换(ppt1,2)同学，你好。这节课我们来学习数据合并与数据变换。(ppt3)先来了解一下数据变换的重要性。(ppt4)（动画1,2）为什么要对数据进行变换呢？例如回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。可以更好的发现数据之间的关系。（动画3）那为什么要对数据进行标准化...
脚本——缺失数据的填补方法(ppt1,ppt2)同学，你好。今天我们来讲解缺失与异常数据的处理。(ppt3)先来了解一下缺失与异常值产生的原因及影响。(ppt4)（动画1）为什么会产生缺失值和异常值呢？（动画2）主要有三点原因，第一点，有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。第二点，有些信息是被遗漏的第三点是属性值不存在，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入。（动画3）异常值产生既有客观原因，如仪器故障。又...
数学建模MathematicalModeling缺失与异常数据的处理ProcessingofMissingandAbnormalData缺失与异常值产生的原因及影响01是不是所有的缺失值都是有用的呢答案是否定的比如说病人在康复以后的病例数据不再更新；去世人员相关数据的记录。这种情况我们应该结合实际的数据分析案例进一步作出判定。缺失值与异常值产生的原因：一、缺失值与异常值产生的原因及影响①有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大②有些信息是被遗漏...
数学建模MathematicalModeling异常数据的识别方法IdentificationMethodofAbnormalData01异常数据识别的重要性一、异常数据识别的重要性在处理实验数据时，常常会遇到个别数据值偏离预期或大量统计数据值的情况，若我们把这些数据值和正常数据值放在一起进行统计，可能会影响实验结果的正确性，若把这些数据值简单地剔除，又可能忽略了重要的实验信息。处理异常数据的重要性异常值如何判别呢？02数据清洗——异常值判别二、数据...
脚本——异常数据的识别(ppt1,ppt2)同学，你好。这节课我们来学习数学建模中异常数据的识别。(ppt3)先来了解一下异常数据识别的重要性。(ppt4)（动画1）在处理实验数据时，常常会遇到个别数据值偏离预期或大量统计数据值的情况，若我们把这些数据值和正常数据值放在一起进行统计，可能会影响实验结果的正确性，若把这些数据值简单地剔除，又可能忽略了重要的实验信息。因此我们要识别出这些异常数据，再进行后期的处理。（动画2...
一、数智时代AI数据科学数学数智时代工业革命角度•第一次：机械化时代（Industry1.0）（蒸汽机、纺织机，1760-1840，机械代替人力，英国最强盛）•第二次：电气化时代（Industry2.0）（电灯电话电报电影，十九世纪中期，内燃机→发动机→汽车、远洋轮船、飞机）•第三次：信息化时代（数字化）（Industry3.0）（原子能、电子计算机、航天技术和生物，二战后）•第四次：智能化时代（数智化）（Industry4.0）•第五次：智慧化、...
知识星球文献下载【小吴和干智慧城市的朋友们】下载步骤（一）1、请使用京东APP2、自行采购一台任何品牌的台式或便携式电脑；3、安装WIN10操作系统；4、安装微信PC版。5、登录微信下载：https://pc.weixin.qq.com/苹果Mac操作系统同本指南下载：https://mac.weixin.qq.com/下载步骤（二）1.如图所示2.去掉勾选下载步骤（三）1.如图所示，进入知识星球下载步骤（四）1.如图所示，进入主题2.点击附件下载步骤（五）1.如图所示，自...
智慧城市大数据平台顶层设计规划建设方案智慧城市大脑消防小脑城市安全运行小脑交通小脑环保小脑平安小脑政务小脑教育小脑医疗小脑城市数据大脑统一整合数据平台数据存储平台数据交换平台数据共享服务平台城市大脑由一个个可独立运行、思考的“小脑”组成，再将各个“小脑”的数据在“大脑”里进行整合、存储、交换、共享，最终实现数据的可视化以辅助人工决策和数据的人工智能以实现机器决策。新型智慧城市的评价指标客观指标...
政府大数据资源中心建设思路与方案目录对政府大数据资源平台建设的总体理解12政府大数据资源平台建设方案3政府大数据相关案例分享4政府大数据建设与运营经验分享政府大数据资源平台-价值定位政府大数据资源平台构建PB级大数据采集、存储、计算、挖掘、分析与应用能力汇聚数据资源形成数据资产建立数据应用建立数据服务保护数据安全政务处理经济发展城市管理乡村振兴智慧旅游县各级政务数据监控视频数据物联设备数据企事业单位数...
治理园区大数据治理解决方案目录CONTENTS1园区大数据治理综述2园区大数据治理总体架构3园区大数据治理演进路线4园区大数据治理建设实施5园区大数据治理治理目录CONTENTS1园区大数据治理综述Page4智慧园区分析类应用建设现状基本分析智慧园区是综合运用以物联网、云计算、大数据和移动互联网等为代表的现代科学技术和手段，是集高端发展的网络化、信息化、智能化和现代化于一体的智慧园区，是以智慧管理、智慧产业、智慧民生等为...
应急管理大数据指挥中心解决方案Part章节01建设背景1.1建设依据02《应急管理信息化2019年第一批地方建设任务书》（应急管理部科信司2019年4月）03《应急管理信息化2020年建设任务书》（应急科信办【2019】14号）《应急指挥平台建设指导意见》（浙应急指挥【2019】110号）0401《应急管理信息化发展战略规划框架（2018-2022年）》（应急管理部科信司2018年10月）1.2建设任务Part章节02业务解析2.1业务体系生产安全监测预警标准规...
5G智慧教育大脑及大数据应用建设顶层设计方案5G赋能智慧教育第一章目录Contents5G智慧教育顶层设计第二章智慧教育大数据建设第三章1、学生综合情况分析2、教师综合情况分析3、招生就业情况分析4、口碑声誉舆情监控分析5、行为轨迹、行为画像分析6、大数据综合预警分析7、智慧管理、智慧教学分析8、人事分析9、教育科研分析10、学科建设分析11、大数据创新应用分析5G赋能智慧教育020301高带宽峰值10G均值1G海量连接连接密度高随...
工业互联网大数据平台建设方案背景介绍调查分析平台建设云平台总体架构大数据平台介绍大数据平台应用模型算法介绍Contents目录为什么有工业4.0？实体物理世界和虚拟网络世界融合工业4.020世纪70年代兴起的信息化工业3.020世纪初电气化和自动化工业2.0实体18世纪机械制造设备的引入工业1.0工业4.0、中国制造2025工信部长苗圩在讲到德国工业4.0与中国制造2025时，曾这样概括：如出一辙、异曲同工、殊途同归。因此，...
