数据统计学百科全书

umfassende Sammlung von SQL-Abfragen und Befehlen für verschiedene Datenbankmanagementsysteme.

SQL语句，结构化查询语言，用于管理关系型数据库系统。涵盖了多种类型和用途繁多的SQL语句，包括查询语句、更新语句等。

面向非数学专业人士的大数据统计学基础课程 这门课程专为希望进军大数据分析领域的非数学专业人士（如IT人员、业务人员等）设计，帮助他们夯实数学基础，为学习更高级的数据分析、数据挖掘、机器学习课程做好准备。 课程收益: 通过本课程的学习，学员的数学基础将得到显著提升，学习其他大数据分析课程时将更加轻松自如。 课程大纲: 第一课 统计学入门：描述性统计 均值、中位数、众数 方差、标准差 常见统计图表 第二课 概率论基础：赌博设计 概率的基本概念 古典概型 第三课 条件概率与贝叶斯公式 贝叶斯公式 事件的独立性 第四课 随机变量及其分布 微积分基础

分析了维基百科的当前状况，特别关注了关于词条质量的统计分析结果。探讨了基于相关性分析和基于模型的两种词条质量检测方法，以及它们对群体智能研究的影响和开放性问题。

大数据技术的百科全书，真的挺像是前端打包工具文档那种感觉——查啥有啥，还都讲得挺明白。300 多篇文章，从分布式系统、NoSQL、云计算到机器学习、数据挖掘，你能想到的都能翻到点门道。每篇内容都是行业大牛写的，结构也清晰，术语、例子、研究方向一条龙服务，真挺省事的。用起来也顺手，像查Hadoop、Cassandra这种工具，直接翻对应文章，关键点、应用场景全给你讲透了，懒得自己啃官方文档都没问题。还有不少实用扩展内容，我挑几个比较好的给你——基于大数据机器学习的分布式计算框架：讲了不少实际工程中的设计考量美团大数据与云计算中的机器学习应用：业务落地案例，值得借鉴Hadoop：分布式系统基石：适

灵感来源于brianckeegan的Wikipedia-Network-Analysis笔记本，采用Python脚本提取了特定统计领域的维基百科文章之间的链接，构建了有向图。我们提供了edges1.csv和vertex1.csv文件，这些数据是通过第一种解决方案提取的。此外，还提供了法语统计分析报告。对于更多详细信息，请参阅Extract_links_from_API.py文件。

维基百科的数据，不光能查词条，拿来做统计也挺香的。《维基百科统计研究(2012 年)》就是一篇这块的老论文，虽然年头有点久，但内容还挺系统的，像词条的增长速度、用户行为差异、编辑模式这些，全都讲得蛮细。对那种研究用户行为、做文本挖掘的同学来说，这波资料还蛮有参考价值的。比如它提到维基百科的词条质量和浏览特征，就挺值得借来做内容推荐或 SEO 策略。还有编辑者的分类（注册用户、匿名用户、管理员），对你想做权限系统或者内容风控模型的，也有启发。更妙的是它还提到了信息检索和自动问答的实际应用，比如你要搞个智能客服、知识图谱，从维基抓点干货做训练集，是个不错的起点。啦，数据杂质量参差不齐，清洗的时候要

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验