常用方法

了解 Oracle 表空间信息、参数表信息等相关常用维护方法和命令。

微软SqlHelper类常用方法解析 SqlHelper类是.NET框架中用于简化数据库操作的实用工具类，提供了执行存储过程、SQL语句等便捷方法。以下是SqlHelper类常用方法及说明： 1. ExecuteNonQuery执行不返回结果集的SQL语句或存储过程，例如INSERT、UPDATE、DELETE操作。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。 2. ExecuteReader执行返回结果集的SQL语句或存储过程，例如SELECT操作。返回SqlDataReader对象，可用于遍历结果集。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。 3. ExecuteScalar执行SQL语句或存储过程，并返回结果集的第一行第一列的值。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。 4. FillDataset执行SQL语句或存储过程，并将结果集填充到DataSet对象中。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。- dataSet: DataSet对象，用于存储结果集。- tableNames: 字符串数组，可选参数，指定DataSet中表的名称。 5. UpdateDataset根据DataSet中的修改更新数据库。 参数：- insertCommand: SqlCommand对象，用于执行插入操作。- deleteCommand: SqlCommand对象，用于执行删除操作。- updateCommand: SqlCommand对象，用于执行更新操作。- dataSet: DataSet对象，包含要更新的数据。- tableName: 字符串，指定DataSet中要更新的表的名称。 注意： 使用SqlHelper类需引用System.Data.SqlClient命名空间。

常用统计方法的SAS程序 本资源包含以下SAS程序： 两因素析因分析程序 两样本t检验 二项式分布 交叉设计资料 交叉配对 半数抑制浓度 单向有序联表资料检验 单因素K水平设计资料的多元方差分析 单样本t检验 单组设计资料的多元方差分析 卡方检验 双向无序联表资料检验 双向有序资料线性趋势检验 多个样本比较的秩和检验 完全随机分组两因素析因设计方差分析 完全随机化 完全随机设计资料方差分析 建立数据集（文本） 建立数据集 成组设计两样本比较秩和检验 成组设计资料的多元方差分析 析因设计资料的多元方差分析 标准差程序 正交设计 等级资料秩和检验 简单标准差计算 配伍组设计资料的多元方差分析 配对T检验 配对设计资料的多元方差分析 配对设计资料的统计分析 重复测量检验 重复资料协方差 随机区组设计 随机区组设计资料方差分析

本次讲座将深入探讨大学生数学建模中常用的几种方法，包括： 主成分分析 模糊综合评价 战略决策模型 AHP 分形几何与R/S分析 GM(1,1)模型 ARMA模型 BP神经网络模型 此外，人资环学院的学生还需要掌握空间分析技术，其中包括空间插值和空间统计分析，并熟练运用ARCGIS软件。

数据挖掘技术功能 数据挖掘技术能够帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式、提取有价值的信息，并将其应用于预测未来趋势、优化业务流程、辅助决策等方面。 常用数据挖掘技术 分类: 根据已有数据的特征，将新数据划分到不同的类别中，例如客户分类、垃圾邮件识别等。 聚类: 将具有相似特征的数据分组，发现数据中的自然结构，例如市场细分、异常检测等。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析、推荐系统等。 回归分析: 建立数据变量之间的关系模型，用于预测和趋势分析，例如销售预测、风险评估等。 数据挖掘工具 一些常用的数据挖掘工具包括： Python: 拥有丰富的机器学习和数据挖掘库，例如Scikit-learn、TensorFlow等，适合进行灵活的算法开发和数据分析。 R语言: 统计分析和数据可视化的强大工具，拥有大量的数据挖掘包，例如dplyr、ggplot2等，适合进行数据探索和统计建模。 Weka: 基于Java的开源数据挖掘平台，提供多种数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等算法，操作简便，适合初学者。 其他数据挖掘技术 除了以上列出的常用技术和工具外，还有许多其他的数据挖掘技术和工具，例如时间序列分析、文本挖掘、社会网络分析等，可以根据具体的需求选择合适的技术和工具。

统计分析工具，如流程图、散布图、直方图、排列图和控制图，对帐单（检查表）以及因果分析图等，是书业公司解决经营问题的重要工具。这些工具帮助收集和分析数据，为决策提供必要依据。

常用的确定空间权重矩阵的规则（补充）：在空间统计分析中，确定空间权重矩阵时需要考虑地理空间中距离与相关性的变化关系。线性递减关系较为常见，但当相关性随距离呈现非线性递减关系时，可引入参数 \(\alpha\) 进行调整，以适应不同的地理现象。常用公式的调整形式为： \[\text{非线性递减关系公式}: \quad W_{ij} = f(d_{ij}, \alpha)\] 其中，\(\alpha = 2\) 时广泛适用于许多地理现象，为更加精准地体现距离对相关性的影响，需根据实际需求选择适当的 \(\alpha\) 值。

C#编程语言中常用于操作数据库的类和方法详细介绍，包括数据的增删改查以及便捷地获取不同类型的SQL返回值。

使用DISTINCT关键字可以去除SELECT语句返回结果中的重复行。例如，从Store_Information表中选择唯一的store_name列：SELECT DISTINCT store_name FROM Store_Information。同时，可以使用WHERE子句添加条件来过滤结果集，例如选择销售额大于1000的店铺名：SELECT store_name FROM Store_Information WHERE Sales > 1000。此外，还可以使用AND和OR逻辑运算符来组合多个条件：SELECT store_name FROM Store_Information WHERE Sales > 1000 OR (Sales < 500> 275)。在需要查询某个范围内的数据时，可以使用BETWEEN关键字：SELECT * FROM Store_Information WHERE Date BETWEEN 'Jan-06-1999' AND 'Jan-10-1999'。对于模糊查询，可以使用LIKE操作符，并使用通配符来匹配特定模式的数据：SELECT * FROM Store_Information WHERE store_name LIKE '%AN%'。最后，可以通过ASC和DESC关键字指定结果按升序或降序排列：SELECT * FROM Store_Information ORDER BY store_name ASC。

距离度量 在市场研究中，距离度量常被用于 quantize 数据点之间的差异。以下列举了几种常用的距离指标： 欧式距离: 这是最常用的距离度量方法之一，用于计算多维空间中两点间的直线距离。 欧式距离的平方: 该指标在计算上更为简便，并且在一些算法中可以提高计算效率。 曼哈顿距离: 又称“城市街区距离”， 计算两点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 切比雪夫距离: 该指标衡量的是两点在各个维度上的最大差值。 相似性度量 除了距离度量外，相似性度量也常用于市场研究，其目的是 quantize 数据点之间的相似程度。常用的相似性度量方法包括： 余弦相似度: 该指标衡量的是两个向量夹角的余弦值，常用于文本分析和推荐系统。 皮尔逊相关系数: 该指标衡量的是两个变量之间的线性相关程度。 应用场景 距离和相似性度量方法在市场研究中有着广泛的应用，例如： 客户细分: 利用距离度量方法可以将客户按照其特征进行分组，以便进行 targeted marketing。 产品推荐: 利用相似性度量方法可以向用户推荐与其兴趣相似的产品。 市场趋势分析: 利用距离和相似性度量方法可以识别市场趋势和模式。