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《抽样技术(第5版)》企业实例数据分析.xlsx

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简介：
《抽样技术(第5版)》企业实例数据分析.xlsx包含了基于第五版《抽样技术》的丰富案例与实践数据，适用于研究和教学中进行深入的数据分析。文件中的企业实例覆盖了市场调研、质量控制等多方面应用，通过Excel表格的形式展示了如何运用先进的统计方法来解决实际问题。 《抽样技术（第5版）》企业案例数据.xlsx

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  • 《抽样技术(第5版)》企业实例数据分析.xlsx
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    《抽样技术(第5版)》企业实例数据分析.xlsx包含了基于第五版《抽样技术》的丰富案例与实践数据，适用于研究和教学中进行深入的数据分析。文件中的企业实例覆盖了市场调研、质量控制等多方面应用，通过Excel表格的形式展示了如何运用先进的统计方法来解决实际问题。 《抽样技术（第5版）》企业案例数据.xlsx
     
  • 抽样技术（第三版）科克伦
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    《抽样技术》(第三版)由科克伦编著，全面介绍了概率抽样的基本原则与方法，包括简单随机抽样、分层抽样等，并提供大量实例解析。 抽样技术是统计学的一个分支学科，专注于研究在抽样调查中的方法以及如何估计总体目标量（包括精度的评估）。通常，我们可以将抽样方法分为两类：概率抽样与非概率抽样；同时也可以按照顺序抽样、简单随机抽样的方式进行分类。常用的估计方法有简单估计法、比估计和回归估计等。
     
  • 用例分析技术（第2版）
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    《用例分析技术（第2版）》全面介绍了软件开发中的用例分析方法，详细阐述了如何通过构建用户需求模型来设计高质量的系统。本书适合软件工程师及项目管理人员阅读参考。 这本书非常值得一读，相信你会喜欢的。强烈推荐你阅读一下。
     
  • 因子分析实例数据.xlsx
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    《因子分析实例数据.xlsx》包含了用于因子分析的各种变量和观测值的数据集，适用于学术研究、统计课程教学及数据分析实践。 数学,物理,化学,语文,历史,英语的成绩如下： 100, 100, 100, 59, 73, 67 99, 100, 99, 53, 63, 60 87, 84, 100, 74, 81, 76 91, 85, 100, 70, 65, 76 87, 98, 87, 68, 78, 64 85, 91, 95, 63, 76, 66 79, 95, 83, 89, 89, 79
     
  • 数值分析（第5版）
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    《数值分析（第5版）》一书全面介绍了数值方法的基本理论与应用技巧，涵盖了插值、积分、微分方程等多个数学领域。本书适合高校师生及科研人员参考使用。 数值分析是研究使用计算机求解数学计算问题的数值方法及其理论的一门学科，属于数学的一个分支。
     
  • Python爬虫技术与信息抽取(实例分析)
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    《Python爬虫技术与信息抽取》一书通过大量实例深入浅出地讲解了如何利用Python进行网络数据采集和文本信息提取的技术及应用。 课程体系结构： 1. Requests框架：自动爬取HTML页面与提交网络请求。 2. robots.txt: 网络爬虫排除标准。 3. BeautifulSoup框架：解析HTML页面内容。 4. Re框架（正则表达式）：用于提取网页中的关键信息。 5. Scrapy框架：介绍网络爬虫的基本原理及专业的爬虫开发理念。 理念： “网站即API”…… Python语言常用的IDE工具： 文本编辑器类IDE包括IDLE、Notepad++、Sublime Text、Vim & Emacs、Atom和Komodo Edit等；集成开发环境（IDE）则有PyCharm、Wing IDE以及基于Eclipse的插件如PyDev，还有Visual Studio。
     
  • 高新技术企业申报材料示例样本
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    本资料为高新技术企业申报提供详细示例与指导，涵盖必要文件、编写技巧及常见问题解答，助力企业顺利通过认证。 高新技术企业申报材料示范样本可以为大家准备相关材料提供参考。
     
  • 国家级高新技术企业和科技创新企业名录.xlsx
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    该文档收录了获得国家认定的高新技术企业和致力于科技创新的企业名单，旨在展示和推广这些企业的创新成果与技术实力。 以下是更新后的高新技术企业名录： 4. 深圳市超准视觉科技有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批 5. 深圳市瑞源精密工业有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批 6. 深圳市嘉信装饰设计工程有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批 7. 深圳市中幼国际教育科技有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批 8. 深圳市安和威电力科技股份有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批 9. 深圳市软讯信息技术有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批 10.深圳市芯思杰联邦国际科技发展有限公司 国家级高新技术企业 2019年第三批
     
  • Python 数据分析（8）——利用 Pandas 进行数据分层抽样
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    本篇文章介绍了如何使用Pandas库进行数据分层抽样的方法和步骤，帮助读者掌握这一数据分析技术。通过实例讲解，让学习者能够轻松上手操作。 在进行数据处理过程中，我们常常需要从大量样本中抽取一部分作为训练集或验证集使用。本段落将介绍如何用Python实现分层抽样方法。 什么是分层抽样？也被称为类型抽样法，这种方法是从一个可以划分为不同子总体（即“层次”）的总群体里按照一定比例随机选取样品的方法。它的优点在于样本代表性较好且误差较小；缺点则是相比简单随机抽样的手续更为复杂。在定量调查中，分层抽样是一种优秀的概率抽选方式，并被广泛使用。 本例所用数据为高分一号遥感资料，格式如下：B1-B4四列代表不同波长范围的数据，而TYPE一栏则表示地物类型（共六种），分别以数字编号进行区分。