技巧032 图解多维引用模型

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5.2 打开地理可视化功能 ......................................................................................................... 41 5.3 相关参数设置 ..................................................................................................................... 41 5.4 结果的展示 ......................................................................................................................... 42 5.5 结果的编辑 ......................................................................................................................... 43 5.6 使用其他程式可视化 KML 文件 ........................................................................................ 45 6 Derwent 专利数据分析 ............................................................................................................. 47 6.1 登录 Derwent Innovations Index 数据库.

2020华为杯数学建模C题(试题、答案和解析)

针对问题二：在解决问题一时选择了 20 个通道作为数据的训练特征，在此基础上，为了提高模型预测的准确度，对数据集进行特征选择。特征选择分成两部分进行，首先采用主成分分析法，对数据集进行降维，使数据集从原有的 20 维下降到 10 维，然后在此基础上，结合随机森林模型在训练结束后给出的特征重要性程度排序，统计各个特征在重要性分布配合特征热力图，选择性的删除重要程度靠后的特征通道，经过多次重复操作，选择出最佳的 10 个特征通道作为数据集训练特征。使用通道选择后的数据训练模型并测试，随机森林模型准确率为 94%，平均召回率为 93%，性能相对于通道选择之前有所提升。综合问题一的结果，数据降维后的模型性能略高于高维数据的结果，泛化性能与之前相比有较大的提升。
针对问题四：睡眠数据中使用四种脑电波信号做一个多分类的睡眠预测模型。由于数
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据量的限制采用神经网络和机器学习的方法对数据进行建模，将睡眠分期预测问题转化为一个五分类问题来解决，通过预测效果对分类性能进行分析。对数据集进行训练集和测试集的划分，具体采用随机的方式，对数据集进行多次随机打散，以 8:2 的比例首次划分训练集和测试集，分别使用 XGBoost 和 MLP 训练模型，由于数据量过小，多次训练使用的数据在前一次划分的基础上再次打散随机划分。在不断重复的情况下按比例划分训练集和测试集，机器学习模型和神经网络模型两个的训练结果在测试集上预测的准确率分别为 76%和 72%。在训练数据过少的情况下进行多分类任务，机器学习模型和神经网络模型均表现出较好的效果，但是神经网络模型在效率上略差于机器学习模型。关键字：脑电信号；随机森林；特征选择；XGBoost
中国研究生创新实践系列大赛
“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛

多维条件引用

多维条件引用
多维条件引用是一种常见的数据处理技术，常见于Excel等电子表格软件中。

它主要是用来在大量数据中筛选并提取出符合一定条件的数据，从而达到数据筛选和处理的目的。

多维条件引用的基本思路是通过设置多个条件（如多个列的数据满足某种关系），从而实现数据的筛选和提取。

这种方法可以极大地提高数据处理的效率，特别是在大规模数据处理的情况下，更是不可缺少的技术手段。

在进行多维条件引用时，需要注意一些技巧和方法。

比如，可以利用Excel中的高级筛选功能，结合条件格式等技术，进一步提高数据处理的准确性和效率。

此外，在设置条件时，还需要注意数据的正确性和完整性，以避免出现数据误差或不完整的情况。

总之，多维条件引用是一种重要的数据处理技术，可以帮助我们快速准确地筛选和提取数据，提高数据的处理效率和准确性。

因此，对于数据分析师和数据处理人员而言，掌握这种技术是非常重要的。

- 1 -。

多维建模工具的使用方法

多维建模工具的使用方法
1.简介
使用多维建模工具能够建立出多维模型，多维模型是基于语义层的语义模型以及数据仓库元数据或者物理表进行组织的模型。

在BQ产品中的透视表、仪表盘等功能节点中，展示的数据都是根据多维模型进行查询的。

2.模型介绍
在多维模型中，涉及到的模型如下：
各个模型的层次关系见下图所示
3.建模工具相关功能介绍
元定义生成立方体：如下图进行操作，选择一个元定义，系统会根据元定义中存在的字段自动创建一个立方体，其中字段类型为数字类型的字段会被标记为指标，字段类型为字符串或者时间戳类型的字段会被标记为维度自动加入到立方体中
成员预览：在维度上进行如下图的操作，可以看到该维度中存在的成员，成员会以树的结构进行展示，成员就是维度所有列中不同元素值的集合。

心理学与行为认知知识概论

选择困难症
象与骑象人模型
0 W H1A ：在感性与理性
的冲突的情况下，怎样改变行动
0 3
如何使用
0 2
使用场景
0 4
使用技巧
象与骑象人模型
WHA：在感性与理性的冲突的情况下，怎样改变行动使用场景如何使用使用技巧
象与骑象人模型
使用场景
指改变原有的环境或情景，增加正确行动发生的概率
是否改变了预期？但是对于菜的评价倒是没有受到影响，不好的还是不好
03 创新者模型
创新者模型
原理：使用目的应用场景：
关键词：打破常规、创新、新方法、新理念
使用原则：
How：使用方法
创新者模型
Case：例子：
创新者模型
原理：
定义：创新通过将新方法来改变游戏格局，创新挑战常规假定，迫使人们换一种思考方式。
分支主题
01
项羽破釜沉舟断绝后路
02
点门实验
被试不愿意让三扇门中的一扇消失，即使另外两扇门中获得的收益小于这一扇。
03
买相机在两个相机间摇摆不定，
多种选择的困境
人们总希望保留选择余地，但忽视保留它所需要的代价
多种选择的困境
在两个相近选择中摇摆不定时，直接用丢硬币决定
多种选择的困境
决策结果
消费行为
02
个人需求与群体需求的矛盾
个人需求与群体需求的矛盾
说明在标新立异被称赞的文化背景下，点菜时倾向于点与朋友点
过的不同的菜在不被称赞的文化背景下，倾向于点相同的菜不止点菜，做任何决策都会受到周围或者说自己认定的文化背景的影响
在别人点菜之前做好决定
利用别人的这种心理，自己做出影响他们决策的决策

文献引用模型

文献引用模型
文献引用模型是一个用于描述和分析文献之间引用关系的数学模型。

这种模型在学术研究领域、图书馆科学、信息科学和计算机科学等领域中都有广泛的应用。

文献引用模型主要用于分析学术文献的引用网络，揭示文献之间的关联性和影响力，以及学术领域的研究趋势和热点。

一个常见的文献引用模型是基于图的模型，其中文献被表示为图中的节点，而引用关系被表示为节点之间的边。

这种图模型可以是有向的（表示引用方向），也可以是无向的（不表示引用方向）。

通过分析这个图模型，可以计算出各种指标，如文献的入度（被引用的次数）、出度（引用的次数）、影响因子（被引用次数与总引用次数的比值）等，从而评估文献的影响力和学术价值。

除了基于图的模型外，还有一些其他的文献引用模型，如基于概率的模型、基于矩阵的模型等。

这些模型各有特点，适用于不同的应用场景和分析需求。

需要注意的是，文献引用模型虽然可以为我们提供很多有价值的信息，但也有一些局限性。

例如，引用关系可能受到多种因素的影响，如作者的偏好、期刊的引用要求等，因此并不能完全反映文献的实际学术价值。

此外，文献引用模型也面临着数据稀疏性、噪声等问题。

因此，在应用文献引用模型时，需要综合考虑其优缺点，并结合其他方法和数据来进行综合分析。

高级-课件-Indirect多维引用

Indirect/Offset的参数有数组时会产生多维引用，多维引用可以用以下函数计算得到内存数组Sumif，Countif，Countblank，Rank，Subtotal，N，T，数据库函数多维引用外面可以外面套Offset/Indirect得到嵌套的多维引用，结果像内存数组，但实质还是多维的147#VALUE!#VALUE!#VALUE!#VALUE!258#VALUE!#VALUE!#VALUE!#VALUE!369#VALUE!#VALUE!#VALUE!#VALUE!Indirect多维+Countif Indirect多维+Sumif Indirect多维+N/T 654121212198727272711211104545451Indirect多维+Subtotal(计数)Indirect多维+Subtotal（求和）Indirect多维+Subtotal（平3331212124666272727 4.59994545455把A25:A30的数据分别从上到下累加，得到右边黄色的内存数组111A39:A39344A39:A40488A39:A4121010A39:A42102020A39:A4332323A39:A4423a1b78127183取上面偶数列的数据，得到内存数组a b1218a b1218a b1218a b1218把上面紫色区域数据组合成一列，如下面黄色区域所示，生成内存数组1571257235731581258235831591FALSE3593FALSE FALSE3603计算2005~07年三人的销售量的平均值，返回内存数组2005年!R2C32005年!R2C42006年!R2C32006年!R2C42007年!R2C32007年!R2C42005年!R2C32005年!R2C4:R5C42006年!R2C32006年!R2C4:R5C42007年!R2C32007年!R2C4:R5C42005年!C:C2005年!D:D2006年!C:C2006年!D:D2007年!C:C2007年!D:D实质还是多维的A5:C1A5:C2A5:C3A6:C1A6:C2A6:C3A7:C1A7:C2A7:C3direct多维+N/T112223direct多维+Subtotal（平均值）444.5 4.555。

现代统计学分析方法与应用多变量的图表示法PPT课件

2021/3/12
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
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第九章多变量的图表示法
因为对资料的图表示法只是以一种直观的方式再现资料，不同的研究者习惯的资料显示方式可能会有很大不同，因此，不同于其它统计方法，大部分图表示法都没有非常严格的画图方法，研究者可以根据自己的习惯设定某些规则以更方便地揭示资料之间的联系。故此，本章对各种图表示方法原则上只给出作图的思想及思路，而不对严格的数学公式作过多说明。
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§9.2 脸谱图
表9-1:
项目负债保障率长期负债倍数
流动比率资产利润率收入利润率成本费用利润率净利润现金比率三年资产平均增长率三年销售平均增长率三年平均资本增长率
宝钢 2.89 5.16 1.31 21.71 23.17 30.23 1.79 1.48 20.07 11.04
2021/3/12
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
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§9.1 散点图矩阵
例9.1 以SPSS软件自带的world95.sav资料为例，该资料共有26个变量109条观测，是1995年世界109个国家和地区的基本发展情况的资料。选择该数据如下几个变量作图：density （每平方公里人口数）、lifeexpf（女性预期寿命）、 lifeexpm（男性预期寿命）、babymort（婴儿死亡率）、 gdp_cap（GDP是总资产的倍数）、calories（每日摄入热量）
2021/3/12
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
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§9.2 脸谱图
例9．3 表9-1是五大钢铁公司反映经营状况的八

多维图示分析技术

对应分析模块1、对应分析概述：“对应分析”在SPSS中位于菜单data reduction里，这个菜单在数据处理中是一个降维或简化数据的过程。

对应分析是通过主成分分析来描述两个或多个分类变量各水平间相关性的分析方法。

对应分析的结果主要采用对应分析图来表示，图中的每一个散点代表了某个变量的一个水平，有紧密关系的水平其散点会紧密地靠近在一起。

★需要注意：如果SPSS中的数据没有按统计分析格式录入，而是按数据表的原始排列方式录入，SPSS则只能通过编程对数据进行分析，而不能通过对话框实现。

如果要直接通过对话框进行该项分析，则需要将数据转换成统计分析格式。

2、对应分析的步骤：——数据转换成可供分析的统计分析格式（矩阵形式），定义变量值标签。

——数据加权——进行对应分析：选择行变量、列变量；定义行、列两个分类变量的最大值、最小值——进入model子对话框，该对话框提供的选项功能，非常高级，一般很少改动，共有4项功能选择。

I.选择分析结果的维度：可选的最大维度数为行、列变量中的最少分类数减1。

II.选择距离测量方式：有卡方和欧氏距离两种。

分类变量一般用卡方，连续性变量用欧氏。

III.选择变量标准化方式：这些选项仅在使用欧氏距离时可用，一般不更改。

IV.选择正态化方式：使用默认的对称法即可。

——进入statistics子对话框，定义需要输出表的结果。

I.输出对应分析表（correspondence table）：实际就是两个变量的行×列表（即没有转化的数据表）。

II.输出行点纵览表（overview of row point）、输出列点纵览表（overview of column point），实际是行列坐标值。

III.输出行轮廓表（row profiles），输出列轮廓表（column profiles）——进入plots子对话框，定义需要输出图的结果。

输出对应分析表（scatter plots）：系统默认选择双变量散点图，也可自行选择输出行点图和列点图。

解析UML中五类UML模型图

解析UML中五类UML模型图本文和大家学习一下UML模型图的相关知识，UML模型图大致可分为五类，共有十种，这里和大家分享一下，相信通过本文的学习，你对UML 模型图一定会有所了解的。

标准建模语言UML定义了下列5类、共10种UML模型图：第一类是用例图第二类是静态图(Staticdiagram)静态图包括类图、对象图和包图。

包由包或类组成，表示包与包之间的关系。

包图用于描述系统的分层结构。

第三类是行为图(Behaviordiagram)UML模型图中行为图描述系统的动态模型和组成对象间的交互关系。

其中状态图描述类的某一对象所有可能的状态以及事件发生时状态的转移条件。

通常,状态图是对类图的补充。

在实用上并不需要为所有的类画状态图，仅为那些有多个状态其行为受外界环境的影响并且发生改变的类画状态图。

而活动图描述满足用例要求所要进行的活动以及活动间的约束关系,有利于识别并行活动。

第四类是交互图(Interactivediagram)交互图描述对象间的交互关系。

其中顺序图显示对象之间的动态合作关系，它强调对象之间消息发送的时间顺序，同时显示对象之间的交互；协作图描述对象间的协作关系，合作图跟顺序图相似，显示对象间的动态合作关系。

除显示信息交换外,合作图还显示对象以及它们之间的关系。

如果强调时间和顺序，则使用顺序图；如果强调上下级关系，则选择协作图。

这两种图合称为交互图。

第五类是实现图(Implementationdiagram)其中组件图描述代码部件的物理结构及各部件之间的依赖关系。

一个组件可能是一个资源代码部件、一个二进制部件或一个可执行部件。

它包含逻辑类或实现类的有关信息。

组件图有助于分析和理解部件之间的相互影响程度。

部暑图定义系统中软硬件的物理体系结构。

它可以显示实际的计算机和设备(用节点表示)以及它们之间的连接关系,也可显示连接的类型及部件之间的依赖性。

在节点内部,放置可执行部件和对象以显示节点跟可执行软件单元的对应关系。

UML九种视图总结

U M L九种视图总结(总32页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除关系UML类图中的关系分为四种：泛化关系、依赖关系、关联关系、实现关系；关联关系又可以细化为聚合和组合。

泛化（Generalization)泛化是父类和子类之间的关系，子类继承父类的所有结构和行为。

在子类中可以增加新的结构和行为，也可以覆写父类的行为。

. 依赖（Dependencies）依赖关系是一种使用关系，特定事物的改变有可能会影响到使用该事物的事物，反之不成立。

在你想显示一个事物使用另一个事物时使用，两个元素之间的一种关系，其中一个元素（服务者）的变化将影响另一个元素（客户），或向它（客户）提供所需信息。

它是一种组成不同模型关系的简便方法。

依赖表示两个或多个模型元素之间语义上的关系。

它只将模型元素本身连接起来而不需要用一组实例来表达它的意思。

它表示了这样一种情形，提供者的某些变化会要求或指示依赖关系中客户的变化。

根据这个定义，关联和泛化都是依赖关系，但是它们有更特别的语义，故它们有自己的名字和详细的语义。

我们通常用依赖这个词来指其他的关系。

依赖用一个从客户指向提供者的虚箭头表示，用一个构造型的关键字来区分它的种类，通常情况下，依赖关系体现在某个类的方法使用另一个类作为参数。

. 关联（Association）关联是一种结构化的关系，指一种对象和另一种对象有联系。

给定有关联的两个类，可以从一个类的对象得到另一个类的对象。

类与类之间由弱到强关系是: 没关系 > 依赖 > 关联 > 聚合 > 组合。

类和类之间八竿子打不着那就是没关系，这个没啥歧义。

依赖(dependency)可以简单的理解，就是一个类A使用到了另一个类B，而这种使用关系是具有偶然性的、、临时性的、非常弱的，但是B类的变化会影响到A；比如某人要过河，需要借用一条船，此时人与船之间的关系就是依赖；表现在代码层面，为类B作为参数被类A在某个method方法中使用。