2010年贵州省数据分析大纲
数据分析教学大纲解析
数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。
同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。
第一章是数据分析概述。
本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。
学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。
第二章是数据收集与整理。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。
学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。
第三章是数据分析方法。
本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。
学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。
第四章是数据分析工具与软件。
本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。
第五章是数据分析案例研究。
本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。
案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。
第六章是数据分析实践项目。
本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。
教学大纲还包括了考核与评价部分。
学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。
考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。
数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。
希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。
在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。
今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。
当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。
数据分析培训大纲范本模板
一、培训目标通过本培训，使学员掌握数据分析的基本概念、方法和工具，能够运用数据分析思维解决实际问题，提升数据驱动的决策能力，为企业的战略制定和运营优化提供有力支持。
二、培训对象1. 企业管理人员2. 数据分析师、数据工程师3. 市场营销人员4. 研究人员5. 对数据分析感兴趣的各界人士三、培训时长总计3天，每天8小时四、培训大纲模块一：数据分析概述1. 数据分析的定义与价值2. 数据分析的应用领域3. 数据分析的发展趋势模块二：数据分析基础1. 数据类型与数据结构2. 数据清洗与预处理3. 数据统计分析4. 数据可视化模块三：Python数据分析工具1. Python语言基础2. NumPy库：数据处理与数组操作3. Pandas库：数据清洗、整理与分析4. Matplotlib库：数据可视化5. Seaborn库：高级数据可视化模块四：R数据分析工具1. R语言基础2. R数据分析包：ggplot2、dplyr、tidyr等3. R数据可视化：ggplot2、plotly等模块五：数据挖掘与机器学习1. 数据挖掘基本概念2. 机器学习基本概念3. 机器学习算法：决策树、随机森林、支持向量机等4. 机器学习实战案例模块六：商业数据分析1. 商业数据分析概述2. 客户细分与价值分析3. 产品分析与优化4. 市场分析与预测5. 营销策略分析模块七：数据分析实践与应用1. 数据分析项目流程2. 数据分析报告撰写3. 数据分析工具与平台4. 数据分析团队建设与管理五、培训方式1. 理论讲解：结合实际案例，深入浅出地讲解数据分析相关知识。
2. 实战演练：通过实际操作，使学员熟练掌握数据分析工具和方法。
3. 分组讨论：针对实际问题，进行分组讨论，培养学员的团队合作能力。
4. 案例分析：分析经典案例分析，提高学员的实战能力。
六、培训评估1. 课堂参与度：评估学员在课堂上的互动与提问情况。
2. 实战操作：通过实战操作考核，评估学员对数据分析工具和方法的掌握程度。
贵州省2010年高考文史类分数段统计表(不含保送生)
各段分数660 645 641 633 628 627 626 623 622 621 619 618 615 614 613 612 611 610 608 607 各段人数 1 1 1 1 1 2 1 2 4 1 1 2 1 4 4 1 3 3 3 1 累计人数 1 2 3 4 5 7 8 10 14 15 16 18 19 23 27 28 31 34 37 38 累计%0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.007 0.008 0.01 0.014 0.015 0.016 0.018 0.019 0.023 0.027 0.028 0.03 0.033 0.036 0.037 各段分数606 605 604 603 602 601 600 599 598 597 596 595 594 593 592 591 590 589 588 587 各段人数 6 1 4 3 4 7 2 4 6 6 4 5 7 3 7 1 10 3 5 8 累计人数44 45 49 52 56 63 65 69 75 81 85 90 97 100 107 108 118 121 126 134 累计%0.043 0.044 0.048 0.051 0.055 0.062 0.064 0.068 0.074 0.08 0.084 0.089 0.095 0.098 0.105 0.106 0.116 0.119 0.124 0.132 各段分数586 585 584 583 582 581 580 579 578 577 576 575 574 573 572 571 570 569 568 567 各段人数15 7 10 12 10 8 8 23 9 14 12 13 15 20 15 13 14 23 20 20 累计人数149 156 166 178 188 196 204 227 236 250 262 275 290 310 325 338 352 375 395 415 累计%0.147 0.153 0.163 0.175 0.185 0.193 0.201 0.223 0.232 0.246 0.258 0.271 0.285 0.305 0.32 0.333 0.346 0.369 0.389 0.408 各段分数566 565 564 563 562 561 560 559 558 557 556 555 554 553 552 551 550 549 548 547 各段人数19 29 27 27 25 37 29 20 34 24 31 32 28 26 35 37 33 48 43 50 累计人数434 463 490 517 542 579 608 628 662 686 717 749 777 803 838 875 908 956 999 1049 累计%0.427 0.456 0.482 0.509 0.533 0.57 0.598 0.618 0.651 0.675 0.705 0.737 0.764 0.79 0.824 0.861 0.893 0.941 0.983 1.032 各段分数546 545 544 543 542 541 540 539 538 537 536 535 534 533 532 531 530 529 528 527 各段人数57 52 42 41 53 55 57 70 48 70 63 64 62 78 78 72 71 68 89 88 累计人数1106 1158 1200 1241 1294 1349 1406 1476 1524 1594 1657 1721 1783 1861 1939 2011 2082 2150 2239 2327 累计% 1.088 1.139 1.181 1.221 1.273 1.327 1.383 1.452 1.499 1.568 1.63 1.693 1.754 1.831 1.908 1.978 2.048 2.115 2.203 2.289 各段分数526 525 524 523 522 521 520 519 518 517 516 515 514 513 512 511 510 509 508 507 各段人数99 98 110 104 103 115 111 109 101 106 88 105 98 116 120 116 173 138 137 152 累计人数2426 2524 2634 2738 2841 2956 3067 3176 3277 3383 3471 3576 3674 3790 3910 4026 4199 4337 4474 4626 累计% 2.387 2.483 2.591 2.694 2.795 2.908 3.017 3.125 3.224 3.328 3.415 3.518 3.615 3.729 3.847 3.961 4.131 4.267 4.402 4.551 各段分数506 505 504 503 502 501 500 499 498 497 496 495 494 493 492 491 490 489 488 487 各段人数135 165 165 151 152 173 176 183 169 207 172 193 205 201 219 188 217 166 195 244 累计人数4761 4926 5091 5242 5394 5567 5743 5926 6095 6302 6474 6667 6872 7073 7292 7480 7697 7863 8058 8302 累计% 4.684 4.846 5.009 5.157 5.307 5.477 5.65 5.83 5.996 6.2 6.369 6.559 6.761 6.958 7.174 7.359 7.572 7.736 7.928 8.168By LTY1各段分数486 485 484 483 482 481 480 479 478 477 476 475 474 473 472 471 470 469 468 467 各段人数230 221 237 251 262 223 245 231 229 243 236 250 251 253 316 277 264 270 281 294 累计人数8532 8753 8990 9241 9503 9726 9971 10202 10431 10674 10910 11160 11411 11664 11980 12257 12521 12791 13072 13366 累计%8.394 8.611 8.844 9.091 9.349 9.569 9.81 10.037 10.262 10.501 10.733 10.979 11.226 11.475 11.786 12.059 12.318 12.584 12.86 13.15 各段分数466 465 464 463 462 461 460 459 458 457 456 455 454 453 452 451 450 449 448 447 各段人数285 311 289 326 320 282 309 299 337 329 318 339 328 338 343 375 310 316 347 313 累计人数13651 13962 14251 14577 14897 15179 15488 15787 16124 16453 16771 17110 17438 17776 18119 18494 18804 19120 19467 19780 累计%13.43 13.736 14.02 14.341 14.656 14.933 15.237 15.531 15.863 16.187 16.499 16.833 17.156 17.488 17.826 18.195 18.499 18.81 19.152 19.46 各段分数446 445 444 443 442 441 440 439 438 437 436 435 434 433 432 431 430 429 428 427 各段人数330 341 329 351 362 359 332 324 355 348 331 378 362 398 426 381 411 380 386 401 累计人数20110 20451 20780 21131 21493 21852 22184 22508 22863 23211 23542 23920 24282 24680 25106 25487 25898 26278 26664 27065 累计%19.784 20.12 20.443 20.789 21.145 21.498 21.825 22.144 22.493 22.835 23.161 23.533 23.889 24.28 24.699 25.074 25.479 25.852 26.232 26.627 各段分数426 425 424 423 422 421 420 419 418 417 416 415 414 413 412 411 410 409 408 407 各段人数407 439 444 347 393 368 405 388 435 429 456 444 415 401 403 420 437 442 430 425 累计人数27472 27911 28355 28702 29095 29463 29868 30256 30691 31120 31576 32020 32435 32836 33239 33659 34096 34538 34968 35393 累计%27.027 27.459 27.896 28.237 28.624 28.986 29.384 29.766 30.194 30.616 31.065 31.501 31.91 32.304 32.701 33.114 33.544 33.979 34.402 34.82 各段分数406 405 404 403 402 401 400 399 398 397 396 395 394 393 392 391 390 389 388 387 各段人数449 475 400 390 460 432 456 428 425 477 453 459 429 423 461 455 472 461 495 451 累计人数35842 36317 36717 37107 37567 37999 38455 38883 39308 39785 40238 40697 41126 41549 42010 42465 42937 43398 43893 44344 累计%35.262 35.729 36.122 36.506 36.959 37.384 37.832 38.253 38.671 39.141 39.586 40.038 40.46 40.876 41.33 41.777 42.242 42.695 43.182 43.626 各段分数386 385 384 383 382 381 380 379 378 377 376 375 374 373 372 371 370 369 368 367 各段人数485 470 504 467 440 497 468 500 476 499 465 506 503 516 472 470 506 494 495 542 累计人数44829 45299 45803 46270 46710 47207 47675 48175 48651 49150 49615 50121 50624 51140 51612 52082 52588 53082 53577 54119 累计%44.103 44.565 45.061 45.521 45.954 46.443 46.903 47.395 47.863 48.354 48.812 49.309 49.804 50.312 50.776 51.239 51.736 52.222 52.709 53.243 各段分数366 365 364 363 362 361 360 359 358 357 356 355 354 353 352 351 350 349 348 347 各段人数496 475 515 486 468 496 501 465 509 499 509 518 494 465 503 487 489 522 468 523 累计人数54615 55090 55605 56091 56559 57055 57556 58021 58530 59029 59538 60056 60550 61015 61518 62005 62494 63016 63484 64007 累计%53.731 54.198 54.705 55.183 55.643 56.131 56.624 57.081 57.582 58.073 58.574 59.083 59.569 60.027 60.522 61.001 61.482 61.996 62.456 62.971By LTY2各段分数346 345 344 343 342 341 340 339 338 337 336 335 334 333 332 331 330 329 328 327 各段人数506 497 501 523 508 514 513 500 468 434 468 465 499 483 462 457 463 500 489 437 累计人数64513 65010 65511 66034 66542 67056 67569 68069 68537 68971 69439 69904 70403 70886 71348 71805 72268 72768 73257 73694 累计%63.468 63.957 64.45 64.965 65.464 65.97 66.475 66.967 67.427 67.854 68.315 68.772 69.263 69.738 70.193 70.642 71.098 71.59 72.071 72.501 各段分数326 325 324 323 322 321 320 319 318 317 316 315 314 313 312 311 310 309 308 307 各段人数480 437 457 460 453 453 448 436 464 449 419 416 396 444 433 410 417 382 355 408 累计人数74174 74611 75068 75528 75981 76434 76882 77318 77782 78231 78650 79066 79462 79906 80339 80749 81166 81548 81903 82311 累计%72.973 73.403 73.852 74.305 74.751 75.196 75.637 76.066 76.522 76.964 77.376 77.786 78.175 78.612 79.038 79.441 79.852 80.227 80.577 80.978 各段分数306 305 304 303 302 301 300 299 298 297 296 295 294 293 292 291 290 289 288 287 各段人数405 388 350 389 366 349 364 344 348 359 351 351 341 336 339 307 315 330 312 319 累计人数82716 83104 83454 83843 84209 84558 84922 85266 85614 85973 86324 86675 87016 87352 87691 87998 88313 88643 88955 89274 累计%81.377 81.758 82.103 82.485 82.845 83.189 83.547 83.885 84.228 84.581 84.926 85.271 85.607 85.937 86.271 86.573 86.883 87.208 87.515 87.828 各段分数286 285 284 283 282 281 280 279 278 277 276 275 274 273 272 271 270 269 268 267 各段人数320 310 274 299 277 262 276 275 239 280 269 262 235 229 221 228 237 207 233 210 累计人数89594 89904 90178 90477 90754 91016 91292 91567 91806 92086 92355 92617 92852 93081 93302 93530 93767 93974 94207 94417 累计%88.143 88.448 88.718 89.012 89.284 89.542 89.814 90.084 90.319 90.595 90.859 91.117 91.348 91.574 91.791 92.015 92.249 92.452 92.681 92.888 各段分数266 265 264 263 262 261 260 259 258 257 256 255 254 253 252 251 250 249 248 247 各段人数198 207 198 197 209 201 195 201 175 155 180 148 135 138 143 138 149 135 125 129 累计人数94615 94822 95020 95217 95426 95627 95822 96023 96198 96353 96533 96681 96816 96954 97097 97235 97384 97519 97644 97773 累计%93.083 93.287 93.481 93.675 93.881 94.078 94.27 94.468 94.64 94.793 94.97 95.115 95.248 95.384 95.525 95.66 95.807 95.94 96.063 96.19 各段分数246 245 244 243 242 241 240 239 238 237 236 235 234 233 232 231 230 229 228 227 各段人数136 128 124 119 99 100 101 78 86 105 96 100 77 80 86 60 82 77 65 72 累计人数97909 98037 98161 98280 98379 98479 98580 98658 98744 98849 98945 99045 99122 99202 99288 99348 99430 99507 99572 99644 累计%96.324 96.449 96.571 96.689 96.786 96.884 96.984 97.06 97.145 97.248 97.343 97.441 97.517 97.596 97.68 97.739 97.82 97.896 97.96 98.03 各段分数226 225 224 223 222 221 220 219 218 217 216 215 214 213 212 211 210 209 208 207 各段人数68 59 66 53 45 54 53 45 41 38 53 54 36 41 39 33 29 28 22 34 累计人数99712 99771 99837 99890 99935 99989 100042 100087 100128 100166 100219 100273 100309 100350 100389 100422 100451 100479 100501 100535 累计%98.097 98.155 98.22 98.272 98.317 98.37 98.422 98.466 98.507 98.544 98.596 98.649 98.685 98.725 98.763 98.796 98.824 98.852 98.874 98.907By LTY3各段分数206 205 204 203 202 201 200 199 198 197 196 195 194 193 192 191 190 189 188 187 各段人数32 28 24 28 24 34 27 18 22 24 19 15 17 17 14 13 14 14 11 12 累计人数100567 100595 100619 100647 100671 100705 100732 100750 100772 100796 100815 100830 100847 100864 100878 100891 100905 100919 100930 100942 累计%98.938 98.966 98.99 99.017 99.041 99.074 99.101 99.119 99.14 99.164 99.182 99.197 99.214 99.231 99.244 99.257 99.271 99.285 99.296 99.307 各段分数186 185 184 183 182 181 180 179 178 177 176 175 174 173 172 171 170 169 168 167 各段人数10 11 9 7 13 13 12 12 7 6 3 6 2 7 7 7 7 8 5 9累计人数100952 100963 100972 100979 100992 101005 101017 101029 101036 101042 101045 101051 101053 101060 101067 101074 101081 101089 101094 101103 累计%99.317 99.328 99.337 99.344 99.357 99.369 99.381 99.393 99.4 99.406 99.409 99.415 99.417 99.423 99.43 99.437 99.444 99.452 99.457 99.466 各段分数166 165 164 163 162 161 160 159 158 157 156 155 154 153 152 151 150 149 148 147 各段人数 3 1 5 9 5 2 8 5 1 3 4 4 5 1 3 4 3 1 2 1累计人数101106 101107 101112 101121 101126 101128 101136 101141 101142 101145 101149 101153 101158 101159 101162 101166 101169 101170 101172 101173 累计%99.469 99.47 99.475 99.484 99.488 99.49 99.498 99.503 99.504 99.507 99.511 99.515 99.52 99.521 99.524 99.528 99.531 99.532 99.534 99.535 各段分数145 144 143 142 141 139 138 137 136 135 134 133 131 129 128 127 125 124 120 116 各段人数 2 2 3 3 3 1 1 1 2 2 1 1 3 1 1 3 2 1 1 1累计人数101175 101177 101180 101183 101186 101187 101188 101189 101191 101193 101194 101195 101198 101199 101200 101203 101205 101206 101207 101208 累计%99.537 99.539 99.542 99.544 99.547 99.548 99.549 99.55 99.552 99.554 99.555 99.556 99.559 99.56 99.561 99.564 99.566 99.567 99.568 99.569 各段分数115 114 113 108 107 106 105 102 101 100 98 91 89 88 87 85 84 83 79 77 各段人数 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 3 1 1 2 1累计人数101209 101210 101211 101212 101214 101216 101218 101220 101222 101223 101224 101225 101226 101227 101229 101232 101233 101234 101236 101237 累计%99.57 99.571 99.572 99.573 99.575 99.577 99.579 99.581 99.583 99.584 99.585 99.586 99.587 99.588 99.59 99.593 99.594 99.595 99.597 99.598 各段分数74 70 68 66 65 61 57 55 37 33 29 26 25 20 13 0各段人数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 393累计人数101238 101239 101240 101241 101242 101243 101244 101245 101246 101247 101248 101249 101251 101252 101253 101646累计%99.599 99.6 99.601 99.602 99.603 99.604 99.605 99.605 99.606 99.607 99.608 99.609 99.611 99.612 99.613 100By LTY4。
《数据的统计处理和分析》教学大纲
SQTC DG-C-15-03.1 教学大纲课程名称：数据的统计处理和分析制定日期：2003年7月上海质量教育培训中心《数据的统计处理和分析》教学大纲一、课程的目的和任务ISO 9001：2000标准中8.4数据分析条款要求：组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。
怎样从资料和数据中提取所要的信息，从而作出比较正确的判断，这就需要掌握数据处理的收集和分析的统计技术。
本课程的任务是在讲授数据的收集、整理和分析的基本理论和方法同时，结合应用实例，培养学员分析问题和解决问题的能力。
二、课程的基本要求1．了解数据的收集、分类和统计特征量的计算2．掌握数据整理的方法（排列图、直方图、分层法、散布图法和相关分析）3．理解数据统计分析技术基础（概率与分布、样本与分布）4．掌握数据统计分析的常用技术（参数估计、假设检验、方差分析）三、课程内容（一）数据处理基础知识内容：数据的收集、分类和统计特征量要求：理解数据的收集和分类，掌握统计特征量的计算重点：统计特征量的计算（二）数据整理的图示法内容：定性数据的分析（频数频率分布表、排列图）；定量数据的分析（直方图、分层法）；相关数据的分析（散布图、相关分析）要求：掌握各种数据整理的方法重点：排列图、直方图、相关分析（三）概率与分布内容：事件与概率、随机变量与概率分布、正态分布、总体与样本、统计量与抽样分布要求：了解事件与概率，随机变量与概率分布；掌握正态分布；了解总体与样本、统计量与抽样分布重点：正态分布（四）参数估计内容：参数点估计的矩法估计，估计量优劣的评价（无偏性、有效性），区间估计要求：掌握点估计中的矩法估计，理解无偏估计的思想；掌握正态总体参数的区间估计重点：矩法估计、正态总体参数的区间估计（五）假设检验内容：假设检验的基本思想和步骤；正态总体参数的假设检验，正态总体分布的假设检验要求：理解假设检验的基本思想和步骤，掌握正态总体参数的假设检验，理解正态总体分布的假设检验重点：正态总体参数的假设检验（六）方差分析内容：基本概念，单因素方差分析要求：掌握单因子方差分析的步骤与方法重点：单因子方差分析（七）回归分析四、本课程与其它课程关系本课程为质量管理统计技术应用课程，也可作为质量管理专业技术人员的基础课程六、教材及参考书自编讲义《数据的统计处理和分析》。
数据分析教学大纲
《数据分析》课程教学大纲课程代码：090141122课程英文名称：Data analysis课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：信息与计算科学大纲编写（修订）时间：2017.11一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课，通过本课程的学习，可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。
本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1 知识方面的基本要求通过本科程的学习，使学生掌握：1）要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果;2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。
2 能力方面的基本要求通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。
3 技能方面的基本要求通过本课程的学习，使学生1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征；2）能够建立线性回归模型分析和预测；3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别；4）能利用主成分方法处理高维数据；5）能够建立模型对数据进行分析和预测。
（三）实施说明1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。
2 课时分配仅供参考。
3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。
（四）对先修课的要求本课的先修课程：概率论与数理统计。
分析报告提纲
分析报告提纲
一、引言 A. 背景介绍 B. 目的和重要性 C. 方法论
二、问题定义 A. 目标 B. 研究问题 C. 数据收集
三、数据分析 A. 数据概况 1. 数据来源 2. 数据规模 3. 数据类型 B. 数据清洗和预处理 1. 缺失值处理 2. 异常值处理 3. 数据类型转换 C. 探索性数据分析 1. 描述统计分析 2. 可视化分析
四、模型建立 A. 研究模型选择 1. 模型评估指标 2. 模型可解释性 B. 特征工程 1. 特征选择 2. 特征变换 C. 模型训练与调参 1. 数据集划分 2. 模型选择与训练 3. 超参数调优
五、模型评估与解释 A. 模型性能评估 1. 准确率 2. 精确率 3. 召回率 4. F1值 B. 结果解释与应用 1. 特征重要性分析 2. 结果可视化
六、结论与建议 A. 结果总结 B. 发现与洞察 C. 建议与决策支持
七、参考文献
八、附录 A. 数据集描述 B. 数据处理代码 C. 模型代码
以上是一个分析报告的提纲，根据实际情况可以对各个部分进行详细的撰写。
在引言部分，需要介绍分析报告的背景、目的和重要性，并明确使用的方法论。
问题定义部分需要明确研究的目标和问题，并描述数据的收集方式。
数据分析部分需要对数据进行概况描述，包括数据来源、规模和类型，并进行数据清洗和预处理，最后进行探索性数据分析。
模型建立部分需要选择适合的研究模型，并进行特征工程和模型训练与调参。
模型评估与解释部分需要对模型进行性能评估，并解释结果和应用。
结论与建议部分需要总结结果，并提出相应的建议和决策支持。
最后，参考文献和附录部分可以提供相关的参考文献和附加信息，如数据集描述、数据处理代码和模型代码等。
2010年各省考行测真题汇总——资料分析Ⅱ
2010年各省考行测真题汇总——资料分析Ⅱ（源自正灵樊政公考名师团队）2010年广州市公务员考试行测真题第三部分：资料分析(共15题，参考时限15分钟)2009年，国民经济形势总体回升向好，各项社会事业取得新的进展。
初步核算，全年国内生产总值335353亿元，比上年增长8.7%。
分产业看，第一产业增加值35477亿元，增长4.2%;第二产业增加值156958亿元，增长9.5%;第三产业增加值142918亿元，增长8.9%。
第一产业增加值占国内生产总值的比重为10.6%，比上年下降0.1个百分点;第二产业增加值比重为46.8%，下降0.7个百分点;第三产业增加值比重为42.6%，上升0.8个百分点。
全年居民消费价格比上年下降0.7%，其中食品价格上涨0.7%。
固定资产投资价格下降2.4%。
工业品出厂价格下降5.4%，其中生产资料价格下降6.7%，生活资料价格下降1.2%。
原材料、燃料、动力购进价格下降7.9%。
农产品生产价格下降2.4%。
农业生产资料价格下降2.5%。
70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%，其中新建住宅价格上涨1.3%，二手住宅价格上涨2.4%;房屋租赁价格下降0.6%。
年末全国就业人员77995万人，比上年末增加515万人。
其中城镇就业人员31120万人，增加910万人，新增加1102万人。
年末城镇登记失业率为4.3%，比上年末上升0.1个百分点。
年末国家外汇储备23992亿美元，比上年末增加4531亿美元。
年末人民币汇率为1美元兑6.8282元人民币，比上年末升值0.1%。
全年财政收入68477亿元，比上年增加7147亿元，增长11.7%;其中税收收入59515亿元，增加5291亿元，增长9.8%。
86、以下说法错误的是( )。
A 2008年国内生产总值约为308512亿元。
B 与上年相比，2009年第二产业增加值的增长量比第三产业的要大。
C 与上年相比2009年里只有第三产业增加值占国内生产总值的比重有所上升。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲数据分析与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的课程之一，它涵盖了数据处理、数据分析、数据挖掘等多个方面的知识和技能。
本文将从教学大纲的角度出发，详细介绍数据分析与数据挖掘课程的内容和教学重点。
一、数据分析与数据挖掘课程简介1.1 数据分析与数据挖掘的定义和概念数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，以获取有用信息和支持决策的过程。
数据挖掘则是在大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
1.2 课程的目标和意义数据分析与数据挖掘课程旨在培养学生对数据的敏感性和分析能力，帮助他们更好地理解和利用数据，提高信息处理和决策能力。
1.3 课程的教学方法和评估方式教学方法主要包括理论讲解、案例分析和实践操作，评估方式则包括考试、作业和项目报告等。
二、数据分析与数据挖掘课程内容2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等内容。
2.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法和算法。
2.3 数据分析应用数据分析应用涵盖了商业智能、市场营销、金融风险管理、医疗健康等多个领域。
三、数据分析与数据挖掘课程教学重点3.1 数据理解和数据可视化学生需要掌握数据的基本特征和结构，能够通过可视化工具对数据进行分析和展示。
3.2 模型建立和评估学生需要学会选择合适的模型和算法，以及对模型进行评估和调优。
3.3 实际案例分析通过实际案例分析，学生能够将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。
四、数据分析与数据挖掘课程实践环节4.1 数据集获取和处理学生需要自行获取数据集，并进行数据清洗和预处理。
4.2 模型建立和调优学生需要选择适当的算法和工具，建立模型并对其进行调优。
4.3 结果分析和报告学生需要对实验结果进行分析和总结，并撰写实验报告进行展示。
五、数据分析与数据挖掘课程未来发展5.1 人工智能与大数据随着人工智能和大数据技术的发展，数据分析与数据挖掘将更加重要，未来的课程内容可能会涵盖更多新技术和新方法。
贵州省2010一本文史类投档情况
代码院校名称计划数投档比例(%)投档数最高分最低分最低位次5安徽大学1611018547535166131北方工业大学91009541532191439北京大学10110116456221440北京第二外国语学院8105957356154844北京工商大学41205558547100846北京工业大学21053546541131962北京理工大学31204555539146864北京联合大学81059547531194665北京林业大学1210513554542126371北师大-香港浸会2010521555520301974北京体育大学81059563527225275北京外国语大学5100560056937093长安大学1012012543527227899长春理工大学410045195183208114长沙理工大学12103135345242538153重庆大学1810519574556712171重庆交通大学25105275495292093205大连海事大学810595575331843211大连民族学院10100105285222800229东北财经大学1910520578558643234东北林业大学710585315222759贵州省2010年高考第一批本科院校文史类平行投档情况来源： 作者： 发布日期：2010-7-14235东北农业大学911065285163421245对外经济贸易大学1810018599585150262福州大学17105185535361610 270复旦大学141001461960642298广东外语外贸大学1710518570558637305广西大学17105185435242528 331广州大学13105145435331856341广州中医药大学10105115295183197352贵州大学6401056685505143673 393海南大学63103655505272282406杭州电子科技大学30105325465302018429河海大学810595545421255 434河南大学18100185335232680 478湖北大学33110375415252513 498湖南大学610575595441160514湖南科技大学11105125315262396521湖南农业大学510055255203059529湖南师范大学14105155445302040545华北电力大学(保定)510565535421268546华北电力大学(北京)1110512565553797550华东交通大学310545295242529554华东政法大学2211526566551863555华南理工大学20105215695451136558华南师范大学10105115645341744560华侨大学26105285505331824565华中农业大学14120175555282218590吉林大学1010511579555726 620暨南大学1210513575561563 632江南大学710585435371561635江苏大学10110115495391412639江苏科技大学810085395292114643江西财经大学1810519566548962716兰州大学15105165495351677 732辽宁大学66103685475282220735辽宁工程技术大学15105115235153513791内蒙古大学1011095225143650801南昌大学30110335505361647809南方医科大学15105165425302064810南华大学1010575225153558812南京财经大学23110265635471010813南京大学1513320608590117821南京林业大学610575375242578825南京审计学院3110031573552822831南京信息工程大学14110165555321922833南京邮电大学611075515321910835南开大学1010010598560589 844宁波大学9105105465321926846宁波诺丁汉大学10105115485222744850宁夏大学12105135335212901 872青岛大学17105185475351709 882青海大学412035195143599 888清华大学2105361861421 910山东大学1811020580565449911山东大学威海分校17100175485341741966上海财经大学1111013600579214969上海大学1710518561548989975上海对外贸易学院11105125465371525980上海海事大学14105155515461101989上海金融学院510055605499401004上海外国语大学10105115835634931022深圳大学121001256954212571027沈阳工业大学12104852051634701046石家庄铁道大学2105253051733271063四川大学17120215775654511090四川外语学院6120854553218651102苏州大学15100155615508951126天津财经大学20105215745566981160天津外国语大学381104256153914171175同济大学1110512579568378 1198武汉大学20120245935762601208武汉科技大学9100954553814811211武汉理工大学111051255353516911249西安外国语大学141051555452920961254西安邮电学院2105353152623971256西北大学141051554853616051258西北工业大学2105352051931581260西北农林科技大学121201553952425331262西北政法大学181051954953715831266西交利物浦大学7110853852129411268西南财经大学21105235875644781270西南大学451054857254411971273西南交通大学151051656054312051275西南科技大学151051654552425861278西南民族大学12010112254952624081280西南政法大学48105515755499111283厦门大学17105186025821881295湘潭大学23105255375242571 1328延边大学9105105245183257 1333扬州大学13105145545371527 1357云南大学131001354953417791405浙江师范大学171101955652425911410郑州大学810595475351685 1417中北大学8105952652227601419中国传媒大学12105135765664161421中国地质大学(北京)4105555854212461422中国地质大学(武汉)3105454553715461425中国海洋大学121051355854014001427中国计量学院151051654252228141430中国矿业大学8110954153119991433中国民航大学3100354353814951437中国人民大学2010521613601591440中国石油大学(北京)110015485489851443中国药科大学2105354053814931445中国政法大学19101205975792181446中华女子学院2105151651634011447中南财经政法大学20100205815664191448中南大学18105195655461088 1451中山大学24105265965703401455中央财经大学15113175995802001456中央民族大学33100335775586531483贵州大学(民族班)50105252951931471487东北林业大学(定向)210025175163395。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介：本课程旨在培养学生数据分析的基础和技巧，使他们能够运用各种数据分析工具和方法，对大量数据进行收集、处理和分析，以提供决策支持和业务改进。
课程内容涵盖数据收集、数据清洗、数据可视化、统计分析和数据挖掘等方面的知识。
二、教学目标：1.掌握数据分析的基本概念和方法；2.了解常见的数据分析工具和技术；3.能够运用各种数据分析工具和方法，对实际问题进行分析和解决；4.提高学生的数据处理能力和统计分析能力；5.培养学生的数据思维和问题解决能力。
三、教学内容：1.数据收集与清洗b.数据收集方法与技巧c.数据清洗的目的和方法2.数据可视化分析a.数据可视化的重要性和作用b.常见的数据可视化工具和技术c.数据可视化的原则和技巧3.统计分析a.统计学基础知识回顾b.常见的统计分析方法和模型c.统计分析结果的解释和应用4.数据挖掘与机器学习a.数据挖掘的基本概念和步骤b.常见的数据挖掘算法和技术c.机器学习的基本概念和算法5.实际案例分析a.结合实际案例，进行数据分析和解决实际问题b.运用所学的数据分析方法和技巧，对实际问题进行分析和解决四、教学方法：1.理论讲授：通过讲解基本概念和方法，使学生掌握数据分析的理论知识；2.案例分析：通过实际案例，让学生运用所学的数据分析方法和技巧，解决实际问题；3.操作实践：通过使用各种数据分析工具，让学生实际操作并处理数据，培养其数据处理能力；4.小组讨论：通过小组合作，让学生共同分析和解决问题，培养其团队合作和问题解决能力；5.课堂互动：通过提问和讨论，激发学生的思考和讨论，加深对知识的理解和掌握。
五、评估方式：1.平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和小组合作等；2.期末考试：书面考试，测试学生对课程内容的掌握情况；3.实际项目：对学生在实际项目中应用所学知识和技能的能力进行评估。
六、参考教材：1.《数据分析导论》2.《数据科学导论与方法》3.《R语言实战》4.《Python数据科学入门》5.《机器学习实战》七、教学资源：1.计算机机房：提供实践操作环境和数据分析工具；2.教学网站：提供教学资料、作业和案例分析；3.图书馆：提供相关教材和参考书籍；4.在线学习平台：提供在线教学资源和讨论交流平台。
黔东南2010年国民经济和社会发展统计公报
黔东南州2010年国民经济和社会发展统计公报初步核算，全年生产总值312.57亿元，比上年增长14.2%。
分产业看，第一产业增加值76.74亿元，增长6.9%；第二产业增加值94.11亿元，增长21.1%；第三产业增加值141.72亿元，增长13.8%。
第一、二、三次产业增加值占全州生产总值的比重为24.6%、30.1%和45.3%。
黔东南州统计局黔东南调查队2011年3月23日2010年，在州委、州政府的正确领导下，全州各族人民坚持以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入实践科学发展观，坚决贯彻中央和省的各项决策部署，扎实推进西部大开发和新阶段扶贫开发，奋力克服后金融危机和旱灾的影响，各级各部门加强生产调度，积极挖掘经济增长潜力和化解经济运行中的矛盾和问题，经济社会取得新进展。
一、综合初步核算，全年生产总值312.57亿元，比上年增长14.2%。
分产业看，第一产业增加值76.74亿元，增长6.9%；第二产业增加值94.11亿元，增长21.1%；第三产业增加值141.72亿元，增长13.8%。
第一、二、三次产业增加值占全州生产总值的比重为24.6%、30.1%和45.3%。
在三次产业中，第一、二、三次产业对经济增长的贡献率分别为11.3%、41.9%和46.9%。
全州人均生产总值7767元（按2009年末人口计算），按年末汇率折算，首次突破1000美元，约合1173美元。
据凯里市城市物价抽样调查，居民消费价格比上年上涨1.9%。
其中，消费品价格上涨2.2%，服务项目价格上涨1.2%。
在居民消费价格中，食品价格上涨5.3%；居住价格上涨2.9%；医疗保健和个人用品价格上涨0.8%；家庭设备用品及维修服务价格上涨0.9%；娱乐教育文化用品及服务价格下降0.6%；交通和通讯价格上涨1.3%；衣着价格下降3.2%；烟酒及用品价格下降0.8%。
1-12月，工业品出厂价格比上年同期上涨3.4%。
全年全州财税收入达到44.72亿元，比上年增长41.5%。
数据分析与建模教学大纲
《数据分析与建模》课程教学大纲课程代码：030032126课程英文名称：Data Analysis and Modeling课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：信息科学与工程学院各专业大纲编写（修订）时间：2017.5一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。
它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。
2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。
3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。
4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。
2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。
3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。
讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。
2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
大数据分析师考试大纲
大数据分析师考试大纲导言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中的热门议题。
大数据分析师的角色越来越受到重视，在各个行业中扮演着关键的角色。
为了提高和评估大数据分析师的能力，制定了一份详细的大数据分析师考试大纲。
一、考试目的大数据分析师考试的目的是评估考生在大数据分析领域的知识、技能和应用能力。
通过考试，可以确定考生是否具备成为一名合格的大数据分析师所需的基本水平。
二、考试内容1. 数据分析基础1.1 数据分析概述1.2 数据分析方法论1.3 数据采集与清洗1.4 数据可视化2. 大数据基础2.1 大数据概述2.2 Hadoop技术生态系统2.3 NoSQL数据库2.4 分布式计算3. 统计学基础3.1 统计学概述3.2 描述性统计3.3 统计推断3.4 统计建模4. 机器学习4.1 机器学习概述4.2 监督学习4.3 无监督学习4.4 深度学习5. 商业智能5.1 商业智能概述5.2 数据仓库与数据挖掘5.3 数据可视化与报表5.4 业务智能分析三、考试形式大数据分析师考试采用在线笔试的形式。
考试时间为3小时，试卷分为单选题、多选题和简答题三个部分。
四、考试要求1. 考生需要具备扎实的数据分析基础知识，包括数据采集与清洗、数据可视化等。
2. 考生需要熟悉大数据相关的技术，了解Hadoop技术生态系统、NoSQL数据库等。
3. 考生需要掌握统计学基础，包括描述性统计、统计推断、统计建模等。
4. 考生需要熟悉机器学习的基本原理和应用，包括监督学习、无监督学习和深度学习等。
5. 考生需要了解商业智能的概念和应用，包括数据仓库与数据挖掘、数据可视化与报表、业务智能分析等。
五、考试评分标准1. 单选题和多选题的分数由计算机自动评分。
2. 简答题的评分由专业考官根据答案的准确性、完整性和逻辑性进行评定。
六、证书发放考试成绩达到合格线的考生，将获得大数据分析师证书，证书有效期为3年。
结语：大数据分析师考试大纲对于培养和评估合格的大数据分析师具有重要意义。
《数据分析方法》课程教学大纲
《数据分析方法》课程教学大纲
课程编码：08122430
课程名称：数据分析方法/ Data Analysis methods
总学时/学分：40/2.5（其中理论：32，实验：8）
适用专业：计算机科学与技术
一、课程目标
通过本课程学习，学生应达到如下目标：
目标1. 利用数据描述性分析和数据分布来表达数据特征。
目标2. 运用回归分析、方差分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析及聚类分析方法进行大数据建模与求解。
目标3. 针对数据模型，用程序语言实现，并对实验结果进行分析和解释，综合得到结论，形成报告。
二、课程目标对毕业要求的支撑
三、教学过程安排
四、实验或上机内容
五、课程目标达成方法
六、考核标准
本门课程考核包括6个部分，分别为考试、作业、实验、测验。
具体要求及评分方法如下：
2、作业
4、测验
随堂测验，老师给出题目，学生回答。
具体由任课老师给出评分标准。
七、教材及主要参考资料
[1] 梅长林,范金城.数据分析方法（第二版）, 高等教育出版社, 2018.10.
[2] 吴礼斌，李柏年, MA TLAB数据分析方法（第2版）, 机械工业出版社,2017.02
[3] 李红松，邓旭东，殷志平. 统计数据分析方法与技术，经济管理出版社，2014.5.
[4] 大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书），中国人民大学出版社，2016.7
[5] 大数据分析：方法与应用，清华大学出版社，2017.4。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是现代信息技术领域中的重要课程之一，它涉及到了数据的采集、处理、分析和挖掘等方面的知识。
本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的内容和结构，以匡助学生更好地了解和掌握这门课程。
一、课程目标1.1 培养学生的数据分析思维能力1.2 培养学生的数据挖掘技术应用能力1.3 培养学生的数据分析与挖掘实践能力二、课程内容2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的概念和方法2.1.2 数据预处理技术2.1.3 数据可视化技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 分类算法2.2.2 聚类算法2.2.3 关联规则挖掘算法2.3 数据挖掘工具与平台2.3.1 常用数据挖掘工具介绍2.3.2 数据挖掘平台的使用方法2.3.3 数据挖掘案例分析三、教学方法3.1 理论讲授3.1.1 通过教师讲解，介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法3.1.2 分析实际案例，让学生理解数据分析与挖掘的应用场景3.1.3 引导学生掌握数据分析与挖掘的基本原理和算法3.2 实践操作3.2.1 提供数据集，让学生进行数据预处理和分析实验3.2.2 使用数据挖掘工具，让学生进行分类、聚类和关联规则挖掘实验3.2.3 引导学生分析实验结果，总结经验和教训3.3 课堂讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，分享数据分析与挖掘的案例和经验3.3.2 引导学生提出问题，进行思维碰撞和知识交流3.3.3 教师进行点评和总结，加深学生对课程内容的理解和记忆四、教学评价4.1 课堂作业4.1.1 要求学生完成数据分析与挖掘的相关作业4.1.2 检查学生对课程内容的掌握情况4.1.3 提供反馈，匡助学生改进和提高4.2 期末考试4.2.1 考察学生对数据分析与挖掘的理论知识的掌握程度4.2.2 考察学生对数据分析与挖掘的实践操作能力4.2.3 综合评价学生对课程的整体掌握情况4.3 课程项目4.3.1 要求学生完成一个数据分析与挖掘的项目4.3.2 考察学生对课程知识的应用能力和创新能力4.3.3 提供指导和评价，匡助学生完善项目成果五、结语《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的设计旨在培养学生的数据分析思维能力、数据挖掘技术应用能力和数据分析与挖掘实践能力。
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1、将顶点放在两个集合V1和V2。
对每个顶点，检查其和邻接点是否在同一个集合中，如是，则为非二部图。
为此，用整数1和2表示两个集合。
再用一队列结构存放图中访问的顶点。
int BPGraph (AdjMatrix g)
//判断以邻接矩阵表示的图g是否是二部图。
{int s[]; //顶点向量，元素值表示其属于那个集合（值1和2表示两个集合）
int Q[];//Q为队列，元素为图的顶点，这里设顶点信息就是顶点编号。
int f=0,r,visited[]; //f和r分别是队列的头尾指针,visited[]是访问数组
for (i=1;i<=n;i++) {visited[i]=0;s[i]=0;} //初始化，各顶点未确定属于那个集合
Q[1]=1; r=1; s[1]=1;//顶点1放入集合S1
while(f<r)
{v=Q[++f]; if (s[v]==1) jh=2; else jh=1;//准备v的邻接点的集合号
if (!visited[v])
{visited[v]=1; //确保对每一个顶点，都要检查与其邻接点不应在一个集合中
for (j=1,j<=n;j++)
if (g[v][j]==1){if (!s[j]) {s[j]=jh; Q[++r]=j;} //邻接点入队列
else if (s[j]==s[v]) return(0);} //非二部图
}//if (!visited[v])
}//while
return(1); }//是二部图
[算法讨论] 题目给的是连通无向图，若非连通，则算法要修改。
2、矩阵中元素按行和按列都已排序，要求查找时间复杂度为O（m+n），因此不能采用常规的二层循环的查找。
可以先从右上角（i=a,j=d）元素与x比较，只有三种情况：一是A[i,j]>x，这情况下向j 小的方向继续查找；二是A[i,j]<x，下步应向i大的方向查找；三是A[i,j]=x，查找成功。
否则，若下标已超出范围，则查找失败。
void search(datatype A[ ][ ], int a,b,c,d, datatype x)
//n*m矩阵A,行下标从a到b,列下标从c到d,本算法查找x是否在矩阵A中.
{i=a; j=d; flag=0; //flag是成功查到x的标志
while(i<=b && j>=c)
if(A[i][j]==x) {flag=1;break;}
else if (A[i][j]>x) j--; else i++;
if(flag) printf(“A[%d][%d]=%d”,i,j,x); //假定x为整型.
else printf(“矩阵A中无%d 元素”，x)；
}算法search结束。
[算法讨论]算法中查找x的路线从右上角开始，向下（当x>A[i,j]）或向左（当x<A[i,j]）。
向下最多是m，向左最多是n。
最佳情况是在右上角比较一次成功，最差是在左下角（A[b,c]），比较m+n次，故算法最差时间复杂度是O(m+n）。
3、设指针变量p指向双向链表中结点A，指针变量q指向被插入结点B，要求给出在结点A 的后面插入结点B的操作序列（设双向链表中结点的两个指针域分别为llink和rlink）。
4、假设K1，…，Kn是n个关键词，试解答：
试用二叉查找树的插入算法建立一棵二叉查找树，即当关键词的插入次序为K1，K2，…，Kn
时，用算法建立一棵以LLINK / RLINK 链接表示的二叉查找树。