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四分位法最新视觉报道_高中80%分位数怎么求(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

四分位法

泰迪杯数据挖掘挑战赛优秀论文分享泰迪杯数据挖掘挑战赛自2013年创办以来，已经连续举办了12年，吸引了全国千余所高校和超过10万名参赛者。今天，我们来分享一下第11届比赛中的优秀论文，看看他们是如何在数据挖掘领域大放异彩的。产品订单分析与需求预测 𐟓Š 需求预测在供应链管理中至关重要，它能帮助企业制定更有效的采购和生产计划，减少业务波动的影响。这篇论文主要探讨了如何通过多种方法预测产品订单需求量。数据预处理 𐟛 ️ 由于数据中存在缺失和重复样本，论文首先进行了数据预处理。通过剔除重复样本和使用隔离森林算法与四分位法确定异常样本，再利用BGCP算法修正异常样本，使得数据更加准确。需求影响因素分析 𐟓ˆ 论文研究了多个因素对产品订单需求量的影响。例如，观察核密度估计图和柱状图发现，当产品价格在600~800元时，订单需求量最大。此外，还分析了不同区域、销售方式、品类、节假日、促销和季节等因素对需求量的影响。需求预测模型 𐟓ˆ 在特征工程的基础上，论文使用了MMIFS算法来量化各个特征与订单需求量间的相关性，挑选出了12个特征进行训练。然后分别使用CRU模型、DeepAR模型和Prophet模型来预测不同时间粒度的需求量。在以天为时间粒度预测上，CRU模型表现最优；在以周为时间粒度上，DeepAR模型预测表现最优；在以月为时间粒度的小样本上，Prophet模型表现最优。模型评价 𐟌Ÿ 论文通过交叉检验评估了各模型的MSE，验证了模型的有效性。结果表明，这些模型能够有效运用于其他不规则时序需求预测问题。总结 𐟓 这篇论文通过深入分析产品订单数据，建立了多个数学模型来预测未来三个月的需求量。研究结果表明，不同时间粒度对预测精度有影响，选择合适的模型和方法能够显著提高预测准确性。这对于企业制定销售及运营计划、目标以及资金预算具有重要意义。

预约定价安排：[淡淡的]四分位法、[淡淡的]主管税务机关与企业发生分歧的，双方应当进行协商。协商不能解决的，可以报上一级税务机关协调；[淡淡的]涉及双边或者多边预约定价安排的，必须层报国家税务总局协调[淡淡的]。对上一级税务机关或者国家税务总局的决定，下一级税务机关应当予以执行。[淡淡的]企业仍不能接受的，可以终止预约定价安排的执行。[淡淡的]预约定价安排执行期间，企业发生影响预约定价安排的实质性变化，应当在发生变化之日起30日内书面报告主管税务机关，详细说明该变化对执行预约定价安排的影响，并附送相关资料。[淡淡的]由于非主观原因而无法按期报告的，可以延期报告，但延长期限不得超过30日。

𐟚€十周小白必看！数据分析从零到高手之路 𐟌Ÿ【第1周】：数据分析思维启蒙𐟌Ÿ 𐟧 金字塔思维：构建数据框架，理清思路。 𐟓ˆ 公式化思维：用数学模型解读数据。 𐟒𜠤𘚥Š᥌–思维：将数据与实际业务紧密结合。 𐟓ˆ【第2周】：Excel技能进阶𐟓ˆ 𐟓Š 基础操作：掌握表格处理、筛选、排序等基本功能。 𐟔⠥‡𝦕𐥺”用：学习日期、数学、统计、查找和引用、文本、逻辑等函数。 𐟓Š 数据透视表：分类汇总、取平均、最大最小值等强大功能。 𐟔【第3周】：数据库与SQL探秘𐟔 𐟓š Select语句：快速定位所需数据。 𐟔码lter语句：调整数据库结构。 𐟔„ Update语句：更新数据记录。 𐟓Š【第4周】：数理统计学基础𐟓Š 𐟓ˆ 集中趋势：中数、众数、平均数。 𐟓Š 变异分析：四分位数、四分位距、异常值、方差。 𐟓Š 归一化：标准分数。 𐟓Š 正态分布：理解数据分布规律。 𐟓Š 抽样分布：中心极限定理、抽样分布。 𐟓Š 估计与假设检验：置信度、置信区间、T检验。 𐟎裀第5周】：数据分析软件应用𐟎芰Ÿ–寸可视化探索：用图表展示数据规律。 𐟛 ️ PowerBI工具：快速上手数据分析流程。 𐟓Š【第6周】：数据可视化进阶𐟓Š 𐟎蠩€‰择最佳图表类型：趋势性、相关性、分布性等。 𐟖𜯸 布局设计：故事性布置可视化仪表板。 𐟓ˆ【第7周】：业务分析模型大揭秘𐟓ˆ 𐟎Ÿ𚦜즖𙦳•：象限法、多维法、假设法等。 𐟛’ 购物篮模型：RFM模型、漏斗分析模型等。 𐟒𛣀第8周】：Python/R语言掌握𐟒𛊰Ÿ“š Python入门：《深入浅出Python编程》。 𐟔砤𘉤𘪥𚓯𜚎umpy、Pandas、Matplotlib。 𐟓Š【第9周】：业务理解与指标设计𐟓Š 𐟒𜠤𚆨磥„行业业态，掌握业务指标梳理思路。 𐟚€【第10周】：数据驱动与增长黑客𐟚€ 𐟔堦ˆ为增长黑客的准备：避免成为“取数机”。 𐟒ᠦŽ襊覕𐦍†析工作，得到老板重视。

SPSS T检验选择指南：3个实用案例 𐟓Š 统计方法分类描述样本统计量平均数、中位数、众数等标准差、四分位距、全距等个数、次数等推断总体参数或总体分布状态 T检验、方差分析相关分析、回归分析等卡方检验 𐟔 选择统计方法前，先搞清楚自己的研究问题类型，再确定变量类型。 𐟒�€考问题本质差异类？关联类？分布类？ 𐟔⠧ᮥ˜量类型自变量？因变量？类别变量？顺序变量？等距变量？连续变量？频次变量 𐟓Š T检验：用于比较两个平均数的差异是否显著，主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差未知的正态分布。单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验 𐟌𐠤𞋥퐱：单样本T检验王老师班上共计19名同学。刚刚过去的一个学期中，她采用了新的词汇教学法。期末考试全班平均分78.6，标准差9.6分。这个班所在学年平均分76分。问王老师班里的学生平均分与全学年平均分之间是否有显著差异。问题本质：差异类（研究的是是否有显著差异）样本：单一样本（只有1组受试，实验都是针对这1个班的）因此采用：单样本T检验 𐟌𐠤𞋥퐲：独立样本T检验王老师班上男生21人，女生28人。男生英语成绩平均分70.4，标准差10.6；女生平均分66.8，标准差9.4。问男、女生的英语学习成绩之间是否有显著差异。问题本质：差异类（研究男、女生的学习成绩是否有差异）样本：2组（男生一组、女生一组）；独立样本（男生和女生之间是没有相关的，即男女之间无交叉实验，各是各的）因此采用：独立样本T检验（ps，如果有3组以上就要用方差分析，因为T检验最多只用于比较2组） 𐟌𐠤𞋥퐳：配对样本T检验王老师打算做一个实验，尝试在课堂上用一种新写作策略，来检测这策略是否对英语写作有效。一个班级是实验组，一个班级是对照组。实验组接受3个月的写作策略训练。在训练前后，实验组与对照组都要求完成问卷调查。问题本质：差异类（检测使用了新策略的与未使用的班级，是否有差异，从而判断是否有效）因变量：问卷调查结果（李克特量表数据）自变量：前、后的训练样本：2组（实验组、对照组）；相关样本（实验组、对照组之间是有关联的，都有进行写作训练，只是用了不同的写作策略。）因此采用：配对样本T检验

7天速成！统计量计算攻略 𐟌Ÿ统计量计算速成攻略 1. 𐟎ﻦ‰𞤼—数 (Mode) 众数就是数据集中出现次数最多的那个数。步骤：直接看数据，找到哪个数出现的次数最多，那就是众数。适用场景：离散数据最适用。 2. 𐟓Š 计算中位数 (Median) 中位数是把数据从小到大排好序后，中间的那个数。如果数据个数是偶数，就取中间两个数的平均值。步骤：先把数据从小到大排好序。确定中位数位置：数据个数是奇数时，取中间那个；是偶数时，取中间两个数的平均值。关键点：排序是必须的，不排序结果会错。 3. 𐟓ˆ 计算平均数 (Mean) 平均数就是把所有数据的总和除以数据的总个数。步骤：把所有数据加起来，得到总和。用总和除以数据的总个数，得到平均值。适用场景：连续型和离散型数据都适用。 4. 𐟓 计算极差 (Range) 极差是数据集中最大值和最小值的差。步骤：找到数据中的最大值和最小值。用最大值减去最小值，得到极差。作用：衡量数据的分布范围，但容易受极端值影响。 5. 𐟓Š 计算四分位距 (Interquartile Range, IQR) 四分位距是上四分位数 (Q3) 和下四分位数 (Q1) 的差，用来衡量数据的分布跨度，减少极端值的影响。步骤：按数据个数计算四分位数位置：Q1 = 数据集中第 (n+1)/4 项的位置（向上取整），Q3 = 数据集中第 3(n+1)/4 项的位置（向上取整）。找到对应数据值的 Q1 和 Q3。用 Q3 减去 Q1，得到 IQR。 𐟌Ÿ 总结解题技巧数据排序是关键：中位数和四分位距计算时必须排序。注意数据类型：众数适合离散数据，平均数和极差适合连续型数据。四分位距更稳定：相比极差，四分位距不容易受极端值影响。逐步验证：复杂计算时建议逐步检查，避免遗漏或计算错误。通过以上方法，可以解决大部分统计量计算问题，确保结果准确无误。加油！𐟒ꀀ

𐟧𜐡ndas数据清洗五步法𐟧𜊰Ÿ”第一步：处理缺失值𐟔 使用pandas的`isnull()`函数轻松识别数据中的缺失值。若想删除包含缺失值的行或列，`dropna()`函数来帮忙。若要填充缺失值，比如用平均值或中位数，`fillna()`函数最合适！ 𐟔第二步：去除重复值𐟔 用pandas的`duplicated()`函数找出重复的数据行。想要删除这些重复行？`drop_duplicates()`函数一键搞定！ 𐟔第三步：识别并处理异常值𐟔 通过可视化如箱线图或直方图，或者使用统计学方法如标准差或四分位距，轻松识别并处理异常值。 𐟔第四步：数据类型转换𐟔 确保你的数据类型正确无误，例如，将字符串类型转换为数值类型。用`astype()`函数轻松转换！ 𐟔第五步：文本清洗𐟔 对于文本数据，你可以去除标点符号、停用词，并转换为小写。利用正则表达式或nltk库，让你的文本数据更干净！

CIE S1答案解析，速看！ 𐟓… 考试时间：2024年 𐟓š 试卷编号：9709/52/O/N 𐟎픦ሥ𐆤𚎤𘋥ˆ公布，敬请期待！ 𐟓Š 统计数据： Year 1: 16 students play tennis, 22 play hockey, 12 play netball, 24 play none of these sports. Year 2: 18 students play tennis, 28 play hockey, none play netball. 𐟎𒠩š机选择一名学生，事件定义如下： X：学生来自Year 1 M：学生玩netball (a) 求P(X|M)的概率。 (b) 求P(M)的概率。 (c) 判断X和M是否为独立事件。 (d) 求学生在3次尝试中至少有一次成功的概率。 𐟓Œ 排列组合问题： (a) 找出单词"ALGEBRAIC"中字母的不同排列数量。 (b) 在单词"ALGEBRAIC"中找出没有超过两个字母间隔的排列数量。 𐟎𒠧ᬥ𘁤𘎩갥퐩—˜： (a) 画出硬币和骰子的随机变量X的概率分布表。 (b) 计算随机变量X的方差Var(X)。 𐟌𓠦�€分布问题： (a) 计算白松树高度小于18.2米的期望值。 (b) 根据红松树的高度分布，找出标准差的值。 𐟎‰ 组合问题： (a) 在21名学生中，选出7名学生，要求4名是提琴手，2名是吉他手，1名是钢琴手。求有多少种选择方式。 (b) 在21名学生中，选出5名学生，要求至少2名是提琴手，至少1名是吉他手，最多1名是钢琴手。求有多少种选择方式。 𐟏ƒ‍♂️ 跑步时间问题： (a) 画出Falcons和Kites的跑步时间茎叶图。 (b) 找出Falcons跑步时间的中位数和四分位距。 𐟎ˆ 进球问题： (a) 求Leno在5次尝试中进球的概率。 (b) 求Leno在前3次尝试中进球的概率。 (c) 使用近似方法，求Leno在28到35次尝试中进球的概率。

如何在一个月内提高GRE数学分数？我也没想到能考这么高分，数学真的是提分的关键！感谢我那对一的GRE老师，她可是教了10年GRE，经验丰富得很！上次分享了GRE难度调节的技巧，这次来说说大家容易忽略的数学题易错点。咱们中国学生数学基础都不错，但做普通数学卷子和GRE数学题还是有很大区别的。GRE数学题主要分为几类：概率、几何、算数和统计题。一般来说，有5题是统计图表题，5题是几何题（比如算周长、面积等），其余15题都是代数题（包括概率分析、两数比大小、计算具体算式的区间/数值）。数学词汇要牢记 𐟓š 首先，数学相关的单词一定要背熟。比如奇数偶数自然数、矩形五边形六边形、众数中位数四分位距这些英文表达都要记住。大家可以看看OG Math，单词或专有名词不懂的不要想当然，一个一个查清楚了。相比VR部分，QR的词汇量很少，也就一百来个，几天就能背完。多做题，找出薄弱点 𐟓 多做题是关键，找出自己不擅长的知识点，加强针对性学习。比如我做数论题总是错，它们的难度比较高，中学又没有单独训练过。老师重点给我讲了一下欧几里得算法、同余式的相关公式和欧拉-费马定理。其实这些文科生也能做，就是技巧问题，陷阱越来越多，必须多问问老师或学长的做题经验。长难题干的破解方法 𐟧銩ƒ襈†应用题题干特别长，已经成了阅读理解了。再加上数学题的逻辑难度，我当时是GRE老师重点讲了怎么破解长难题干，甚至用到了VR的结构法。积累错误原因和陷阱 ⚠️ 在做题过程中，多注重错误原因和陷阱，累积经验教训，避免下一次犯错。比如要不要考虑等于号、0，答案不唯一的情况。练习满分技巧 𐟒ƒ𓨦拿满分，只看经验帖是没用的，需要多积累、练习一下。比如公约数、公倍数这类题目。保持自信和慎重 𐟌Ÿ 不要轻视考试内容，在态度上要自信，在策略上要慎重。尽管GRE数学难度较低，也不能放松警惕。只有在这一门取得尽可能高的分数，才能弥补VR难题的不足！GRE的高分基本都是QR带起来的！希望这些小技巧能帮到大家，祝大家都能取得好成绩！𐟒ꀀ

全国城镇单位年平均工资120698元。有网友表示说：“好家伙，我又被谁平均了。这个平均工资真的太高了吧，属实是羡慕了。大家工资多少？” 还有的网友说：“这个“平均”二字大概是国人发明的，最可以安慰人心的二个字了吧！动不动就说平均，一平均全国好像就没有穷人了。这个数字大概是南方体制内的上班族的工资收入吧！ ” 也有的网友说：“这就是统计学的魅力，这就是人生的参差啊。那么中位数和众位数呢？极差、方差、四分位差呢？ ” 所以，又是谁伤心了呢？又是谁拖了后腿呢？#动态连更挑战# #热点周际赛# #热点引擎计划#

𐟓Š 四分位数、IQR与箱线图解析 𐟔 四分位数，也被称为四分位点，是统计学中的一种重要概念。它通过将所有数值由小到大排列，并分成四等份，从而确定处于三个分割点位置的数值。 𐟓Œ Q1，代表下四分位数，即处在25%位置上的数值。 𐟓Œ Q2，也就是中位数，处于中间的四分位数位置。 𐟓Œ Q3，则代表上四分位数，位于75%的位置。 𐟓ˆ 而四分位数间距（IQR），是构建箱形图的关键指标。它能帮助我们更直观地理解数据的分布情况。 𐟎蠩€š过四分位数和IQR，我们可以更深入地分析数据的特征，并据此做出更明智的决策。

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