下面我原创码的字正如培根说过的，数学使人精细。数学交给人的不仅仅是数学问题的解决方法，还有很多数学以外的东西，比如严密的逻辑性。由Hilbert掀起的数学公理化运动以及证明论的研究使得数学真正成为了一个严密的体系。只有认真学习过数学分析的人才会明白数学的理论体系的完备性。数学是许多学科的基础，已经渗透到自然科学以及工程技术的每一个角落，以经济学为代表的部分社会科学也应用到了很多的数学。现代经济学是一个应用了大量数学知识的严密理论体系。数学推动着历史的发展。如果没有Newton和Lebniz发明了微积分，自然科学的进步就不会这样迅速。Samuelson将数学引入现代的经济学分析，使得经济学得到了飞速的发展。数学还是一个不断自我完善的体系，历史上曾出现三次数学危机，都通过数学家对经典概念的推广扩展和完善得以解决。就像人类对数的认识一样，自然数 零 负数 有理数 无理数 复数。Lebesgue扩展了Riemann的积分理论，使得积分的定义进一步扩展，不可积分的函数变为可积。没有学过数学，你的人生就失去了许多美好的东西
第四版可以写那个数学公式论文，可以往数字分析方向写，数字分页具体细化，看看第四版有哪些内容。《数学分析(第4版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。内容包括实数集与函数、数列极限、函数极限、函数的连续性、导数和微分、微分中值定理及其应用、实数的完备性、不定积分、定积分、定积分的应用、反常积分等，附录为微积分学简史、实数理论、积分表。本次修订认真总结了前三版的编写经验，特别对第三版的内容进行了细致的分析，听取了部分使用学校的意见，对第三版的部分内容作了适当调整；实数理论基本定理出现的先后次序作了一些变化。增加了内闭一致收敛的概念，调整了与之有关的内容；适当增加了一些技巧性要求较高的例题，以方便学生学习。第四版仍然保持了教材前三版“内容选取适当，深入浅出，易学易教”的特点。《数学分析(第4版)》可作为高等学校教学类专业的教材使用。
多做点题一定要有自己的主意，不要相信过去的书中所有的东西都正确。有时候过去的书中得题可能条件有多余得！呵呵！！多找老师看看！
数据分析主要工作方向分为两类：一是数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。二是数据分析方向，偏业务型，主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[1]）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
写数据分析的文章或者报告时，必须有以下6大块内容才算完整：分析背景、分析目的、分析思路、分析内容、结论、建议。以下是对应每一块内容的写作要求：分析背景：描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。分析目的：通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。分析思路：如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。分析内容：分析内容可以按照分析思路列出的论点展开，格式：论点+论据+结论。结论：这里的结论是对上面每个论点得到的分析结论进行整理归纳，可以分点一 一列出。也可把有联系的结论通过自己的话语表达出来。好的不好的结论都要写出，不能只说好的结论。
你看下（统计学与应用 ）呗~看下别人的论题呗
统计学作为数据处理的基础学科,被广泛应用到很多领域,金融、医学、管理学等各个方面。该学科主要的研究对象是数据,其研究的主要内容是通过对数据的整理分析,得出其内在规律。下文是学习啦小编为大家搜集整理的关于统计学硕士毕业论文的内容，欢迎大家阅读参考! 统计学硕士毕业论文篇1 试论企业统计在企业管理中存在的问题及对策 在现代的企业里面，企业在经营和管理方面会涉及到很多的服务工作，企业统计工作给予了企业很大的支持，使统计工作成了具有信息、咨询和监督三大职能的统计信息管理机构。 一、企业统计在企业管理中所存在的缺陷 统计工作得到到企业领导重视 部分领导认为统计只不过是数据的加加减减或汇总，填几张报表完事，把统计工作简单化，统计工作主要是为上级统计部门所用。因此，统计员兼职多，专职的少，且变动频繁，在企业改革、重组、调整中，统计机构和统计岗位也被首当其冲地撤销或合并，统计人员粗简、下岗的较多。 企业统计强账和原始记录越来越不健全，填报统计指标的随意性加大，统计数据质量下降 有相当一部分企业没有建立规范的企业统计制度，甚至没有明确设立统计职能部门和统计工作岗位。 统计人员的素质普遍不高 多数企业统计人员为兼职，以会计或其它工作为主，统计工作为辅。这些人员或学历较低，素质较差，或因事业心不足责任感不强，因此对统计工作的积极性、主动性就远不及专业人员，也没有多少自觉性挤出时间去学习统计理论，提高自身的业务水平。 二、企业统计在企业管理中的对策 建立健全企业统计的管理体制与运行方式 (1)设立综合综合统计部门并明确其职责 综合统计机构或综合统计岗位应具有以下职能：第一，设计并制定本企业的统计指标体系及统计信息的报送要求;第二，收集、审核、汇总、提供各种统计信息;第三，利用各种统计信息进行综合分析研究。 (2)明确各个职能部门的统计职能及责任 为确保企业统计资料的系统性完整性，应该在各部门的工作职责中明确相应的统计责任，要求其按统一确定的口径、范围及时间提供相应的统计资料及分析报告，要特别重视一些被忽视的部门的信息。 (3)将统计信息自下而上的单向运行变为上下左右之间的多向运行 这种信息运行方式应该包括三个层次：一是各种基础信息由各基层单位向各职能部门运行，满足各职能部门的汇总需要;二是各职能部门的专项信息向综合统计部门横向运行，满足其综合对比及分析研究的需要;三是经过加工、分析的各种综合信息由综合统计部门向企业领导、各职能部门及基层单位多向运行，分别满足其管理决策，分别满足其管理决策、研究问题和了解情况的需要。 科学设置和完善指标体系，规范企业统计工作，使统计资料实现为企业经营管理所用与为统计部门所用的有机结合。 在具体设置和完善指标体系时，应当遵循以下原则：一是全面性原则：指标体系的内容应包括企业业务发展状况，企业运营收入、效益和投资情况，企业人力资源以及当地社会经济等方面的信息，并且尽量使指标按市场要求细化;二是规范性原则：指标体系应从指标名称、指标概念、统计口径、审核关系、取数来源等方面进行统一规范和要求，力求指标设置更加科学化;三是及时性原则：随着企业生产规模的不断扩大，新型业务的不断出现，市场竞争格局不断变化，要对指标体系及时进行调整。 以科技为手段，加快统计信息网络建设，强化企业统计信息决策功能。 企业统计应充分利用信息技术的优势，建立健全统计信息网络，实现主要统计数据的及时更新，加快企业统计信息网络与部门统计网络的连接，实行企业联网直报，使统计信息既可以及时地为政府和行业统计部门提供必要的统计资料，满足国家和行业的统计需要，又可立足本企业，建立适合本企业特点和市场需要的数据库与内部报表，及时反映本企业的业务发展和经济效益情况。 加强统计队伍建设，提高统计人员素质。 在市场经济时期，全面系统的统计工作需要具有一定的统计业务基础、专业技术和相对固定的统计人员来完成。相对稳定的统计队伍，可以积累经验，为企业管理做出更大、更快捷的贡献。如果责任心不强、上进心不足、业务素质低下，势必贻误正常工作。统计人员要善于学习，不断提高自己的业务素质，才能胜任本职工作。同时，企业单位，行业系统，尤其系统，尤其是企业集团需要具有责任心、富有时代感，并有开拓创新精神与较高业务素质，能带领同事一起学习与工作的统计负责人。
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。 商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。 行业数据挖掘 经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。 根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。 针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。 挖掘系统架构 挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。 规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。 应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。 目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。 实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
回答 内容如下： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花] 更多5条
欣赏电影的话，你可以从剧情，拍摄手法，剪辑手法等方向进行赏析。
《集结号》 从某种意义上讲，本片更多地探讨的是《父辈的旗帜》中战士走向和平之后如何适应和平生活的问题，在这部美国影片中，它强调了士兵走出战场之后，应该融合进平凡的人生，但是，在《集结号》中，我们看到了一个士兵依然沉浸在战争状态，意图用战争的特殊状况来指责和平年代对于他们献身的忽略，借此来凸现一个士兵的悲剧命运。而在美片中，如《兄弟连》、《父辈的旗帜》中，展现了士兵们会忘记战争，在新的生活中重新找到自己的定位，特别是《兄弟连》中有重点一章，表现了士兵们在释放战场对于灵魂的恶的异化之后，重新回归到和平生活。而我们中国电影，却远没有这样泰然地对待战争，影片中的谷子地追求一种名份，一种面子，并且以一种庄严的态度表现出来，甚至他可以用死人的名义压着矿山建设，都反映了一种中国电影在理念上与其他国家文化的差异。 值得注意的是，冯小刚在电影恰恰回避了对战争原因的说明，而他所学习的《拯救大兵瑞恩》与《兄弟连》中都没有忘记肯定了美军士兵参与的战争是正义的，应当的。在《拯救大兵瑞恩》中，专门设置了一个美军拯救法国小女孩的戏，变相地说明了美军不远万里来到异国他乡是为了拯救当地人民的，他们连小女孩都要拯救，何况那些本土的当地人？而在《兄弟连》专门用一集表现了纳粹的集中营，用以说明美军为什么而战。而在《集结号》中，没有任何对士兵们参与战争动机的解释，他们服从的只是一个命令，而不是他们自愿地献身于那一场战事。可以看出，我们中国电影却日益惧怕去肯定一场战争的正义性质，以及获得士兵的参与的认同。这样的模糊了战争动机的电影本体，注定是无法让人对士兵的行动产生认同与赞许。这不能不说影片在基调设置上因噎废食走向反面的失误之一。 因此，整个电影与它所模仿的视觉影像的母本《拯救大兵瑞恩》、《太极旗飘扬》虽然有着表象上的近似，但在本质上，影片的后半段的大段冗长的文戏，却是独特的中国题材里特有的由“命令”决定的荒诞。生命的不自由的潜台词，在这一段里得到了隐形的再次发作。 现在冯小刚移用了美式特技（虽然这种特技是由韩国人倒腾出来的），套在了旧有的中国电影的惯性的思维模式上，自然产生如我们前面所云的水土不服现象。影片的前后部分完全是两个不同的电影，节奏与处理方法完全不一样，前面的镜头，是对好莱坞摇移镜头的学舌，下面的部分，才真正是冯小刚语言类电影特有的叙事风格。在影片的后半段中，我们看到大段冗长的静止的镜头，再也不见了前面的快速剪切的强悍风格。冯小刚处理文戏镜头时，是不注重镜头的切换的，他基本就是采取让镜头架在那里，让人物在那里侃侃而谈。在影片的后半段中，我们看到的是一个注重语言而不注重镜头的冯小刚。比如，谷子地与二斗在医院里的那一段镜头，只见两个人坐在长椅上，完成了全部的对话，使人想到在《手机》中葛优洗脚的那一场戏，冯导也是采取这种毫无作为的冗长镜头来一笔带过的。可以说，影片的后半段的冗长乏味，显示出冯小刚在处理文戏镜头里，一旦没有了葛优式的幽默的口吻，他的那些文戏便“淡出一个鸟来”。冯小刚在处理文戏时，还不自觉地保留着葛优那种缓慢的沉吟腔，就是在前半段的战争镜头中，冯小刚一旦表现人物对话的镜头时，也是让人物板着一个表现，用葛优的腔调意味深长地讲话，与当时的战争气氛严重不匹配。 可以说，《集结号》的后半段是完全的冯式镜头，而战争场面上，我们看到冯小刚缺乏操纵动作镜头的能力，很多镜头都可以看出冯的视角混乱，镜头杂乱无章。我们回头看看《拯救大兵瑞恩》的开头战事镜头，会发现电影很注重视角的统一，摇晃的镜头，一直是以美国大兵的视角展开的，一直没有发现敌方德军的主观镜头，这给影片增添了许多主观的强烈的视效。但是，冯小刚在《集结号》的战事处理中，我们看到他在镜头上是混乱不堪的。在国民党冲锋的一场战争场面上，冯小刚在表现九连战士进入战壕后，突然迫不及待地用一个镜头放在了国民党军的后边，换成了国军的视角。国军冲锋的镜头，冯导让镜头平行地放在国军队列的左边，这个视角在真实战场上是不可能存在的，是一个电影的客观的视角。而这个客观的视角，冯导也让它摇摇晃晃，而在“拯救瑞恩”一片中，摇晃的镜头，是在表现美军的主观的镜头时才会出现的。可见，冯导滥用了摇晃镜头，甚至把客观的镜头，也莫名其妙地采取了这种方式，可以说违背了电影语言的基本规律，只能说冯导在学舌时，他的习惯于语言类电影的拍摄手法，无法给他的电影以支撑。实际上，冯小刚是从电视剧走上银幕的，没有经过电影拍摄的专业训练，他是在干中学，学中干，能取得这样的进步不是值得一赞的，但是从电影镜头的叙事统一的高要求的角度上来看，我们有必要对他的电影更苛求一些。 下面的混乱，观众完全被美式或韩式的天崩地裂的爆炸场面给弄得七荤八素，但画面的内在的对应关系却相当的混乱，镜头在共、国双方的士兵们之间杂乱地切换着，时而全景，时而特写，或是共军，又是国军，有时候他们还以同一方向在镜头里运动着，镜头之间的逻辑关系几乎看不到，令人对战场场景处于一种丈二和尚摸不着头脑的混乱中。在国军坦克进攻的一场戏中，我们看到了“拯救”一片中相似的场景，但看看斯皮尔伯格是如何处理这一场戏，在“拯”一片中，坦克是从地平线上来的，先露出了炮管，而冯导在处理坦克时，直接就用镜头和盘托出，根本无法传达出通过士兵的主观视角感受到的战场压力。 总之，《集结号》是冯小刚学舌好莱坞电影的习作，而骨子里的内核仍是中国电影关注的“命令”的束缚与荒唐问题。过强的理念化操作，使影片里的人物缺乏感人的力量，也注定不会在人性方面有所突然。而电影的战线拉的太长，很多重要的谜底及戏剧冲突都放在了战后，使得影片里的战场镜头里并没有与整个电影等价的戏剧冲突，使得整个电影里的战争徒有轰轰烈烈的形式，但却无益于人物形象的塑造。加之冯小刚一直擅长的语言类镜头的营造，对于处理战争场面有一种黔驴技穷的无奈，也使得整个电影的战争场面与它学习的母本有着很大的差距。而正是这种差距，是令我们失笑的原因。
重邮地吧。。。
写电影概述，应交代制片厂（公司）、导演、主演、主人公、出品年代等基本信息，然后概述故事情节，作品表现的思想，作品的主要成功和不足。供参考。