《浙江大学学报》(工学版)载文分析(1996-2000)

统计类文章里，《广西大学学报(自然科学版)》2000～2006 年的这篇蛮有意思的，虽然内容是学术刊物的载文，但对搞前端的你我来说，里面那种数据梳理方式其实挺值得借鉴的。比如怎么整理作者分布、引文量、基金支持数据这些，大部分逻辑都清晰，用在项目或者内容结构规划上还挺管用的。 更重要的是，它的结构也比较规整——先讲背景，再分点，给建议，不仅能看出期刊发展的思路，还挺像做产品优化时的思维路径。如果你在做数据可视化、内容管理后台，或者科研平台类系统，这篇文章的内容结构和数据组织方式可以作为一个思路模版，改成你自己的逻辑就好。 哦对，建议也写得蛮具体的，比如建立作者信息库系统、策划专题栏目的思路，放在

浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。 多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。 共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。 再比如主成分（PCA），多人一听就觉得

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促

学习数据挖掘课程？浙江大学王灿老师授课视频结合韩家炜经典教材《数据挖掘: 原理与算法》，带你深入浅出地探索数据挖掘的奥秘。

根据最近5年的数据，探讨了浙江大学在国家科技奖励方面的表现，并与国内其他主要高校进行了比较，分析了获奖总数及奖项分布情况。同时，通过分析浙江大学在国家科技奖中的典型案例，提出了增加获奖机会的建议。

文献计量学的统计，真是个挺冷门但又蛮实用的方向，尤其是你在搞教育类科研或者期刊相关工作的情况下。《华南师范大学学报(自然科学版)》2004—2008 年那份报告，还挺有料的。494 篇论文，全都细细统计了一遍，从基金占比到作者年龄，全都清清楚楚。比如基金论文比例高达65.53%，你要是做项目申报，这个数据蛮能点东西。 论文合作度也挺有意思，2.84 人/篇，合作氛围还是挺浓的，而且第一作者里40 岁以下的居然有78.95%，科研年轻化趋势还挺的。如果你关注青年教师科研成长，这些数据能给你不少灵感。 嗯，另外像平均出版时滞 265.76 天，就比较适合参考投稿周期；还有合著率 84%，合作模式也

王灿老师的浙江大学数据挖掘视频，内容挺扎实的，讲得也比较细。教材是韩家炜的经典书，多高校都在用，适合打基础的同学。视频画质是高清的，看着挺舒服，尤其是边看边跟着动手练，效率还蛮高的。 韩家炜的《数据挖掘概念与技术》用来配套学习，内容覆盖分类、聚类、关联规则这些核心概念。方式也不绕弯子，讲一个例子，立马上代码，蛮适合前期理解。 如果你刚入门数据挖掘，又想快速理清思路，这套视频真挺合适的。讲义 PPT 也能配着看，百度云资源下载挺方便的，想回放也容易。 你可以顺便看看这几篇相关的资源，像CASIA数据、韩家炜演讲 PPT还有一些爬虫程序优化的内容，扩展下视野也不错。 如果你对数据或者做机器学习准备

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售

浙江大学光电信息工程学系*数字信号处理实验前言matlab基础一、Matlab的特点简介1、编程效率高：整合计算、作图和编程功能；2、易于使用：.M文件可直接执行；3、提供便捷的矩阵与数组操作；4、具备强大的扩展性：允许用户根据需要扩展新的库函数；5、提供方便的绘图和图形界面功能。