行为科学

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

如果您想深入了解如何使用该软件包，请参阅详细说明。Psychopy_ext是一种灵活的框架，专为快速设计、分析和绘制神经科学和心理学实验而设计，与PsychoPy、PyMVPA或matplotlib不同，它通过选择合理的默认值并提供常见任务模板，简化了实验的构建和分析。此外，它支持自动运行实验、提供GUI和命令行解释器，满足定制需求，使得实验设计更加简便。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Py

用户行为分析平台架构解析 本节深入剖析用户行为分析平台的整体架构及运作流程。

近年来，数据科学在计算机领域扮演着越来越重要的角色。大数据、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术的发展，为企业带来了前所未有的机遇。企业积极引进数据人才，借助数据分析摆脱经验主义的束缚，进行精准预测，以期获得更高的商业回报。

本书单为有志于从事数据科学的读者提供了全面指南，涵盖了从基础理论到实践应用的各个领域。